高级情感分析
基于深度语义模型的可解释情感分析工具，不只输出正负中性判断，还会对关键词或短语标注情感极性、词性类型及贡献方向，并识别否定结构、程度副词、转折逻辑与反讽等复杂语言现象。逐行情感结果、证据词、触发模式、否定词和核心触发词可用于复核判断、摘录证据、比较不同来源文本的情绪表达；句级推理逻辑以结构化形式呈现，让每一个情感判断都有据可查。适用于舆情监测、用户评论挖掘、社区调研、学术标注，也适用于社交媒体舆情溯源与新闻报道立场分析。
该方式按行计算，单行建议控制在 200 字内，不适合直接分析整段长文。
使用前请读：文件格式建议
⚠️ 建议每行包含一句完整的话，如有大段文字请先使用 【文本清洗】 功能分段（建议分段长度 100）
加载文件上传组件中...
适用于日常文本，从通用语义角度分析情感倾向
示例：班级作文 / 反思日志，每行放一名学生的一句话或一小段。
这次考试没考好，我感觉很沮丧。
小组合作让我更有信心。
重点关注商品质量、服务、物流、性价比等评价因素
示例：商品评价 / 用户反馈，每行一条评价，用于整理优先回复的差评和常见夸赞点。
物流很快，包装也完整。
用了两天就坏了，客服回复很慢。
分析学术观点倾向性、研究方法评价、结果认可程度
示例：论文讨论 / 访谈材料，每行放一句讨论或访谈摘录，只作为人工编码前的情绪初筛。
该方法在小样本条件下仍有局限。
受访者认为平台支持显著提高了参与意愿。
识别网络用语、讽刺反讽、话题标签等社媒情感特征
分析新闻报道立场、用词色彩与舆论情绪方向
示例：新闻评论 / 社媒摘录，每行一条评论或标题，用于观察情绪集中爆发的位置。
这个处理结果让人放心。
解释太含糊，大家还是很担心。
关注盈利、风险、预期、承压等财经文本信号
关注患者体验、治疗效果、焦虑和信任等表达
关注投诉、不满、表扬、处理效率和问题解决状态
每 100 行 3 点