Mia评论情绪走势与起落分析

按发布时间逐条判断帖子和评论的效价、唤醒度与主导情绪,汇总成随时间变化的情绪曲线,标出情绪明显升高、降低或转向的时段,并从这些时段的原文里概括大家在说什么。可按平台、地点等分组比较各组的走势。

加载文件上传组件中...

上传表格后可用

这个工具需要的表格大致是这样:

评论时间评论内容景区
2026-05-01 09:12排队两个小时才进园,太阳晒得人发晕景区A
2026-05-01 15:40夜景真的绝了,带爸妈来他们特别开心景区B
2026-05-03 11:05门票涨价了服务还是老样子,失望景区A

一行一条帖子或评论;时间要带日期。分组列有就留着,没有也能分析。

每 200 行 4 点

Mia评论情绪走势与起落分析常见问题

Mia评论情绪走势与起落分析适合处理什么材料?
中文文本材料,例如新闻报道、政策文件、访谈记录、评论和文学作品,上传文本文件后即可分析。
Mia评论情绪走势与起落分析会得到什么结果?
逐条判断帖子和评论的情绪,按时间画出走势,找出情绪起落的时段并概括当时的话题。
Mia评论情绪走势与起落分析怎么用?
上传材料、确认设置、点提交,任务完成后在工作台打开报告。不用安装软件,也不用写代码。
Mia评论情绪走势与起落分析怎么计费?
按行数计费,每满 200 行 4 点,不足 200 行按 4 点算。提交前页面会显示本次消耗。
结果可以写进论文吗?
可以。报告里的数字和图表附有统计口径与原文出处,末尾有方法说明,涉及统计模型的报告还列出参考文献,可以作为论文附件或方法依据。

在论文里引用Mia评论情绪走势与起落分析: 查看引用格式

同类工具

  • Mia通用快速情感判断逐条判断中文短文本是夸、是骂还是说不上夸骂,并统计整批比例。
  • Mia多维情绪判断逐条判断中文短文本的整体态度和主导情绪,并给出效价、唤醒度、支配度与情绪强度的分数。
  • 高级情感分析逐条判定情感倾向,给出摘自原文的证据词和整句判定逻辑,并归纳消极文本的主要原因。
  • AIGC内容检测排查中文材料的 AIGC 写作痕迹,逐段逐句给出风险值、主要原因和修改方向。
  • AI味写作痕迹检测查找中文文本里常见于大模型写作的句式与标点习惯,给出 0–100 的 AI 写作痕迹指数。
  • 知识图谱从材料中抽取实体与关系生成知识图谱,合并同义说法,并归出主题群与一份提纲。