期待挖掘
把评论、反馈、访谈摘录或意见征集里的每一行文字当作一条表达，从中提炼出一句期待内容（希望得到什么、希望改进什么），归入功能、体验、性能、服务、价格、政策、社会七类期待，给出情感倾向（0 偏负面、1 偏正面）与紧急程度（0 不急、1 紧急）两项分值，并抽出几个关键词。
全部结果按期待类型统计条数，算出平均情感与平均紧急程度，找出高频关键词，并整理出每个关键词落在哪些期待类型里、常与哪些关键词一起出现、对应哪些具体期待和原文。可以自行追加期待类型或合并相近的类型名，也可以合并关键词的不同写法、排除不想要的关键词。每行只提炼一条期待，也不会先判断这一行是否真的含有期待表达；去掉符号后不足 10 个字的行不参与分析。
当你拿到一批用户评论、访谈摘录、服务反馈或政策意见，想知道大家具体在期待什么时，把文本上传给本工具，它会提取期待内容、期待类型、关键词、情感倾向与紧急程度，方便你筛出需要优先回应的问题。
分析按行处理，每一行会被视为一条相对完整的表达；结果会从需求表达、语气强弱和关键词关联三个角度汇总，适合做需求梳理、产品复盘、政策意见归纳和用户研究初筛。
支持 .txt 文件（Word / PDF 等原始文档会自动转写），单次上传最多 20 个文件。每行最好是一条完整反馈；若原文包含目录、网址、乱码或大段无关内容，建议先清洗后再分析。多文件上传时会自动生成文件间对比视图。
本工具的输出常用于下一步的主题建模、词频统计、共现分析，可在下方推荐工具中继续处理。
加载文件上传组件中...
每 10,000 个字符 5 点
期待挖掘常见问题
- 期待挖掘适合处理什么材料？
- 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。
- 期待挖掘会得到什么结果？
- 从评论、反馈与意见文本中提炼期待内容，归入七类期待，并给出情感倾向、紧急程度与关键词。
- 期待挖掘怎么用？
- 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。
- 期待挖掘怎么计费？
- 按文字量计费，每满 10000 字 5 点，不足 10000 字按 5 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。
在论文里引用期待挖掘： 查看引用格式