隐含情感识别
逐条判断中文评论、回复或短句字面之外的态度：这句话有多大可能是阴阳怪气（反讽、嘲讽、表面一套心里一套），是否在用夸张的赞美表达不满，也就是过度捧杀，以及程度有多深。
每一条同时给出偏正面还是偏负面的百分比、情感强度、主导情感类别（喜悦、愤怒、悲伤、恐惧、厌恶、惊讶、期待、信任、讽刺、无明显情感十类）、是否夹杂次要情感，以及判断的置信度。整份文本汇总各项分值的平均数、中位数与分位数，统计正负面程度和阴阳怪气程度各分五档的条数、各情感类别的条数，以及阴阳怪气、过度捧杀、负面程度偏高的条目占比。每行只分析前 200 个字，适合一行一句的评论、弹幕或回复。
一行一句，过短的行会被跳过
逐行分析：不足 5 个字符的行会被跳过并在报告中单独列出。大段文字请先用文本清洗分段。
试试看：
加载文件上传组件中...
每 200 行 10 点
隐含情感识别常见问题
- 隐含情感识别适合处理什么材料？
- 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。
- 隐含情感识别会得到什么结果？
- 逐条判断中文评论与回复是否阴阳怪气、过度捧杀，并给出正负面程度、情感强度与十类主导情感。
- 隐含情感识别怎么用？
- 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。
- 隐含情感识别怎么计费？
- 按行数计费，每满 200 行 10 点，不足 200 行按 10 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。
在论文里引用隐含情感识别： 查看引用格式