情感分析在客户反馈中的应用实践
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"客户的声音是产品改进的指南针。但当声音太多时，我们需要一个情感分析的罗盘来指引方向。" —— 2018年初，在广联达分析海量用户反馈时的感悟
背景：从“听到”到“听懂”
在广联达，我们每年都会收到数以万计的用户反馈，这些反馈来自论坛、工单、客服聊天记录等多种渠道。每一条反馈都是宝贵的财富，但如何从这片数据的海洋中快速、准确地提炼出有效信息，识别出用户的真实情绪和核心诉求，是一个巨大的挑战。
- 问题识别：哪些功能是用户抱怨最多的？
- 风险预警：哪些用户有流失风险？
- 机会发现：哪些建议蕴含着下一个明星功能？
情感分析（Sentiment Analysis），或称意见挖掘（Opinion Mining），正是解决这一问题的关键技术。它旨在自动识别和提取文本中的主观信息，判断其情感倾向（正面、负面、中性）。
这篇博客将带你走过从传统方法到深度学习的情感分析实践之旅。