DeepSenti v2 是基于深度语义理解构建的新一代情感分析引擎，现已全面支持中文与英文的双语分析，并提供针对不同垂直领域的微调模型，为多样化的文本情感识别场景提供更高效、更精准的技术支持。

核心技术升级

双语情感理解能力增强

v2 版本突破传统单语言处理局限，采用跨语言迁移学习架构，在大规模中英文语料上进行联合训练。该设计不仅能够准确识别中英文混合文本中的情感倾向，还能有效捕捉不同语言文化背景下表达方式的差异性。无论是国内社交媒体的用户评论，还是跨境电商平台上的英文用户反馈，系统均可输出稳定且高质量的情感分析结果。

领域自适应微调模型

为应对各行业文本在语言风格和情感表达上的独特性，我们基于大规模预训练语言模型，实施了领域定向微调（Domain-Adaptive Fine-tuning），并推出以下三类专业优化模型：

• 通用模型：融合新闻、社交媒体、政策文件等多领域数据训练而成，在广泛的应用场景中表现出良好的鲁棒性与一致性。
• 电商模型：专为商品评价与用户反馈优化，深入解析消费者对产品功能、物流体验、价格感知等维度的情感态度，助力企业精准把握市场反馈。
• 学术论文模型：可识别学术文献中的评价性语言，准确判断作者对研究方法、实验结果及理论贡献的认可或质疑，适用于文献综述与科研趋势分析。

推理性能显著提升

通过引入 INT8 模型量化、算子融合以及动态批处理技术，v2 在保障分析精度的前提下，将整体推理速度提升约 3 倍，单条文本处理响应时间缩短至秒级，满足大规模文本实时分析的需求。

精度提升的关键技术路径

• 采用对比学习（Contrastive Learning）策略，强化模型对细微情感差异的判别能力；
• 改进多头自注意力机制（Multi-head Self-Attention），更精确地定位文本中影响情感判断的核心片段；
• 融合预训练模型的深层语义表征，提高对隐喻、反讽等复杂修辞手法的识别准确率。

核心功能特性

情感倾向分类

支持对输入文本进行积极、中性、消极三类情感划分，并附带置信度评分，便于快速掌握整体情绪分布态势。

情感关键词提取

作为 v2 的重要创新点，系统不仅能输出整体情感判断，还可自动识别每句话中起主导作用的积极或消极关键词。借助注意力权重机制，精准锁定影响情感判定的关键表达，增强分析结果的可解释性。

示例：

原句："这款手机拍照效果很棒,但续航能力令人失望"
提取结果：积极词汇["拍照效果很棒"]，消极词汇["续航能力令人失望"]

此功能有助于深入理解用户真实诉求，识别产品优势与改进空间。

结构化数据输出与可视化支持

系统支持将分析结果以结构化形式导出，便于后续处理与深度挖掘：

• CSV 格式导出：包含原文、情感类别、置信度、积极词汇、消极词汇等字段；
• 可视化分析图表：自动生成情感分布图、趋势变化曲线等图形化展示，直观呈现情感动态；
• 批量分析报告：汇总统计信息，如整体情感占比、高频情感词云等关键指标。

典型应用场景

• 舆情监测：实时追踪公众情绪波动，结合情感关键词快速定位社会关注焦点；
• 电商评论分析：从海量用户评价中提取正负面关键词，精准识别产品亮点与痛点；
• 学术文献研究：批量分析论文立场倾向，提取关键评价语句，辅助科研评估与知识发现；
• 用户体验研究：深度挖掘用户反馈中的情感信号，量化满意度水平；
• 政策反馈评估：分析民众对公共政策的情绪反应，识别引发争议的具体条款或措施。

技术参数概览

• 支持语言：中文、英文（支持混合输入）；
• 模型架构：基于 Transformer 的预训练+微调范式；
• 处理能力：支持从单条文本到百万级文档的批量处理；
• 准确率表现：通用场景下 F1 值达 0.89 以上，垂直领域微调模型可达 0.92+；
• 响应速度：平均单条推理时间小于 50ms。

使用方式便捷灵活

• 无需编程，通过网页界面即可完成操作，选择对应领域模型后立即开始分析；
• 支持 TXT、CSV、Excel 等多种格式文件的批量上传；
• 分析完成后自动生成结构化 CSV 数据与可视化图表；
• 结果支持在线预览与一键下载，方便后续研究与汇报使用。

DeepSenti v2，致力于让情感分析更加精准、透明与实用。