文章主题：对照下接口文档,；商品评论,；语义分析,；分类结果
一、序
在写这篇文章前呢，自己尝试了chatgpt，langchain+chatglm等大模型进行语义分析，gpt的效果还不错，但在国内不好使用，chatglm体验不好，使用上也有局限性，所以最终都放弃了。不经意间想到了之前看过的讯飞科技发布会，抱着试试看的心态来到他们的官网，调研分析了下，看到自然语言处理里有个情感分析，能够对输入的文本进行分析，是对带有情感色彩（褒义贬义/正向负向）的主观性文本进行分析，以确定该文本的观点、喜好、情感倾向。感觉这就是我想要的效果，然后快速的入驻了开放平台，创建了应用，使用sdk进行测试效果，一切纵享丝滑。所以也就有了本篇的内容分享。
二、场景
在购物时，我们总是希望能够了解消费者的真实使用体验。然而，面对海量的商品评论，如何快速准确地获取关键信息，成为了一项极具挑战性的任务。而讯飞星火大模型，正是为了解决这一难题而诞生的神奇存在。它究竟能为我们带来怎样的惊喜？让我们一起来揭开它的神秘面纱吧！
随着互联网的发展，越来越多的消费者选择在网上购物。然而，网上的商品评论往往存在着虚假、夸大甚至恶意攻击的情况，给消费者的购物决策带来了很大的困扰。因此，如何从海量的商品评论中提取出真实可靠的信息，成为了一项亟待解决的问题。
三、AI 应用
由题目大家应该知道，今天的主角是讯飞星火大模型，正是一款能够帮助我们实现这一目标的强大工具。讯飞星火大模型是如何实现这一神奇的功能的呢？其实，这要归功于它背后的强大的自然语言处理能力。首先，模型会对输入的评论进行分词和词性标注，以便更好地理解评论的结构和含义。接着，模型会利用预训练好的词向量表示评论中的每个词汇，从而将评论转换为数值型数据。最后，通过一系列复杂的计算过程，模型会预测出评论的情感倾向和关键词列表。
那如何落地到具体的业务场景呢？集成到系统也很简单，只需要几个步骤。登录讯飞开放平台后，进入情感分析页面，点击“服务管理”，添加IP白名单，下载相应的demo，填写appid和apikey即可调用Web api接口。
接下来用一段商品的评论进行demo的演示：
虽然快递途中会影响包装，但是烂成这样也不是快递的问题了吧，后面发信息就发不过去了，也不知道拉黑了还是啥，反正发不过去信息，东西是可以的，但是同样的价格也没优惠还是实体店买吧，就这包装评论里也不是我一个人出现，集美们参考下吧，不要求包装的到是没问题。
当然在分析前，其实我们肉眼是可以进行区分是差评。我们直接使用官方的sdk来看下效果：
结果为：
对照下接口文档：
返回的是-1，是贬义。
四、总结
在经过一系列简单操作后，我们已经能够对商品评论进行初步的语义分析，从而得出较为明显的分类结果。接下来，我们可以针对这些分类结果进一步细分原因，例如通过提取关键词来找出商品可能存在的问题。虽然小牛的尝试还处于初级阶段，但大型模型的应用场景却非常广泛，因此我们需要结合自身业务背景进行深入思考，以实现业务赋能的目标。
对照下接口文档,；商品评论,；语义分析,；分类结果
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