阿裡雲如何在阿裡電商平台每天産生的2千萬條商品評價中，高效甄别出淨負面評論并跟進處理的？

近年來，電商發展的如火如荼，從以淘寶為首的網購零售平台再到垂直的生鮮類等電商，中國電商市場正持續較快地增長。據消息稱，手機淘寶DAU在6月18日達到2.6億的峰值，并且從去年開始，阿裡電商平台推出促進消費者評價制度，買家評價字數多，配圖多的能提高分值。這一舉動拉高了使用者商品評價率，但是也為惡意評價防控除了新的難題。

阿裡電商平台平均每天産生2千萬條商品評價。評價内容不僅展現賣家的口碑信譽，影響消費者的下單判斷，而且這也是擷取消費者回報互動的最直接方式。

品牌商從中可以解析出商品最吸引人的賣點，以及最需要改進的地方，進而獲知目前的消費者理念，預判流行趨勢，提高購買轉化。當一個賣家每天産生數百條商品評價時，假如用人工方式逐條甄别好評、差評，摘錄收集消費者回報的關鍵點，平均需要占用兩名客服人員的工時；一旦遇上營銷活動或者大促，則所需的工時更多。

是以，阿裡雲自然語言處理推出商品評價解析功能，基于NLP自然語言處理技術和電商行業語料，能夠對曆史評價和每天新增評價内容自動分析，将文本轉化為結構化的屬性字段，進而高效甄别出淨負面評論跟進處理，并統計分析最能影響購買轉化的相關因素。

阿裡雲商品評價解析功能，主要用于分析消費者回報的評價、點評内容，同時也可以對類似微網誌的口語化、短文本進行分析。

四大功能優勢

通過來自阿裡電商平台全量商品的評價處理的技術積累，包括對評價内容的解析，確定排序優先輸出對消費者決策有幫助的評價；

提煉商品的關鍵屬性，搭建符合行業特性的标簽體系，幫助消費者快速了解買過使用者的體驗；

支援“評價體或微網誌體” 的情感分析：對使用者的評價進行結構化，分為商品、服務、物流三大類并且進行情感分析，可協助商家有針對性地展開售後服務；

支援商品屬性次元的情感分析：對于覆寫行業的商品，進行關鍵屬性的提煉及情感打分，讓商家第一時間全面了解店鋪已售商品的消費者印象，對後續銷售方向提供決策依據。

評論示例說明：

比如說“面料舒适，款式好，隻是尺碼偏小，好在我看了其他買家的評價，在原尺碼上加了一号，正合适，很滿意！給滿分！服務好，發貨快！”這句話，商品評價解析功能如何判斷是正面評論還是負面評論。

具體操作如下：

接口定義

請求方法

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URL參數

參數名 描述

Domain 目前支援ecommerce（電商領域）

Header

Content-Type application/json

body請求體

{
        "text": "面料舒适，款式好，隻是尺碼偏小，好在我看了其他買家的評價，在原尺碼上加了一号，正合适，很滿意！給滿分！服務好，發貨快！",
        "cate": "clothing"
    }
           

參數說明

參數名 值

cate 行業類别，目前支援的行業有：

1. “clothing”：服裝
2. “makeup”：美妝
3. “snacks”：零食
4. “milkpowder”：奶粉
5. “paperdiaper”：紙尿褲
6. “shoes”：鞋類
7. “furniture”：住宅家具
8. “bedding”：床上用品
9. “underwear”:内衣
10. “bags”:箱包
11. “cellphone”:手機
12. “cycling”:騎行配飾
13. “bicycle”:自行車
14. “bigball”:大型球類
15. “littleball”:小型球類

16. “watch”:手表

    其他行業逐漸增加中，請關注文檔更新或咨詢客服人員

text 需要分析的評價文本

傳回結果

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         [
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