近年來，電商發展的如火如荼，從以淘寶為首的網購零售平臺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，並且從去年開始，阿裏電商平臺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。這一舉動拉高了用戶商品評價率，但是也為惡意評價防控除了新的難題。

阿裏電商平臺平均每天產生2千萬條商品評價。評價內容不僅體現賣家的口碑信譽，影響消費者的下單判斷，而且這也是獲取消費者反饋互動的最直接方式。

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，進而獲知當前的消費者理念，預判流行趨勢，提高購買轉化。當一個賣家每天產生數百條商品評價時，假如用人工方式逐條甄別好評、差評，摘錄收集消費者反饋的關鍵點，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。

因此，阿裏雲自然語言處理推出商品評價解析功能，基於NLP自然語言處理技術和電商行業語料，能夠對歷史評價和每天新增評價內容自動分析，將文本轉化為結構化的屬性字段，從而高效甄別出凈負面評論跟進處理，並統計分析最能影響購買轉化的相關因素。

阿裏雲商品評價解析功能，主要用於分析消費者反饋的評價、點評內容，同時也可以對類似微博的口語化、短文本進行分析。

四大功能優勢
通過來自阿裏電商平臺全量商品的評價處理的技術積累，包括對評價內容的解析，確保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標簽體系，幫助消費者快速了解買過用戶的體驗；

支持“評價體或微博體” 的情感分析：對用戶的評價進行結構化，分為商品、服務、物流三大類並且進行情感分析，可協助商家有針對性地展開售後服務；

支持商品屬性維度的情感分析：對於覆蓋行業的商品，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“面料舒適，款式好，只是尺碼偏小，好在我看了其他買家的評價，在原尺碼上加了一號，正合適，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。

接口定義

請求方法

POST
請求URL

URL參數
參數名 描述
Domain 目前支持ecommerce（電商領域）
Header
Content-Type application/json

body請求體

{
    "text": "面料舒適，款式好，只是尺碼偏小，好在我看了其他買家的評價，在原尺碼上加了一號，正合適，很滿意！給滿分！服務好，發貨快！",
    "cate": "clothing"
}

參數說明

參數名 值
cate 行業類別，目前支持的行業有：

“clothing”：服裝
“makeup”：美妝
“snacks”：零食
“milkpowder”：奶粉
“paperdiaper”：紙尿褲
“shoes”：鞋類
“furniture”：住宅家具
“bedding”：床上用品
“underwear”:內衣
“bags”:箱包
“cellphone”:手機
“cycling”:騎行配飾
“bicycle”:自行車
“bigball”:大型球類
“littleball”:小型球類
“watch”:手表
其他行業逐步增加中，請關註文檔更新或咨詢客服人員
text 需要分析的評價文本
返回結果

{
 "result": {
     "aspectItem":
     [
        {
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            "opinionTerm":"舒適",
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        {
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參數說明

原文鏈接

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阿裏雲商品評價解析功能示例解析