用户反馈智能分析系统

https://github.com/Meituan-Dianping/asap/tree/master

一、项目背景

在当今竞争激烈的市场环境中，企业需要实时获取用户反馈，了解消费者对产品或服务的评价，以便做出及时有效的优化决策。传统的反馈分析方法通常依赖人工统计和分析，不仅效率低，而且难以从大量反馈中快速发现潜在问题。本项目旨在开发一个智能分析系统，利用自然语言处理（NLP）技术自动分析用户反馈文本，识别其中的用户痛点、情感趋势、以及高频问题，并生成交互式可视化报告，帮助企业快速理解用户需求，从而推动产品优化和提升决策效率。

二、项目需求

本项目的核心任务是从用户的反馈文本中提取关键情感信息，进行情感分析、主题建模和高频问题聚类，并生成交互式可视化报告。具体需求如下：

1.  情感分析：对用户反馈文本进行情感分析，判断评论是正面、负面还是中性，识别出影响用户体验的关键因素。

2.  主题建模：从大量的用户评论中提取出常见的主题或问题，并进行分类，以便企业可以针对性地优化产品或服务。

3.  高频问题聚类：通过聚类算法将用户反馈中的高频问题进行归类，快速识别出用户关注的重点问题。

4.  可视化报告生成：根据情感分析、主题建模和高频问题聚类的结果，生成交互式的可视化报告（如词云、趋势图、优先级排序），为产品优化和决策提供支持。

三、输入数据格式

txt文本格式。

本项目的输入数据主要来自用户的评论文本，字段包括评论ID、评论内容、评分以及细粒度的情感标注。具体字段描述如下：

数据字段说明：

情感标注说明：

•   1 = Positive

•   0 = Neutral / 轻微

•   -1 = Negative

•   -2 = Not-Mentioned

四、训练/参考数据示例

为了实现智能分析，数据集包括用户的反馈文本和情感标签。以下为示例数据：

五、评测数据示例

六、交付形式

Execl插件

七、评测标准

1.  准确性：情感分析的准确率应达到90%以上。

2.  处理时间：从用户反馈上传到生成完整报告的时间不超过5分钟。

3.  可视化效果：可视化报告应具有较高的交互性和易用性，用户可以方便地查看分析结果并进行操作。

4.  实用性：生成的报告能有效帮助企业识别问题并指导产品优化。