情感分析

最新研究系统评估了情感分析中预处理技术的实施顺序，发现分词对模型效果影响最大，而拼写纠正影响最小。

研究者提出利用大语言模型量化产品隐性情感的新框架，在零样本设定下实现高达0.97的相关性和94%的分类准确率，GPT-4o-mini以极低成本达到媲美大模型的效果。

研究团队在7万余次客服对话数据中发现，基于GPT-5.4的满意度评估比传统情感分析更能准确反映客户真实体验，首次系统揭示客服场景中情感与满意度的复杂错位现象。