GitHub - ashora/SocialListening: 依据香港中文大学设计的规则系统，先用小样本评论建立初始关键词库，再结合18种句式逐条匹配评论，能够快速准确地识别评论对象及情感极性。经多次迭代优化关键词库后，达到较高准确率的基础上，使用Tableau进一步分析数据，识别出客户集中关注的商品属性、普遍好评差评的商品属性；通过与同类商品竞品分析，识别出商品的优缺点，画出商品属性特征风险区、改进区、保持区和低人气区分布图；最终撰写分析报告，供电商经营参考。

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依据香港中文大学设计的规则系统，先用小样本评论建立初始关键词库，再结合18种句式逐条匹配评论，能够快速准确地识别评论对象及情感极性。经多次迭代优化关键词库后，达到较高准确率的基础上，使用Tableau进一步分析数据，识别出客户集中关注的商品属性、普遍好评差评的商品属性；通过与同类商品竞品分析，识别出商品的优缺点，画出商品属性特征风险区、改进区、保持区和低人气区分布图；最终撰写分析报告，供电商经营参考。