name: review-sentiment-analysis description: 对评论语料库进行情感分析，分类正面/负面/中性，提取情感关键短语并按ASIN/品牌聚合 version: 1.3.0

author: nkkj-BrainHack

评论情感分析 (Review Sentiment Analysis)

技能名称

review-sentiment-analysis

技能目的

对评论语料库进行情感分析，使用情感短语规则(regex多词匹配)和星级回退分类，生成情感词云，按ASIN/品牌聚合情感指标。

输入参数

参数	类型	必填	说明
reviewCorpus	object	是	review-batch-collection 输出的评论语料
language	string	否	语言，默认 "en"
sentimentThreshold	object	否	情感分类阈值 {positiveMin, negativeMax}，默认 {0.6, 0.4}

执行流程

接收 review-batch-collection 的输出
对每条评论执行情感分析：
- 情感短语规则（新增）：regex匹配多词情感短语(too small/well made/fell apart等)，短语优先于单词
- 情感词典：正面词(comfortable/durable/excellent...) + 负面词(disappointed/flimsy/broke...)
- 星级回退：无情感词匹配时 star>=4→positive, star<=2→negative, star==3→neutral
- 提取情感关键短语（如 "perfect fit", "too small", "great quality"）
按ASIN聚合：
- 好评率、差评率、中性率
- 各ASIN的Top情感短语
按品牌聚合：
- 品牌整体情感倾向
- 品牌间情感差异对比
提取全局情感热词 Top 20
生成情感词云（新增）：每个关键词带 positive/negative/neutral 标签，count→weight归一化

调用的底层 Skill

无直接API调用，纯AI/NLP处理
输入依赖 review-analysis/review-batch-collection

返回格式

{
  "reviewSentiments": [
    {
      "reviewId": "...",
      "asin": "B0B24QJ217",
      "sentiment": "positive",
      "score": 0.85,
      "keyPhrases": ["perfect scent", "long lasting", "beautiful packaging"]
    }
  ],
  "asinAggregation": {
    "B0B24QJ217": {
      "positiveRate": 72.5,
      "negativeRate": 15.3,
      "neutralRate": 12.2,
      "topPositive": ["scent quality", "packaging"],
      "topNegative": ["reed quality", "oil leaking"]
    }
  },
  "globalHotPhrases": {
    "positive": [
      { "phrase": "great scent", "count": 45, "score": 0.92 }
    ],
    "negative": [
      { "phrase": "reeds dry out", "count": 23, "score": 0.15 }
    ]
  },
  "sentimentWordCloud": [
    { "word": "scent", "sentiment": "positive", "count": 120, "weight": 95 },
    { "word": "leak", "sentiment": "negative", "count": 35, "weight": 42 },
    { "word": "packaging", "sentiment": "neutral", "count": 28, "weight": 33 }
  ]
}

核心业务场景

竞品评论情感词云生成（报告 Slide 直接可用）
正/负向词分布对比（本店 vs 竞品情感差异）
品牌整体情感健康度量化（好评率/差评率/中性率）

依赖

评论语料（来自 review-batch-collection）
内置情感分析引擎（情感短语规则 + 星级回退分类）

对应工作坊环节

Day1 晚 20:30-21:30「认知校准&关键词梳理」

SKILL.md 3.1 KB Permalink Verlauf Originalformat