大型語言模型驅動的多屬性情感分析，讓您更精確洞察消費者觀點

利用大型語言模型的強大能力，Tocanan的多屬性情感分析可以深入解析消費者反饋,準確捕捉單一文本中表達的多重情感，提供更細膩的洞察,助力做出明智的策略決策。

決策製定的未來

在情感分析領域，傳統方法因依賴基於關鍵詞的方法和基礎自然語言處理（NLP）技術而常常不盡人意。這些傳統方法難以完全捕捉在線討論的全部情感和上下文背景，常導致過於簡化的洞察。Tocanan利用大型語言模型（LLM）的強大能力所提供的多屬性情感分析克服了這些限製，展示了對消費者意見的細膩理解。

同一帖子中的多屬性

傳統的情感分析通常將整篇文章視為具有統一情感的單一單元。這種方法缺乏識別單一文本中表達的多重情感的細致度。例如，一個體育品牌的潛在顧客可能會說：「這些鞋的價格太高，但我喜歡它們的舒適性和時尚感。」傳統情感分析可能將這種反饋歸類為中性，未能區分對價格的負面情感和對舒適性及時尚感的正面情感。我們的多屬性情感分析方法通過將反饋分解為特定屬性及其對應的情緒，提供更詳細的分析。這種更加富於細膩度的洞察使企業能夠做出更明智、更有針對性的決策。

細膩的消費者洞察

利用大型語言模型（LLMs），我們的多屬性情感分析模型能夠將單個句子進行分解，具體識別與特定屬性相關的情感度。通過分析整篇文章並理解不同部分之間的關系，該模型提供了對消費者反饋的更深入的洞察。這種先進的能力使企業能夠捕捉每篇文章中正面和負面情感背後的細膩原因，無需大量手動分析即可全面了解消費者意見。