免费社媒评论情绪分析工具
把英文评论按情绪分类，结合原文复核，再导出确认后的标签。
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如何使用本工具
先把一组英文评论的表达倾向整理清楚。粘贴评论或导入文本、CSV，再查看正向、中性和负向分类。社媒评论情绪分析工具会把原文与建议标签一起展示，方便筛选、结合上下文复核，并在调整后导出。
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添加英文评论内容
可以每行粘贴一条英文评论，或导入 TXT、CSV。结构化文件可以使用 comment、text 等文字列，每行对应一条评论。
- 02
分析并检查分类
执行分析，查看正向、中性和负向数量，再筛选具体类别，检查哪些评论形成对应分布。
- 03
复核标签并导出
结合背景阅读原评论，按需要调整建议标签，复核后下载 CSV，保存原文、最终分类与修改标记。
先明确一组英文评论的范围
先选择某篇内容、活动或时间段的评论，让分类数量对应清楚范围。可以记录来源，并把英文原文作为本工具的分析材料。
通过分类分布进入具体评论
汇总会展示输入评论在正向、中性和负向中的分布。可以据此决定先阅读哪类，再通过筛选查看原文，并把分类数量与实际讨论主题联系起来。
让上下文进入最终分类判断
短评论、幽默表达和混合意见适合结合人工复核。可以把原文放回讨论背景中理解，再按判断调整标签。置信度可作为复核线索，人工修改也会标记在导出记录中。
把已复核评论整理成汇报资料
标签确认后再导出 CSV，通过原文与最终分类整理例子、准备内容复盘或讨论重复反馈。展示分布时，也可以补充来源、周期和复核方法。
常见问题
什么是社媒评论情绪分析工具？
社媒评论情绪分析工具可以为评论建议表达倾向。SocQ 将英文评论分为正向、中性和负向，并提供原文查看、标签修改和 CSV 导出。
应该准备怎样的评论进行分析？
使用来自明确内容或周期的英文评论，每行一条粘贴，或准备含可识别评论列的 CSV。
一次可以分析多少条评论？
一次可以准备最多 500 条，每条最多 3,000 字符。较大研究范围可以分成标记清楚的小组，便于保留上下文。
工具使用哪些标签？
分类为正向、中性和负向。用于汇报前，可以结合原文核对建议类别。
可以调整建议分类吗？
可以为单条评论选择其他标签，汇总会更新，导出记录也会标明人工修改。
置信度应该怎样理解？
可以把分数作为检查建议标签的线索之一，再结合文字与讨论背景确定最终分类。
怎样集中查看某类评论？
通过筛选选择类别，集中阅读对应条目，再查看共同表达倾向背后涉及的具体主题。
CSV 导出包含什么？
导出包含评论原文、最终标签、保留建议的置信信息及人工修改标记，也可以把来源与复核笔记一起保存。
面向开发者
为明确研究范围整理公开评论数据
SocQ 评论 API 支持整理公开讨论数据的应用。可以从合适记录中准备范围明确的英文评论，再通过分析工具完成可复核分类流程。
