介绍一款文本分析工具

介绍



发现一款小工具——集搜客的文本分析检索。可以用来做一些简单的文本探索。如果有不懂技术的同学，可以利用起来。



试用了下，这款工具可以用来做：

1. 根据研究主题，选取主题词，并且分析给出词性以及词频；

2. 根据词频制作词云；

3. 将文本进行分词处理；

4. 根据主题词，制作出社会网络关系图；

5. 切分文本句子，进行情感化分析，将每一句文本，按照中性、正面、负面分类划分；

6. 输出相关 Excel，根据需求进一步分析。



产品页面截图如下：



image.png



案例



将电商产品评论案例数据集导入，输出部分结果。分别是词云图、词频情况、情感分析趋势、关系网络图。



案例数据集说明（本文只是展示产品功能，所以源数据不提供）：

• 数据源：电商产品用户评论数据；

• 数据量：668 条数据；

• 数据字段：序号、评论正文；

• 数据展示。



image.png



接下来根据业务要求，选择对应的主题词（这一步需要手动选择）。根据选择的主题词，集搜客的文本分析检索会生成选中词的词频数量以及词云。结果展示如下：



image.png



image.png



然后会根据主题词，分析对应关联词（图本身为动态，这里只是截图主要演示和「功能」高度关联的主题词）：



image.png



然后可以对每一条评论进行情感化分析，进行定性判断，分别判断情感倾向，找出评论中的正面词、负面词、程度词、否定词。如果数据量较小，拿到结果可以直接使用 Excel 进行可视化展示，如果数据量较大，并且有另外的探索需求，可以使用一些 Python 相关库来进行数据分析。



image.png



结合情感倾向，使用直方图了解情感趋势。这款电商产品，在高频词中，比较多的差评。证明差评内容集中。但是在整体评论趋势上，多数评价内容是属于中性和正面评价。



下载.png



整体使用下来，感觉这款工具是一款文本分析辅助工具，可以使用工具做一些基本分析，然后做常用的文本处理预准备。想在工作中应用起来，还需要结合业务分析目的，以及和其他分析工具配合使用。