分析中文文本情感倾向，输出强度、关键词与维度评分。
这款工具是专门针对中文文本的AI情感分析工具，能够帮你识别文本里隐含的情绪倾向，除了判断文本属于正面、负面还是中性之外，还能输出具体的情感强度数值，提取影响情绪判断的核心关键词，同时给出不同维度的情绪评分，帮你量化模糊的情感表达。
电商卖家可以用它分析上千条买家评论，快速摸清用户对新品的整体满意程度；新媒体运营可以分析粉丝留言，判断粉丝对新活动的接受度；内容创作者也可以用它调整推文的情绪基调，贴合目标读者的喜好。
这款工具是针对中文社交媒体、商品评价这类日常文本优化的，对专业的学术文本、长篇章小说的情感分析精度会有所下降，分析时尽量保证输入文本表意完整，不要拆分零散片段，能获得更准确的分析结果。
输入待分析文本：把你需要分析情感倾向的中文内容，比如商品评论、社交发言、影评书评等，直接粘贴到页面的输入框中，确认内容没有超过5000字即可。
点击分析按钮：确认输入内容无误后，点击页面下方的『开始分析』按钮，触发系统内置的AI模型对输入文本进行情感识别处理。
查看分析结果：等待模型处理完成后，即可在结果区域查看完整报告，包含整体情感分类、情感强度、核心情感关键词和多维度情感评分。
电商评价
电商运营人员汇总店铺近期的用户商品评价后，用这个工具快速把握用户对新品的整体满意程度，辅助优化运营方向。
社交舆情
品牌舆情运营人员收集社交平台关于品牌热点事件的网友评论后，分析整体正负情感分布，把握舆论整体走向。
内容审核
社区内容审核人员需要快速筛查争议内容，通过工具识别内容中的负面情绪占比，辅助判断是否需要进一步处理。
影评书评
自媒体创作者写完影视或书籍长评后，用工具分析全文的情感倾向和核心情绪点，辅助调整内容的情感表达平衡。
情感倾向：中性偏正面，正面强度62%，负面强度38%；核心关键词：奶茶、甜度、料、时间；维度评分：口味8分、服务5分
本页工具基于公开中文情感数据集预训练的轻量模型实现，所有示例均经编辑组实际测试复算，由工具集编辑组按通用场景需求维护参数。
使用须知
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—— 工具集编辑组
工具集编辑组公式核对口径审核· 内容更新于 2026年10月14日
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