基于词典规则分析中文文本,输出情感倾向与分值。
文本情感分析这款工具,是基于词典规则算法对输入的中文文本做情感计算,它能帮你判断一段文字整体的情绪倾向,会输出明确的情感分类结果,同时给出对应的情感分值,也能帮你识别文本里情感词、否定词和程度副词的影响,最终给出更准确的综合判断。
自媒体博主写好带货文案后,可以用它判断文案整体是积极还是消极,调整表达的分寸;市场专员整理完用户评论,可以批量用它快速区分好评和差评的占比;网友对某段发言拿不准情绪倾向,也可以用它辅助判断。
这款工具目前只支持中文文本分析,不支持英文或者其他语言的情感识别,它是基于词典匹配规则打分的,对于网络新梗或者非常隐晦的反语,识别可能存在偏差,建议分析较长文本时拆分段落分段检测,结果会更准确。
输入文本:把你需要分析情感倾向的中文文本复制粘贴到页面的输入框中,也可以手动输入内容,注意需为可识别的中文,避免输入大量乱码空白字符。
触发分析:确认内容填写完毕后,点击输入框下方的『开始分析情感』按钮,工具就会基于内置词典开始计算你输入文本的情感倾向。
查看结果:计算完成后会在页面下方展示分析结果,你可以直接查看最终输出的情感分类结果,以及对应的具体情感分值。
用户评论
电商运营人员汇总了店铺近期的商品评价,拆分后逐段分析,快速掌握大部分用户对商品的整体情感倾向。
社交媒体
新媒体运营想要判断刚发布的品牌推广帖子的舆论走向,提取内容后快速判断整体内容的正负向情绪。
客服反馈
企业客服整理月度用户反馈,批量拆分不同诉求后逐一分析,统计不同分类下用户投诉反馈的情绪分布。
内容审核
自媒体平台内容审核人员处理大量用户投稿,快速筛查出带有强烈负面情绪、可能引发不良影响的投稿内容。
工具分析得出该文本的情感倾向为积极,计算得出的情感分值为0.82,符合文本表达的正向情绪
本工具采用清华大学公开中文情感词典的匹配规则计算分值,所有示例结果均经过程序实际运行复算,由工具集编辑组维护,结果仅作参考,不支持学术研究使用。
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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工具集. 文本情感分析[EB/OL]. https://www.toolji.com/tools/text-sentiment-analyzer, 2026-10-14.
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