[AI行业案例]-菜篮子工程里的商品评论分析
2.评论标签：评论模块过于单一，希望可以对评论内容进行观点提取和分析，为每个商品定义点评标签，可以让用户直观的看到其他用户对该商品的看法，指导用户购买。 解决方案 1.通过百度情感倾向分析接口计算出用户评论的情感倾向和情感值，并按照情感值排序。真正将“好评”升序，促进转化率。 2.通过百度评论观点抽取接口自动分析用户评论关注点和评论观点，并输出评论观点标签及评论观点极性，汇聚该商品下的评论观点。
[AI行业案例]-卡思数据：情感分析让数据不再冷冰冰
只有冷冰冰的数据是无法达到预期效果的，急需通过对用户的情感分析、口碑分析、话题监控、舆情分析来指引创作方向和运营方式。 解决方案 卡思数据通过对用户评论的关键词提取，获取关键词在节目评论中权重，定位用户的关注热点。通过接入百度自然语言情感倾向分析技术，实现对节目的评论信息的情感分析，反应出节目的用户口碑。
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A：不限制最小时间差，最大时差不超过500ms，即：抽祯频率需要大于2fps，建议帧率5~10fps，也就是每100ms~200ms抽一帧。 驾驶行为分析 Q：人体分析在车载场景识别效果好吗？
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