情感分析技术在美团的探索与应用

情感分析技术在美团的探索与应用

美团作为一个生活服务在线电子商务平台，其核心业务之一是到店餐饮（简称到餐），在这个领域中，情感分析技术发挥着重要作用。情感分析是一种自然语言处理技术，用于分析文本中表达或蕴含的正向（褒义）、负向（贬义）或中立的情感倾向。

1.存在的问题

在到餐业务中，用户评论是重要的一部分，它们包含了用户到店消费体验之后的真情实感。然而，用户评论中存在大量星级评分与对应评论情感倾向不一致的情况，这意味着仅仅依靠整体星级评分并不能全面体现用户对商家的真实评价。因此，除了对用户评论内容进行整体情感判断外，还需要对用户评论进行更细粒度的情感分析，以精准地挖掘用户对商家的反馈，从而改善商家服务，提升用户体验。

2.情感分析介绍

情感分析的目标是分析文本中表达或蕴含的情感倾向。根据所处理文本的粒度，情感分析可以分为篇章/句子级情感分析和属性级情感分析。属性级情感分析需要同时考虑目标信息（属性）及其对应的情感。例如，在评论“这家餐厅装修很有格调，饭菜也很好吃，就是位置很不显眼，找了好久才找到，並且服务员态度也不够满意。”中，用户既称赞了餐厅的装修和菜品属性，又吐槽了餐厅的位置和服务属性。为了得到更全面和精确的情感信息，需要识别粒度更细的属性级情感。

3.观点三元组分析及应用

观点三元组分析包括属性抽取、观点抽取以及属性观点对（AspectOpinion）的情感倾向分析三个任务。在到餐业务中，算法团队通过结合学界最先进的实体抽取、情感分析经验，解决到餐（菜品，属性，观点，情感）四元组抽取问题，并在多个业务场景应用落地。

4.在到餐业务中的应用

到餐算法团队结合到餐业务供给侧、平台侧、需求侧的业务场景，为核心业务链路的智能化提供高效、优质的算法解决方案。通过算法能力***业务降本提效。本文结合到餐B/C端业务场景，探索细粒度情感分析技术在用户评价挖掘方向的应用实践。

总的来说，情感分析技术在美团的探索与应用，不仅有助于提高用户满意度，也有助于商家收集经营状况的用户反馈信息，从而提升服务质量。