大家好,我和几个小伙伴开发了一个基于人工智能,机器学习的工具, 名字叫"评论小助手", 尝试解决电商评论里存在的一些问题.
无论是卖家还是买家都觉得评论对于商品的销量起着很大的作用. 所以商家会积极鼓励买家对商品进行评论, 其中包含正当或者不正当的手段. 由此造成热销商品有着大量的评论,对于现潜在用户来讲,漂亮的评论数据看起来很美, 基本上都是极高甚至是 5 星的好评. 但是产品真如评论分数所表示的那么好么? 想通过看看评论来考查商品, 却苦于评论太多, 而且真假难辨, 看起来很费时间.
我们认为用户真实的需求是需要一个工具来把评论中的 noise 去除掉, 当然假评论也属于 noise 评论.
通过分析大量的用户评论, 我们发现虽然评论数量很多, 但对于用户有参考意义的并不是很多, 我们觉得可以通过机器学习的方式来过滤评论, 从而让用户可以更加容易的查看评论.
目前我们会过滤以下评论:
同时我们还会对一些评论增加权重, 比如虽然打的是 5 星好评, 其实看内容却发现用户想表达的意见是差评.
根据我们的测试结果, 通过过滤后, 剩下的评论比例大约在 2-3%之间.
说了这么多, 怎么用这个工具呢? 我们目前通过微信服务号的方式来提供服务, 小伙伴们只要将要查看的产品链接通过服务号来发送给我们, 我们就会将分析结果以消息的方式回复给你.
请注意: 由于现在还在刚起步阶段, 提供的服务比较有限.
大家可以通过扫描二维码或者在公众号中搜索"评论小助手"来使用这个工具.
从京东 APP 拷贝要检测的产品链接, 然后发送给我们的公众号.
进入到我们的公众服务号, 在长按输入框, 粘贴刚刚复制的链接并点击发送
我们分析完毕, 就会以消息的形式通知您
点击消息查看详细结果,包括 AI 分析结果,过滤后的评论和被过滤的评论
最后, 谢谢你有耐心看到这里, 如果你觉得有点, 欢迎试用. 当然更重要的, 如果你有什么意见, 欢迎留言.
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