将用户评论分解为多个方面，进行情感分析，并以JSON格式输出…

# 天猫婴儿纸尿裤差评情感分析（方法论 + 输出模板）

重要说明

• 我无法实时抓取天猫评论数据（需登录、有反爬限制），以下提供可复用的分析框架和JSON模板，你可以抓取数据后套用，或提供评论文本给我逐条分析。

分析方法

1. 数据预处理：去除表情符号、刷评特征文本，按时间戳确认最近300条

2. 关键词归类：

• 透气性：闷红屁屁、起坨、潮湿、勒痕发红
• 吸水性：漏尿、反渗、侧漏、吸收慢
• 尺寸：偏小/偏大、码数不准、掉档
• 价格：涨价、比线下贵、不值、缩水
• 物流：发货慢、破损、发错货、快递态度

3. 情感打分：差评区内再细分轻度/中度/重度不满，捕捉多维度重叠评论（一条评论可能涉及多个维度）

4. 置信度标注：关键词明确的标高置信度，模糊表述标中低置信度

JSON输出模板

```json

{

"product": "某品牌婴儿纸尿裤",

"source": "天猫",

"sample_size": 300,

"analysis_date": "YYYY-MM-DD",

"dimensions": {

"透气性": {"negative_count": null, "ratio": null, "top_keywords": [], "severity": null},

"吸水性": {"negative_count": null, "ratio": null, "top_keywords": [], "severity": null},

"尺寸": {"negative_count": null, "ratio": null, "top_keywords": [], "severity": null},

"价格": {"negative_count": null, "ratio": null, "top_keywords": [], "severity": null},

"物流": {"negative_count": null, "ratio": null, "top_keywords": [], "severity": null}

},

"multi_dimension_complaints_ratio": null,

"representative_quotes": [],

"confidence_note": "关键词匹配+语义判断，置信度区间约0.6-0.95"

}

```

行业常见分布参考（仅供预期，非该商品真实数据）

• 通常差评集中在吸水性（漏尿类）和尺寸（码数偏差）两大维度
• 价格类差评与促销节点强相关，大促后常激增
• 物流差评与品牌本身质量无关，建议单独归因

下一步

把评论文本（可分批）发给我，我会逐条分类并填充完整JSON结果。