基于上下文对言论进行智能分类，识别清晰、中立等类型，帮助快速…
基于上下文对言论进行智能分类，识别清晰、中立等类型，帮助快速理解话语性质与态度倾向。
言论分类分析能帮你做什么
不说虚话——S6406 交付的是能直接拿去用的成品，不是“AI 能做”的空话。
先给分析框架（市场/竞品/财务），再往里填数——不是一堆数字没结论。
每份分析落到“所以该做什么”，不是正确的废话。
假设、数据来源、计算口径写清楚，老板问得起。
“竞品这块再拆细”——顺着你的问题继续下钻。
真实任务实跑产出
下面是真实任务由 S6406 实际生成的内容节选——不是宣传文案，是它真的干出来的活。
言论分类分析 · 实跑样例
任务：帮我分析某电商平台小家电新品下的50条差评，把每条按“清晰不满、中立反馈、模糊抱怨、疑似竞品恶意攻击”四类分好并列出各类占比。
# 小家电新品50条差评四分类分析报告
（示例背景：某品牌空气炸锅新品上市30天，差评50条）
一、分类结果与占比
| 类别 | 条数 | 占比 |
|---|---|---|
| 清晰不满 | 22条 | 44% |
| 中立反馈 | 12条 | 24% |
| 模糊抱怨 | 9条 | 18% |
| 疑似竞品恶意攻击 | 7条 | 14% |
二、各类典型内容与判断依据
1. 清晰不满（22条/44%）——有具体问题+明确诉求
- “加热到180度只到150度，温控失灵，要求退换”（6条，质量问题集中点）
- “内胆涂层两周就起皮”（4条）
- “按键三个月内两次失灵”（3条）
- 其余：异味重、噪音大、配件缺失等
2. 中立反馈（12条/24%）——有问题描述但态度客观
- “炸薯条需要多5分钟，比广告慢一点，但味道可以”（5条）
- “容量4L对三口之家略小，建议注明适用人数”（4条）
- 其余：说明书不够详细、预热时间偏长等改进建议
3. 模糊抱怨（9条/18%）——无具体问题，情绪化表达
- “不好用，后悔买了”（4条）
- “感觉不值这个价”（3条）
- “不如想象中好”（2条）→ 建议客服回访挖掘真实原因
4. 疑似竞品恶意攻击（7条/14%）——识别特征
- 同账号1天内下单当日即评“用了半个月就坏了”（时间逻辑矛盾）
- 批量文案雷同：“千万别买，垃圾品牌，隔壁XX牌好多了”并直接点名竞品（4条高度相似）
- 无图无视频、账号历史零购物记录（3条）
三、核心结论与行动建议
1. 最紧迫：温控与涂层质量占差评近半，建议质检部门48小时内复检该批次（重点整改点）
2. 恶意攻击处理：7条疑似竞品差评已截图留证，提交平台申诉通道；其中4条点名竞品的评论符合“不正当竞争”举报要件
3. 客服动作：9条模糊抱怨逐一电话回访，转化为可定位的问题数据
4. 产品迭代：采纳“容量标注”“预热提速”等中立建议，纳入下版需求清单
三种做法,一比就知道
| 咨询顾问 | 自己拉表 | 萬安云 S6406 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 按项目数万起 | 半天到数天 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 2-6 周 | 口径容易错 | 分钟级 |
| 独特性 | 改一次一轮流程 | 没人复核 | 按你的任务从零生成 |
| 改稿迭代 | 加钱，走流程 | 反复试错 | 说话就能迭代 |
两步,让它开工
不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
对你的 agent 说:
以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
你可能想问
言论分类分析怎么安装使用？
三步：终端执行 npx aixxai 安装 AIXX；对您的 AI 说「安装编号 S6406」；交代任务背景与要求，言论分类分析即刻开工。
言论分类分析多少钱？怎么付费？
$1.99 一次买断（参考价，实际以平台标价为准）——永久使用，无订阅、无月费；该技能由萬安永久维护迭代，更新对已购用户免费。
产出内容能商用吗？
可以。产出为普通数字文件，归购买者使用，可用于商业场景。
数据从哪来？结论可靠吗？
它基于你提供的资料与公开信息做结构化分析；所有假设与口径都会写明，关键结论建议人工复核后再对外使用。
能出图表吗？
可以输出结构化的表格与数据要点（Markdown/HTML），可直接粘进你的报告或 PPT 再美化。
一价买断,没有套路
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代