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🛍️ 用 AI 做带货视频评论分析：从用户评论中挖掘商业洞察

你是否想过，用户在直播间里随手一条评论，其实可能藏着“爆品密码”？
本篇文章带你深入了解一个用 NLP 与大模型分析电商评论，提炼商业价值的真实项目案例。

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一、赛事背景与项目意义

随着直播带货的兴起，用户在弹幕、评论区的表达成为宝贵的“消费反馈”。这些碎片化评论中，蕴含了对商品的真实态度、使用痛点、甚至内容种草的效果。

本项目的目标是：
将电商直播视频下的大量用户评论，转化为可量化、可理解、可执行的商业洞察。

通过深度分析，我们可以帮助品牌方：

• ✅ 优化选品策略：找准用户需求痛点
• ✅ 评估网红带货效能：量化内容种草与转化潜力
• ✅ 提升全链路价值：打通内容-决策-购买的数据闭环

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二、任务目标概述

核心在于利用 自然语言处理（NLP）、机器学习技术、大模型技术，从海量的文本数据中提取有价值的商业洞察。

主要涉及以下几个关键领域的任务：

• 🎯 文本编码：识别视频中评论提到的商品
• 😊 文本分类：识别评论中的情感倾向（正/负/中性）
• 💬 文本聚类：总结用户评论中的关键观点

文本编码：将人类可读的文本转换为机器可理解的数值向量表示，这是所有文本分析任务的基础。

• 常用方法包括独热编码、词嵌入 (如Word2Vec、GloVe等静态词向量)以及基于预训练模型的上下文词嵌入(如BERT、GPT等动态词向量)。
• 本项目的Baseline方案采用了经典的TF-IDF编码方法。

文本分类：根据文本内容将其自动归类到预定义类别。

• 本项目中的情感分析属于多维度文本分类任务，需要识别评论的情感倾向(正面/负面/中性等)以及是否涉及用户场景、疑问或建议等属性。
• 常用方法包括基于规则和词典的方法、传统机器学习方法(如朴素贝叶斯、支持向量机SVM等)以及深度学习方法(如循环神经网络RNN、卷积神经网络CNN、Transformer等) 。
• Baseline方案使用了线性分类器((如SGDClassifier) 进行文本分类。

文本聚类：根据文本内容的相似性自动将文本分组，无需预先定义类别。

• 本项目要求按商品对指定维度的评论进行聚类，并提炼每类的主题词。
• 常用聚类算法包括K-Means(需预设簇数K)、层次聚类、DBSCAN等。
• Baseline采用了K-Means算法进行聚类。
• 聚类效果通常用轮廓系数等指标衡量，其值越接近1表示聚类效果越好。

大模型与高级技术：随着技术发展，大型预训练语言模型(LLM) 在NLP任务中表现突出。

• Baseline也提及可以利用大模型的零样本/少样本学习能力，在标注数据有限时完成任务；
• 或通过微调预训练模型来更好地适应本任务。
• 此外，还可使用预训练模型提供的API接口获取文本向量表示，用于后续的分类或聚类。
• 这些高级技术为提升模型性能提供了思路。

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三、赛题及数据解读

赛题背景
在当下电商直播爆发式增长的数字化浪潮中，短视频平台积累了海量的带货视频及用户互动数据。
这些数据不仅仅是消费者对商品体验的直接反馈，更蕴含着驱动商业决策的深层价值。

比赛提供了两类脱敏后的文本数据：

提供了包含 85条 脱敏后的带货视频数据及 6477条评论文本数据，

文件名为：origin_videos_data.csv (带货视频数据) 和 origin_comments_data.csv (评论文本数据)

数据包括少量有人工标注结果的训练集（仅包含商品识别和情感分析的标注结果）以及未标注的测试集。

📦 带货视频内容文本信息数据格式说明

注：product_name需根据提供的视频信息进行提取，并从匹配到商品列表[Xfaiyx Smart Translator, Xfaiyx Smart Recorder]中的一项。

序号	变量名称	变量格式	解释
1	video_id	string	视频 ID
2	video_desc	string	视频描述
3	video_tags	string	视频标签
4	product_name	string	商品名称

💬 评论区文本信息数据格式说明

序号	变量名称	变量格式	解释
1	video_id	string	视频 ID
2	comment_id	string	评论 ID
3	comment_text	string	评论文本
4	sentiment_category	int	关于商品的情感倾向分类
5	user_scenario	int	是否与用户场景有关，0 表示否，1 表示是
6	user_question	int	是否与用户疑问有关，0 表示否，1 表示是
7	user_suggestion	int	是否与用户建议有关，0 表示否，1 表示是
8	positive_cluster_theme	string	按正面倾向聚类的类簇主题词
9	negative_cluster_theme	string	按负面倾向聚类的类簇主题词
10	scenario_cluster_theme	string	按用户场景聚类的类簇主题词
11	question_cluster_theme	string	按用户疑问聚类的类簇主题词
12	suggestion_cluster_theme	string	按用户建议聚类的类簇主题词

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📌 注释说明：情感分析与聚类字段详解

🔍 a. 需进行情感分析的字段

以下字段需通过模型进行情感分类或判断（部分训练集已提供标签，测试集需模型预测）：

• sentiment_category：评论情感倾向分类
• user_scenario：是否涉及用户场景（0/1）
• user_question：是否为用户提问（0/1）
• user_suggestion：是否为用户建议（0/1）

sentiment_category 字段分类含义如下：

分类值	含义
1	正面
2	负面
3	正负都包含
4	中性
5	不相关

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🔄 b. 需进行主题聚类的字段

聚类任务需基于训练集和测试集中满足条件的评论进行，目标为提炼主题词（即聚类中心标签）。每个字段的聚类数推荐为 5~8 个 类别。

字段名	聚类样本条件说明
positive_cluster_theme	sentiment_category 为 1 或 3 的评论（正面/正负混合）
negative_cluster_theme	sentiment_category 为 2 或 3 的评论（负面/正负混合）
scenario_cluster_theme	user_scenario = 1 的评论（与用户使用场景有关）
question_cluster_theme	user_question = 1 的评论（用户提出的问题）
suggestion_cluster_theme	user_suggestion = 1 的评论（用户提出的建议）

📌 注意事项：

• 所有聚类字段需结合训练集与测试集进行建模。
• 输出的字段值为该类簇对应的主题关键词（字符串），如 "性价比"、"包装设计" 等。

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四、通过Baseline方案实现解题

本节主要是如何使用 Tfidf + SGDClassifier 进行评论情感分类，以及如何使用 KMeans 对评论进行聚类并提炼类簇关键词。我们使用 jieba 中文分词，基于带货视频评论完成多维情感判断和正向评论聚类。

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📦 1. 依赖导入与分词配置

import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.pipeline import make_pipeline

• jieba：中文分词工具
• TfidfVectorizer：将文本转换为TF-IDF稀疏向量
• SGDClassifier：用于训练情感分类模型
• KMeans：无监督聚类
• make_pipeline：快速构建预处理 + 模型流水线

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🧪 2. 评论多维情感分类

我们对评论的四个维度分别训练一个分类器：

• sentiment_category（整体情感）
• user_scenario（是否为用户场景）
• user_question（是否是问题）
• user_suggestion（是否是建议）

for col in ['sentiment_category', 'user_scenario', 'user_question', 'user_suggestion']:predictor = make_pipeline(TfidfVectorizer(tokenizer=jieba.lcut),  # 中文分词 + TF-IDFSGDClassifier()                         # 分类器)predictor.fit(comments_data[~comments_data[col].isnull()]["comment_text"],  # 训练集（有标签）comments_data[~comments_data[col].isnull()][col]              # 标签)comments_data[col] = predictor.predict(comments_data["comment_text"])  # 对全体进行预测

📌 解释：

• 针对每一个字段构造一个模型进行训练。
• 训练完后对整个数据集（包含测试集）预测结果，实现缺失值填充。

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🔎 3. 正向评论聚类并提取类簇主题词

我们对情感为 正向(1) 或 正负混合(3) 的评论，进行文本聚类，并为每个类簇提取前 10 个代表词作为主题。

top_n_words = 10  # 每个类簇提取关键词数量kmeans_predictor = make_pipeline(TfidfVectorizer(tokenizer=jieba.lcut),KMeans(n_clusters=2)  # 你可以改为 5~8 更符合题目要求
)# 聚类目标样本：正向 + 正负混合情感评论
positive_mask = comments_data["sentiment_category"].isin([1, 3])
positive_comments = comments_data[positive_mask]["comment_text"]# 聚类训练与预测
kmeans_predictor.fit(positive_comments)
kmeans_cluster_label = kmeans_predictor.predict(positive_comments)

📌 解释：

• 使用 TF-IDF 向量将文本转换为特征
• 使用 KMeans 聚成 2 个类簇（可配置为5~8）
• 得到每条评论所属的类簇标签

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🧠 4. 提取每个类簇的高频关键词

kmeans_top_word = []
tfidf_vectorizer = kmeans_predictor.named_steps['tfidfvectorizer']
kmeans_model = kmeans_predictor.named_steps['kmeans']
feature_names = tfidf_vectorizer.get_feature_names_out()
cluster_centers = kmeans_model.cluster_centers_# 遍历每个类簇，提取 top 关键词
for i in range(kmeans_model.n_clusters):top_feature_indices = cluster_centers[i].argsort()[::-1]top_word = ' '.join([feature_names[idx] for idx in top_feature_indices[:top_n_words]])kmeans_top_word.append(top_word)

📌 解释：

• cluster_centers_ 表示每个类簇的中心向量
• 对中心向量按特征权重排序，取 Top N 的词作为主题词

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📥 5. 将主题词写入对应评论

comments_data.loc[positive_mask, "positive_cluster_theme"] = [kmeans_top_word[x] for x in kmeans_cluster_label
]

📌 解释：

• 根据预测的类簇编号 kmeans_cluster_label，为每条正向评论打上对应的类簇主题词。

kmeans
TfidfVectorizer

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✅ 6. 导出结果并提交

到赛事链接🔗提交自己的结果

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🔗项目链接

datawhale
赛事链接