使用 IBM Watson API 分析淘宝用户评论（1）设计

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应用场景现在许多应用平台都会有用户评价的功能，一般的计算机程序只能对商品评论区中的评级打分进行汇总分析，如顾客对商品的评价 1 到                5（坏到好）这样的固定数值，这样的汇总非常简单，无法更深入的了解顾客对产品切身使用感受。而通过 IBM Watson 自然语言处理 API                编程，可以从客户的评论话语中提炼出顾客对产品的各种感受，找出关键词组和关注点，甚至可以洞察顾客的性格特征。这将能够为商家或厂商带来以下的好处：

• 了解顾客对这个产品的总体感觉如何。
• 了解什么样类型的顾客喜欢这个产品。
• 通过总结出的关键字和概念标签，了解顾客对产品最主要和直接的感受有哪些。
• 通过各个产品之间的比较，从顾客角度了解各种产品之间的差异是什么。
• 帮助营销人员更加深入的了解他们的顾客特征，以及对顾客类型的分析。
• 了解客服人员与客户沟通的不足之处并加以改善。

设计思路为实现对在线商品评论信息的分析，我们主要使用 3 个 Watson API：

• ：自然语言理解 API，这个 API                    的输入是一段文本，输出是对这段文本的分析结果，如情感，情绪，关键词，主要概念等信息。
• ：语调分析 API，这个 API                    分析和识别语言中的各种语调，它可以检测出三种语调：情绪、社交倾向性以及语言风格，其中社交倾向性分为开放性、尽责性、外倾性、随和性和情绪程度，这可以帮助分析商品评论的回复内容或者在线客服回复的文字内容，针对每个客服的语气分析，可以优化和改进沟通效果。
• ：由于 Natural Language Understanding API                    的输入是英文，所以使用这个 API 将评论翻译为英文再分析。

IBM Watson 与 IBM Cloud 云平台集成，所以 IBM Watson 的 API 通过云的方式提供给开发人员使用，只需要在 IBM                Cloud 云平台开通相应的 Watson 服务，就可以通过 REST，Java SDK 等方式调用。
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本文主要介绍 Watson                API，所以商品评论内容的抓取不在讨论范畴，读者可以通过网页读取程序自动或手动的将某商品评论信息保存到文本文件中即可。
我们将程序分为三个模块：

• 评论翻译模块，调用 API 将翻译的结果作为下一步评论分析模块的输入。
• 评论分析模块，调用 API 分析这些数据，获取顾客的感受，评价关键字，性格类型等信息，然后将返回结果封装。
• 通过 Web 页面展示分析结果，本文使用 D3.js 可视化组件展现分析的结果数据。