原标题：从技术出发，用语义分析助力电商行业完善产品服务
随着数字化的快速发展，数据作为电商行业重要的无形资产，一直蕴含着巨大的潜在价值。目前，各电商品牌在大数据、物联网等新技术的推动下，对数据分析挖掘的需求量呈现井喷式增长，要求也越来越高，特别是对文本数据的处理需求。
1.语义分析能力
语义分析是一种基于自然语言进行语义信息分析的方法，运用各种机器学习方法，挖掘与学习文本、图片等的深层次概念。简单来说就是将用户在网络上的语言，进行理解、分析、量化的过程。
随着近几年技术的发展，我们可以大规模采集需要的数据，而仅仅是将数据采集下来，如何处理？中文语义分析准确度的提升，有了更多的可操作性。我们对一段话里面的观点、观点正负面进行提取，并且可以保持一定的准确度，通过对数据的标注与建模，对大规模的文本进行语义分析，从而挖掘出文本里面的观点与情绪，获取用户体验数据的指向与情感。
2.语义分析在电商领域中的应用
互联网已经步入了“大数据”时代，网络数据体量巨大，增长异常迅猛，质量也良莠不齐。同时，大数据中包含了大量重复和垃圾数据，如果缺乏有效的信息处理手段提取数据中的潜在价值，数据将会成为无用的“垃圾”。
虽然自然语言处理这个词，听起来高深莫测，但是它在电商领域中已经成为非常重要的环节，其中就包括：
- 观点提取：给定文章，它可以分析内容，提取有价值的信息，进行标签化；
- 情感分析：给定产品评论内容，它可以判断评论的情感正负面；
- ………
电商平台上有大量的商品评价，人们在选择购买商品时，很大程度依赖于该商品的用户评价，对于商家来说，在投资产品时也依赖于用户对该商品的评价,因此如何利用这些用户评价对产品进行优化升级，为商家提供可靠的决策依据有着重要的作用。另一方面，海量的平台数据以及数据复杂的内在特征对数据分析技术提出了挑战。
文字输入的瑕疵或不规范性，语言存在的不确定性容易造成歧义问题，语言的复杂性，都会造成语料训练的困难。
针对信息的获取、处理和分析，人工需要花费大量时间，一条条数据看过去，然后在EXCEL里面标注说明信息内容。而现在通过机器学习训练模型的方式，我们可以实现对数据信息的加工分析以及自动处理，从而帮助企业感知社会舆论、挖掘用户需求、优化运营效率。
3.微镜·OMP介绍
微镜·OMP是一个成熟完备的数据处理平台，包含数据采集，语料训练、情感判断、映射建模等多个功能，通过先进的自然语言处理（NLP）技术，系统能够自动对文本进行提取、分词标注等操作，机器自动为主，人工为辅，能够有效的从海量且纷繁复杂的文本数据中提取有价值的信息，大幅提高效率。
微镜·OMP自动完成数据处理的流程如下：
- 首先，机器自动完成非结构化数据采集。包括但不限于在各电商平台的评论，论坛话题，自媒体运营公众号软文，KOL直播带货等。平台上每时每刻都有新的评论内容产生，实时增加数据源是重要的一点。
- 其次，进行数据清洗，将一串长长的评论进行分词，为语料训练做准备；过滤停用词、无效评论，避免干扰。
- 再次，进行文本挖掘，即进行语义分析，根据文本内容进行分词标注、观点提取、标签、情感判断等。主要基于机器学习和基于中文情感词典两种方式，通过高质量的人工标注训练，基于评论上下文的情感倾向判断和强度计算，实现更细粒度的量化分词。
- 最后，完成映射建模，构建产品特征库，并进行内容量化，在平台面板呈现。
现如今，大数据风头正旺，在各个行业都发挥着关键作用。目前微镜大数据平台已经为宝洁、强生、高露洁等多个知名品牌提供大数据服务，为企业创造更高效率与价值。
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微镜，广东赛百威信息科技公司旗下大数据分析平台，宝洁、强生、雀巢等数十家世界500强企业长年战略合作伙伴。微镜致力于成为电商大数据时代践行数据驱动营销、最大化挖掘数据价值的先行者。
微镜数据研究所
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