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sentiment-analyzer情绪分析器

客服场景文本情绪分析工具。当需要对客户消息进行情绪识别(愤怒/焦虑/中性/满意/热情)、敏感词检测、情绪波动告警时使用。适用于:自动调整回复语气、触发紧急转接、投诉分级处理、NPS情绪追踪。触发词:情绪分析、情感检测、客户情绪、愤怒检测、情绪告警、sentiment。

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.0
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概述
安装方式
版本历史

sentiment-analyzer

情感分析器 (Sentiment Analyzer)

客服销售总监卡耐基的专用情绪分析工具,基于本地规则引擎,无需外部 API。

快速使用

运行分析脚本,传入客户文本:

bash
python3 scripts/analyze.py 客户的消息内容

输出结构化 JSON,包含情绪分类、敏感词列表、告警标记。

输出格式

json
{
sentiment: angry|anxious|neutral|satisfied|enthusiastic,
score: -1.0 到 1.0,
keywords: [检测到的负面关键词],
sensitive_words: [敏感词列表],
alert: true|false,
alert_reason: 触发告警的原因,
reply_tone: apologetic|calm|neutral|positive|enthusiastic
}

情绪分类规则

情绪触发条件回复语气
angry负面词≥2 或含敏感词 或含强烈否定apologetic
anxious
含担忧/急切词汇 | calm | | neutral | 无明显情绪信号 | neutral | | satisfied | 含正面词汇 | positive | | enthusiastic | 含热情/赞叹词汇 | enthusiastic |

告警触发条件

满足以下任一条件时 alert: true:

  1. 1. 情绪为 angry 且 score < -0.5
  2. 检测到敏感词
  3. 情绪波动:连续 3 条消息 score 持续下降

回复语气映射

根据情绪自动推荐回复语气,详见 references/reply_tone.md

集成指引

在对话流程中使用

当收到客户消息时,调用 analyze.py 获取情绪分析结果,据此调整回复策略:

  • - apologetic:立即道歉,表达理解,承诺解决
  • calm:温和安抚,确认问题,给出时间表
  • neutral:专业中性,提供解决方案
  • positive:积极回应,强调价值
  • enthusiastic:热情回应,感谢信任

情绪追踪

使用 track.py 记录对话中连续的情绪变化,用于判断是否需要人工介入:

bash
python3 scripts/track.py 客户消息 --session-id 会话ID

详见 references/emotion_tracking.md

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 sentiment-analyzer-1775935467 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 sentiment-analyzer-1775935467 技能

通过命令行安装

skillhub install sentiment-analyzer-1775935467

下载

⬇ 下载 sentiment-analyzer v1.0.0(免费)

文件大小: 9.06 KB | 发布时间: 2026-4-12 11:19

v1.0.0 最新 2026-4-12 11:19
sentiment-analyzer 1.0.0 初始版本发布

- 提供客服场景下的文本情绪分析工具,支持愤怒、焦虑、中性、满意、热情五类情绪识别。
- 内置敏感词检测与情绪波动告警机制,输出结构化 JSON,包括情绪分类、分数、关键词、敏感词、告警标记等字段。
- 自动匹配并推荐合适的回复语气(如歉意、安抚、中性、积极、热情)。
- 提供情绪追踪脚本,支持对话过程中连续情绪波动监测,便于及时人工介入及分级处理。

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