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Raw Blame History

情感分析

情感分析功能会自动分析评论的情感倾向,并根据分析结果调整AI回复的语气。

情感分类

分类 说明 AI回复语气
非常正面 强烈的感谢、赞美、认同(如"太棒了"、"非常感谢" 热情洋溢,表达真诚的感谢和共鸣
正面 友好、肯定、支持(如"不错"、"学习了" 热情友好,表达感谢和共鸣
中性 提问、讨论、陈述事实(如"请问..."、"这个怎么用" 正常语气回复,不加额外提示
负面 不满、质疑、批评(如"不好用"、"有问题" 理性温和,避免激化矛盾
非常负面 攻击、辱骂、极端情绪(如"垃圾"、"骗子" 非常温和理性,避免激化矛盾,展现理解和耐心

工作原理

  1. 评论通过过滤检查后,调用AI对评论内容进行情感分析
  2. AI 使用结构化输出(OutputSpec.choice)返回情感分类结果(VERY_POSITIVE / POSITIVE / NEUTRAL / NEGATIVE / VERY_NEGATIVE
  3. 如果情感分析失败(如AI不可用),默认降级为 NEUTRAL
  4. 情感结果传入 PromptBuilder,在生成Prompt时追加对应的语气提示
  5. 情感结果同时记录在 AiCommentReplysentiment 字段中

日志展示

在AI回复日志页面,每条记录会显示情感标签:

  • 🟢 非常正面 — 深绿色标签
  • 🟩 正面 — 浅绿色标签
  • 中性 — 灰色标签
  • 🟥 负面 — 浅红色标签
  • 🔴 非常负面 — 深红色标签

性能影响

情感分析会额外调用一次AI,如果对性能有顾虑,可以在代码中禁用此功能。