为系统挖掘在线评论中反映的用户需求特征，并进一步识别用户在不同体验维度上的情感倾向，本文构建了一个结合传统文本挖掘方法与大语言模型语义理解能力的在线评论细粒度情感分析框架。该框架整体上包括数据处理、评价维度识别以及多维情感分析三个阶段，通过逐步分析评论文本内容，实现从评论数据处理到用户需求维度识别，再到情感倾向量化分析的完整流程。帮助研究人员、数据分析师以及企业决策者深入理解用户需求与情感倾向。该模板适用于电商、社交媒体、市场调研等多个领域。对于电商企业，可以通过分析用户评论，了解产品优缺点，优化产品策略；社交媒体平台能够借助此流程，把握用户对热点话题的情感态度，进行内容推荐和舆情监控；市场调研人员可利用该模板，深入挖掘消费者需求，为企业决策提供数据支持。此流程图模板具有高度的实用性和可操作性，结合了先进的自然语言处理技术，如LDA主题模型、TF-IDF关键词分析以及大语言模型，能够高效、准确地处理海量在线评论数据，为用户提供全面、细致的情感分析结果。无论您是从事学术研究的数据科学家，还是企业中的市场分析人员，亦或是希望提升用户体验的产品经理，该模板都将成为您工作中的得力助手，帮助您快速洞察用户心声，做出更明智的决策。