摘要：情绪分析已成为企业高效捕捉客户反馈的核心工具。通过自动识别文档、评论、社交媒体等文本中的情感倾向（积极/消极/中立），企业能够快速优化决策流程。本文将详细介绍如何借助KNIME中文分析平台与生成式AI（GenAI）技术，对某航空公司的客户评论进行情绪分类，对比
情绪分析已成为企业高效捕捉客户反馈的核心工具。通过自动识别文档、评论、社交媒体等文本中的情感倾向（积极 / 消极 / 中立），企业能够快速优化决策流程。本文将详细介绍如何借助 KNIME中文分析平台与生成式 AI（GenAI）技术，对某航空公司的客户评论进行情绪分类，对比传统模型训练与 GenAI 方案的差异，并提供完整的工作流构建指南。
情绪分类的基本概念与技术演进
（一）核心定义
情绪分类属于情感分析的范畴，旨在为文本分配预定义的情感标签（如积极、消极、中立）。传统方法包括基于词典匹配、机器学习、深度学习（NLP）等，而 GenAI 技术正推动该领域进入新阶段。
（二）GenAI 带来的变革
在 GenAI 出现前，情感分类依赖自建模型训练或词典匹配，需耗费大量数据标注成本。如今，通过调用预训练的 GenAI 模型（如 GPT-4o），无需从头训练模型即可完成分类任务。这类模型基于 Transformer 架构，能够捕捉文本中的长距离语义关联，显著提升复杂语境下的分析能力。
传统模型训练 vs.GenAI 预训练模型：优缺点对比
（一）自建模型训练
实现方式：使用标注好的社交媒体数据集（含积极 / 消极 / 中立标签），通过学习文本中的词汇、短语及句式结构进行模型训练。
优势：
大规模高质量数据下准确率高可随数据积累持续优化性能局限性：
需大量人工标注数据，成本高、耗时长语言环境变化时需重新训练（二）GenAI 预训练模型
实现方式：以 OpenAI 的 GPT-3.5 为例，通过提示工程（Prompt Engineering）引导模型执行分类任务。例如：
" 你是旅行社工作人员，需评估客户的航空公司评论。请从文本中提取情绪，分类为积极、中性或消极。"
优势：
无需标注数据（微调场景除外）跨领域适应性强，部署成本低局限性：
大规模文本处理成本较高（按使用量计费）输出存在一定随机性（相同输入可能返回不同结果）部分模型存在知识时效性限制（如 GPT-3.5 数据截止至 2021 年）KNIME 平台 GenAI 情绪分类工作流实战
（一）目标与数据
使用含 14,640 条标注记录的航空公司客户评论数据集，通过 KNIME AI 扩展组件，实现基于 GenAI 的情绪分类，并评估模型性能。
（二）工作流核心步骤
1. 数据读取与清洗
CSV Reader 节点：导入原始数据集Column Filter 节点：提取用于分类的 "text" 列并行路径保留：保留 "labeled sentiment" 列用于后续模型评估2. 提示构建与文本处理
Column Expressions 节点：为每条评论生成定制化提示，包含：1) 任务说明（情绪分类目标）
2) 标签定义（积极 / 消极 / 中立的标准）
3) 输出格式要求（单字标签）
认证配置：通过 Credentials Configuration 与 OpenAI Authenticator 节点完成 API 密钥配置，连接 GPT-3.5 模型3. 结果解析与数据合并
Column Expressions 节点：从模型响应中提取单字情绪标签（如将 "Sentiment Classification：{positive}" 转换为 "positive"）Joiner 节点：将预测标签与真实标签合并，为评估做准备4. 模型性能评估
Scorer 节点：对比预测结果与真实标签，总体准确率达 82%细分指标：1) 负面情绪：93% 的准确率和 88% 的召回率
2) 积极情绪：75% 的准确率和 88% 的召回率
3) 中性情绪：64% 的准确率和 63% 的召回率
模型对负面情绪识别能力突出，但在积极与中性分类中表现较弱。（三）GenAI 方案局限性
提示敏感性：措辞细微变化可能影响输出，需保持提示一致性领域知识缺失：原生模型缺乏特定领域记忆，需结合向量存储等工具扩展规模成本：处理海量数据时，专有 LLM 调用成本可能高于传统标注方案GenAI 在情感分类中的应用前景
GenAI 凭借易用性、灵活性及强大的语言理解能力，成为快速解析大规模文本情绪的关键工具。尽管在处理讽刺、隐喻等复杂语境时仍有不足，但通过增加可信度评估环节（如交叉验证）可进一步提升可靠性。借助 KNIME 等低代码平台，非技术人员也能轻松构建 GenAI 情感分析工作流，为客户反馈洞察提供高效解决方案。
本文通过对比传统模型与 GenAI 方案，展示了生成式 AI 在情绪分类中的创新应用。KNIME中文分析平台的可视化工作流设计，使数据处理、提示工程与模型评估流程一目了然，为企业快速落地情感分析提供了可复用的实践框架。随着 GenAI 技术的持续演进，情感分析将在客户体验优化、市场趋势预测等领域释放更大价值。
来源：卓越方达科技
