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批量分析客户评论
把店铺、应用市场或问卷工具的导出文件丢进来。Jev 读完每条评论，判断情感、隐含的星级、主要在说什么，以及客户是否想退款。分布一眼可见，也可以按情绪排序，先看最不满的评论。
需要上传什么
每行一条评论的 CSV，评论放在 review、text 或 comment 之类的列里。
你会得到什么
- 情感分布：正面、混合或负面
- 隐含星级，即使评论没有打分
- 主要话题：产品质量、物流、客服或价格
- 哪些评论要求退款
使用方式
- 1
上传文件
带表头的 CSV，最多 1,000 行、2 MB。也可以先用示例数据看看结果。
- 2
运行
扣点之前会先显示需要多少点。按块运行并实时显示进度，失败的行自动退点。
- 3
查看并导出
汇总图、可排序的表格，以及包含每个答案和概率的 CSV。
每行算一次评估：不超过 8,000 字符、5 个问题时 1 点，超过则 3 点。新账号注册即送 200 点。
在你的数据上运行
答案是模型的判断，并附带概率。依据完整结果行动之前，先抽查几行。