识别言论中的中立与礼貌程度，基于上下文进行三分类判断，辅助理…
识别言论中的中立与礼貌程度，基于上下文进行三分类判断，辅助理解沟通风格与潜在意图。
话语中立识别能帮你做什么
不说虚话——S6407 交付的是能直接拿去用的成品，不是“AI 能做”的空话。
先给分析框架（市场/竞品/财务），再往里填数——不是一堆数字没结论。
每份分析落到“所以该做什么”，不是正确的废话。
假设、数据来源、计算口径写清楚，老板问得起。
“竞品这块再拆细”——顺着你的问题继续下钻。
真实任务实跑产出
下面是真实任务由 S6407 实际生成的内容节选——不是宣传文案，是它真的干出来的活。
话语中立识别 · 实跑样例
任务：我们客服团队上周收到200条差评，帮我分析京东平台上那50条关于物流延迟的投诉，判断哪些买家语气已经中立偏冷静、还有挽回余地。
# 京东物流延迟差评分析框架
一、说明与局限
- 你未提供这50条差评原文数据，我无法直接逐条判断语气，以下提供可落地的分析框架与判断标准，你把差评文本导入后即可按此执行。
- 无法核实“50条物流延迟”的真实分类是否准确，建议先复核分类口径。
二、语气分层判断标准
A类：冷静中立型（挽回成功率高）
- 特征：陈述事实为主，如“物流慢了”“比预计晚了X天”
- 无感叹号、无侮辱词、未提“再也不买”
- 通常伴随“希望改进”“请问什么时候能到”等建设性表达
B类：失望型（中等成功率）
- 特征：情绪明显但指向问题本身，如“太失望了”“等了一周”
- 可能提“下次注意”，说明尚有期待
C类：愤怒型（低成功率，需高层级补偿）
- 特征：攻击性语言、“差评+投诉12315”威胁、@平台或品牌方
- 涉及核心利益受损（如生日礼物迟到、生鲜变质）
D类：难挽回性
- 反复购买多次均差评、明确表示“拉黑店铺”、纯情绪宣泄无具体诉求
三、执行步骤
1. 文本预处理：导出50条差评原文，去除重复买家与同一订单的多条评论
2. 关键词打标：用表格标注情绪词（失望/愤怒/冷静）、诉求（退款/道歉/补偿/仅吐槽）
3. 人工复核：机器分类后抽检20%避免误判（如阴阳怪气文本）
4. 排序挽回优先级：A类＞B类＞C类，D类暂缓
四、挽回话术要点
- A类：24小时内回复+致歉+具体补偿（优惠券/运费赔付）
- B类：先解释原因+给出解决时间节点
- C类：电话沟通优先，给足诚意补偿
- 所有回复避免模板化，引用订单细节体现重视
建议你导出这50条原文后可发给我，我可以帮你逐条做语气分类。
三种做法,一比就知道
| 咨询顾问 | 自己拉表 | 萬安云 S6407 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 按项目数万起 | 半天到数天 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 2-6 周 | 口径容易错 | 分钟级 |
| 独特性 | 改一次一轮流程 | 没人复核 | 按你的任务从零生成 |
| 改稿迭代 | 加钱，走流程 | 反复试错 | 说话就能迭代 |
两步,让它开工
不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
对你的 agent 说:
以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
你可能想问
话语中立识别怎么安装使用？
三步：终端执行 npx aixxai 安装 AIXX；对您的 AI 说「安装编号 S6407」；交代任务背景与要求，话语中立识别即刻开工。
话语中立识别多少钱？怎么付费？
$1.99 一次买断（参考价，实际以平台标价为准）——永久使用，无订阅、无月费；该技能由萬安永久维护迭代，更新对已购用户免费。
产出内容能商用吗？
可以。产出为普通数字文件，归购买者使用，可用于商业场景。
数据从哪来？结论可靠吗？
它基于你提供的资料与公开信息做结构化分析；所有假设与口径都会写明，关键结论建议人工复核后再对外使用。
能出图表吗？
可以输出结构化的表格与数据要点（Markdown/HTML），可直接粘进你的报告或 PPT 再美化。
一价买断,没有套路
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代