1.2.1电商平台

背景：

在某电商平台的顾客评价情感识别中，用户反映的主要问题包括：情感识别准确性不高，导致分析结果偏差；响应速度慢，用户需长时间等待识别结果；用户界面不友好，操作复杂；缺乏定制化服务，无法满足特定需求。这些问题影响了用户的购物体验和满意度，需进行优化。

问：

（1）请列举顾客评价情感识别业务模块中用户反映最强烈的两个问题，并解释这两个问题为什么会让用户感到不满，影响他们的使用体验。（言之有理即可、10分）

主要问题1：响应速度慢

不满原因：在电商行业激烈的竞争环境下，时间就是商机。商家和平台运营人员需要实时获取顾客评价的情感倾向，以便快速处理负面反馈，及时调整营销策略。例如，当某款热门商品出现质量问题引发大量差评时，若情感识别响应速度慢，商家无法第一时间察觉并采取措施，可能导致负面口碑迅速扩散，影响商品销量和店铺信誉。此外，客服人员在处理顾客咨询时，也需要依赖快速的情感识别结果，来判断顾客情绪，提供更有针对性的服务。长时间等待识别结果，不仅会降低客服的工作效率，还可能让顾客因等待过久而感到被忽视，进一步加剧不满情绪，导致用户流失。

主要问题2：用户界面不友好

不满原因：电商平台的用户群体广泛，涵盖不同年龄、职业和技术水平的人群，复杂的操作界面会给他们带来极大困扰。对于新手用户来说，若缺乏清晰的引导和简洁易懂的操作流程，在进行情感识别操作时，可能连基本的功能入口都难以找到，更无法顺利完成数据筛选、结果导出等操作。而对于经验丰富的用户，繁琐的操作步骤和不直观的数据展示方式，会降低他们的工作效率。例如，情感识别结果展示界面若不能以图表等直观形式呈现，用户就需要花费大量时间从冗长的文字数据中分析出关键信息。此外，界面设计不美观、交互反馈不及时等问题，也会影响用户的使用心情，使他们对平台产生负面印象，降低对该业务模块的使用频率和满意度。

（2）请设计一个（一般些两个）优化顾客评价情感识别业务模块的方案，包括关键的实施步骤和你期望的优化效果。要求方案具体、可行，能够有效提升用户体验和服务质量。（15分）

1. 模型算法的优化和数据增强（解决准确性问题）。实施步骤：采用电商领域数据微调 BERT 模型，融合文本与商品晒单图片的多模态信息，细化情感分类维度。优化效果：识别准确率提升至 90% 以上，精准分析商品、物流等多维度情感倾向。

2. 系统构架重构与性能优化（解决响应速度问题）。实施步骤：构建缓存架构减少重复计算，用 TensorRT 加速模型推理，通过消息队列异步处理批量任务。优化效果：单条评价识别时间缩至 500ms 内，批量处理效率提升超 10 倍。

3. 交互体验与定制功能迭代（解决界面和定制化问题）。实施步骤：简化界面布局，增加可视化图表；支持自定义关键词权重、情感阈值等个性化规则。优化效果：操作步骤减少超 50%，用户可按需生成分析结果，满意度显著提升。