当前已经存在的用户评论分析系统

以下是一些已存在的用户评论分析系统：

1. Sentiment Analysis API by MonkeyLearn：MonkeyLearn是一个自然语言处理API，提供情感分析和其他文本分类功能。

2. IBM Watson Natural Language Understanding：IBM的自然语言理解工具，提供了情感分析、情感识别、实体识别等功能。

3. Google Cloud Natural Language API：Google提供的自然语言处理API，包括情感分析、实体识别、关键词提取等功能。

4. Amazon Comprehend：亚马逊AWS上的人工智能服务，提供了情感分析、实体识别、主题建模等功能。

5. MeaningCloud：MeaningCloud是一款自然语言处理API，提供了情感分析、实体识别、主题提取等功能。

这些系统都可以对用户评论进行分析，提供有关情感、实体、主题和关键词等方面的信息。

相关问题

电子商务网站用户行为分析及服务不用sql

电子商务网站的用户行为分析是指通过收集和分析用户在网站上的行为数据，来了解用户的偏好、习惯和需求，从而为用户提供更好的服务和推荐。

当前的电子商务网站用户行为分析通常会使用SQL语言来查询和分析用户行为数据，但是也存在一些不使用SQL的方法和工具可以实现用户行为分析并提供服务。

一种不使用SQL的方法是使用数据挖掘技术。数据挖掘技术可以从庞大而复杂的用户行为数据中提取出有用的信息和模式，如用户的购买偏好、浏览习惯和点击行为等。这些信息可以用于为用户推荐相关的产品和个性化的服务。

另一种方法是使用机器学习算法。通过使用机器学习算法，可以分析和预测用户的购买行为和其他行为，从而提供更准确的个性化推荐和服务。机器学习算法可以根据用户的历史行为和其他特征，来预测用户未来的行为和需求。

除了这些方法之外，还可以使用基于规则的推荐系统。基于规则的推荐系统可以通过事先定义的规则来推荐相关的产品和服务给用户。这些规则可以基于用户的历史购买记录、浏览行为和其他特征来定义。

总结起来，虽然SQL是当前主要的用户行为分析工具，但也可以使用数据挖掘技术、机器学习算法和基于规则的推荐系统来实现用户行为分析和提供服务。这些方法可以为电子商务网站提供更准确和个性化的推荐，提高用户体验和满意度。

当前大数据智能化建设应用面临的问题困难与原因分析

当前大数据智能化建设应用面临的问题和困难主要包括以下几个方面：

1.数据质量问题：大数据应用需要大量的高质量数据作为支持，但现实中存在着数据质量差、数据清洗不完全等问题。

2.算法和模型问题：当前的大数据应用中，算法和模型设计不够精确、有效，不能满足实际需求。

3.人才短缺问题：大数据应用需要具备相关知识和技能的专业人才，但目前市场上的人才供给不足，也存在着教育培训机构不能满足需求、人才难以吸引留住等问题。

4.隐私保护问题：大数据应用需要处理的数据涉及用户隐私，如何在保护隐私的前提下进行大数据应用尚待进一步研究和探索。

以上问题和困难的原因主要在于大数据应用是一个高度复杂的系统，需要专业的团队进行研究和创新，同时也需要政府和企业的支持和投入。