你好，我想问一下，NLP自学习平台中商品评价解析服务给拼接好的评论系统是如何断句并返回正面负面评价？

问题1：NLP自学习平台中商品评价解析服务可以通过自然语言处理技术对自然语言文本进行分词、依存句法分析、情感分析等处理，从中提取出正面或负面的评价信息。要实现这个功能一般需要进行以下步骤：

1. 进行文本预处理：如去除停用词、标点符号、进行词干化/词形还原等。
2. 进行分词：将文本分割成单个词汇，一般可以通过使用分词器实现。
3. 识别每个词汇的词性和关系：通过词性标注器和依存分析器识别出每个词汇的词性和词语之间的关系，如主语、谓语、宾语等关系。
4. 情感分析：对每个词汇进行情感分析，确定每个词汇的情感倾向，从而判断整句话的情感倾向。

问题2：如果大部分评论都是五字及以下长度，可以考虑使用短文本分类的模型来进行评价的正负判定。短文本分类模型可以通过深度学习技术如卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)等来训练，取得不错的分类效果。对于拼接的评论，可以进行分段处理，然后对每段进行短文本分类，最后根据每段的分类结果来综合判断整段评价的正负情感。

断句问题，NLP 自学习平台使用了成熟的断句算法，可以对中英文文本进行自动断句。常用的断句算法包括基于机器学习的算法和规则-based 的算法。其中规则-based 的算法基于一些常见的断句规则，例如句号、问号、感叹号等，对文本进行断句。而机器学习算法则通过学习文本的语言结构和上下文信息，识别句子的边界。

情感分析问题，NLP 自学习平台中的商品评价解析服务基于深度学习算法，通过对大量标注好的文本进行训练，实现自动化的情感识别和分类。目前，该服务支持中英文的情感分析，并且能够识别正面、负面、中性等不同的情感极性。

如果您希望对多个短评进行一起分析，可以将这些短评先进行拼接，将它们作为一个长文本进行情感分析。但是需要注意的是，由于拼接后的文本长度增加，可能会对情感分析的准确性产生影响。因此建议在进行拼接前，先对每个短评进行单独分析，了解其情感极性和具体内容。

回答1:建议不要拼接，一条完整的评价请求一次 回答2:如果拼接的话，拿到结果如何再切分需要您自己处理了，此回答整理自钉群“阿里云NLP自学习平台用户答疑群二群”