浏览器端处理
即时结果
不存储数据
本地 AI 情感分析器是什么？
本地 AI 情感分析器让你在浏览器里查看反馈语气，而不是把整批文本发到托管 AI 仪表盘。它适合客户评论、内部问卷、短评、QA 记录，以及任何你想快速看出正向、中性或负向趋势、同时又想让原文留在设备上的文本批次。
当前工作流基于 Transformers.js 与 DistilBERT，走的是 local-first 路线。首次运行时浏览器可能需要下载并缓存模型，之后如果缓存仍在，后续运行会顺畅得多。
情感分析常常意味着先把反馈交给外部服务
很多 sentiment 工具都要求先把客户评论或内部反馈发送到 服务器，才能得到正向或负向标签。
当文本里含有敏感支持记录、内部 QA 注释或不该外发的反馈时，这种方式并不理想。
用户也往往希望一次分析多条短反馈，而不是只看单句的分类结果。
在浏览器里运行 DistilBERT 做本地语气筛查
这个工具通过 Transformers.js 在浏览器里执行本地 sentiment 管线，让源文本在分类过程中留在设备上。
较长输入会拆成更合适的片段，多行反馈也能作为一个本地批次来查看结果。
如果设备支持，你可以优先使用 WebGPU，也可以切换到 WASM 以获得更广泛的兼容性。
如何使用本地 AI 情感分析器
- 1载入反馈 - 粘贴多条反馈、问卷答案，或导入 .txt / .md 文件。
- 2分开每条内容 - 如果你想按条查看结果，尽量让每条反馈单独占一行或一段。
- 3选择后端 - 让 auto 自动判断，或手动指定 WebGPU / WASM。
- 4运行本地分析 - 让工具分段、执行模型，并在浏览器里汇总情感结果。
- 5检查输出 - 查看各段标签、置信度，并按需下载 JSON。
主要功能
- 基于 Transformers.js 与 DistilBERT 的浏览器本地情感分析
- 支持按行或按段进行批量分析
- 可选 WebGPU 或 WASM 浏览器后端
- 源文本不上传到应用服务器
- 首次下载后可复用浏览器缓存中的本地模型
优势
- 无需把客户反馈发到托管分析平台也能完成初步语气判断
- 在一次本地运行中查看多条反馈
- 敏感文本留在设备上，同时得到快速的正负向信号
- 后续分析可继续复用已缓存的本地模型
使用场景
客户反馈分流
快速查看正负向趋势，而不把原文交给托管分析平台。
内部问卷阅读
在本机上判断短文本情绪，同时保留原始回答。
批量评论筛查
一次性处理多段评论或 QA 备注的本地情感分类。
更偏离线的工作流
利用已缓存模型，在同一浏览器中重复运行后续批次。
技巧与常见错误
技巧
- 每条反馈单独一行时，批量结 果通常更容易阅读。
- 对低置信度结果要人工复核，因为讽刺、反话和领域语境会让模型偏移。
- 当浏览器和设备支持时，优先尝试 WebGPU 以获得更好速度。
常见错误
- 把情感标签当成最终判断，完全替代人工阅读。
- 拿偏英语的模型去判断多语言输入，却期待相同精度。
- 清空浏览器缓存后还希望继续保持同样的离线复用能力。
知识要点
- DistilBERT 这类较轻量的 transformer 模型，更适合做浏览器内分类任务，而不是大型托管推理流程。
- Sentiment analysis 适合做筛查与趋势观察，但讽刺、模糊表达和领域用语仍会影响可靠性。
- local-first AI 可以降低源文本暴露风险，但推理成本会转移到用户设备的 CPU、GPU 与 RAM 上。
常见问题
文本会上传到应用服务器吗？
不会。文本在浏览器中处理。只有模型文件可能在首次运行时需要下载。
能同时分析多条反馈吗？
可以。你可以粘贴多行或多段，工具会尽量拆成多个本地情感片段。
它对所有语言都强吗？
不是。当前工作流对英语反馈和短文本最 强，非英语输入仍建议人工复核。
能直接拿结果做最终决策吗？
不建议。它更适合作为本地筛查信号，而不是替代人工判断。
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