高校组一等奖： 中山大学“基于直播间发言的自动分析反馈系统” 「RPA+AI开发

　　在第一届「中国RPA+AI开发者大赛」的作品评审过程中，我们发现了很多诸如在能源电力、银行金融、物流、供应链、医疗等领域非常具有推广价值的案例，将在大赛优秀作品盘点系列里，对这些作品进行详细介绍，挖掘其深层次价值，请持续关注。

　　在RPA中国主办的第一届「中国RPA+AI开发者大赛」中，中山大学凭借“基于直播间发言的自动分析反馈系统”，荣获高校组一等奖，指导单位是全球RPA领导者UiPath。

　　该作品通过RPA+AI打造的智能数字化员工，有效帮助带货主播解决难以搜集用户发言、无法得知正负评论等业务痛点，可快速搜集直播间用户发言，并生成可视化智能数据报告。其中，将RPA与RoBERTa自然语言模型相结合使用是技术层面上的一大亮点，可根据用户的发言类型、感情实现快速分类。

　　新冠疫情的出现彻底改变了人们的出行、工作以、消费和娱乐方式，对于企业而言也在寻求各种创新技术以提高效率、节省时间实现数字化转型。随着疫情常态化，众多企业和学校开辟了线上办公与远程教学的新模式，因此，直播行业得到了井喷式增长。

　　通常直播过程中，观众在直播间中的发言成为用户发表观点的重要手段，但由于发言类型数量大、多样化、实时性，且存在较多无用信息与不良信息。所以，直播方通常不会对用户的发言进行整理与分析，从而造成直播发言信息资源没有得到充分利用。

　　针对该业务痛点，中山大学参赛队伍在UiPath的指导下，通过RPA+AI开发了“基于直播间发言的自动分析反馈系统”。该机器人通过对直播间发言进行实时数据抓取和深度处理，可以帮助直播方（企业/商家/教育机构）全面、精准的从海量发言数据中明确观众需求、了解产品与服务反响、聆听用户声音、洞察行业变化，实现用户、产品、需求、服务、危机感知等度全景分析。

　　基于直播间发言的自动分析反馈系统主要由数据获取、文本处理、分析反馈三大模块组成。其中，数据获取模块主要是通过RPA机器人连接直播间，自动从直播间爬取发言信息。文本处理是核心模块主要由初分类、信息过滤、感情分析三小块组成。

　　基于UiPath的初分类：初分类直接通过UiPath产品完成，分类内容包括无用信息、疑问、评论。其中无用信息指，较为简单的无参考价值的评价和单一的刷屏信息；疑问指，对于直播方直播过程中的问题；其他发言均视为评论。

　　基于RoBERTa模型的信息过滤：RoBERTa模型是自然语言处理模型，可以快速实现文本分类。

　　基于RoBERTa模型的感情分析：依托该模型可以对正常评论，根据感彩等级进行分类。分为正面评价和负面评价，并得到正负评价的比例。

　　分析反馈模块：分析反馈模块包括自动生成分析报告和保留上一模块中分类存储的各类发言。报告的主要内容包括：生成时间、直播平台、直播间名称、直播过程中的发言情况统计、可视化展示、分析和建议。

　　以电商直播为例：直播已成为电商销售的标配和主要手段。尤其是在抖音、快手、淘宝等平台，每天皆有数十万场直播在上演。很多知名带货主播的直播间经常会有几十万人甚至上百万人观看，单靠人工根本无法管理如此庞大且复杂的用户发言信息；而用户的发言信息经常包含对商品的需求、疑问以及咨询等，这对于商家来说是宝贵的财富。同时用户对商品的评价好坏，有助于主播在带货时对商品的判断。

　　在直播间发言自动分析反馈系统的帮助下，机器人可以自动完成所有用户发言的搜集，并根据发言的类型、情感进行分类，并生成可视化数据报告，使用户直观的看到发言数量、正面评论、负面评论以及不文明用语比例等。

　　UiPath表示，电商直播带货是后疫情时代下发展最迅猛行业之一。在直播过程中，由直播方的网红、明星进行直播，因此厂商缺乏直接的信息反馈，且评论发言中无用信息较多，厂商难以掌握自己产品的用户口碑。但在发言自动化分析反馈RPA机器人助力下，可以较为高效地屏蔽掉无用信息和不良信息，直接获取用户对于产品的正负面评价和疑问，便于厂商进行服务和产品的提升改进与直播方进行问题的详细解答。