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# 情绪分析

情绪分析可帮助你了解用户与智能体对话时的情绪是积极、中性还是消极。

你可以用它识别可能需要关注的话题、流程或用户意图。

## 概述

平台分析完转录文本后，会根据已完成的对话计算情绪。

情绪可在不同层级显示：

* 所选时间范围内智能体的全部对话。
* 话题发现中，每个话题都会汇总情绪。
* 支持对话中，可查看趋势背后的示例。

## 启用情绪分析

要启用情绪分析，请打开智能体的 **分析** 设置并开启 **情绪分析**。

同一设置页面还包含 **话题发现** 开关，用于控制是否在 Spotlight 中将智能体已完成的对话聚类为话题。

![显示情绪分析和话题发现开关的分析设置](/docs/_fern-img/75dff75af2e2aebca0ab6547562afef6f6b59fe988de2eea7814f27440dd2e53.webp)

## 如何解读情绪

结合对话量和对话审查时，情绪分析最有价值。

* 对话量高且情绪消极的话题通常应优先关注。
* 如果涉及合规、安全或客户升级，即使对话量低的消极情绪也可能很重要。
* 中性情绪可能表示常规对话，或用户没有表达明确情绪的对话。

## 情绪轨迹

对于单个对话，情绪分析可以显示用户情绪如何随时间变化。

每个已评分的用户轮次都会标示在从消极到积极情绪的量表上。使用轨迹可识别对话在何处改善、下降或保持中性。

![显示已评分用户轮次和对话最佳时刻的情绪时间图表](/docs/_fern-img/b095a26cc1fb6eb6a13adc01841628da32d357afe5783cce27fb6a64c2d58f0b.webp)

## 与话题发现的关系

[话题发现](/docs/zh/eleven-agents/dashboard/spotlight/topic-discovery) 会将相似对话归入不同话题。然后会汇总分配到各话题的对话情绪。

这有助于回答以下问题：

* 用户最容易因哪些话题感到沮丧？
* 哪些话题正在随时间改善？
* 哪些高对话量话题的情绪大多为中性或积极？

## 历史数据

仅当历史对话已生成情绪分析时，才会显示情绪。

如果 Spotlight 中显示较早的对话但没有情绪数据，则该时段可能不存在相应的历史分析。