理想汽车的用户评价数据包含文本信息，如用户对车辆性能、服务质量等方面的评价。请设计一个文本分析系统，用于提取用户评价中的关键信息和情感倾向。

答题要点

推荐答题框架：采用 STAR 法则，即 Situation（背景）、Task（任务）、Action（行动）、Result（结果）。关键要点：1. 背景：明确用户评价数据的特点和分析需求。2. 任务：确定需要提取的关键信息和情感倾向。3. 行动：选择合适的文本分析技术，如自然语言处理、机器学习等，进行信息提取和情感分析。4. 结果：评估分析结果的准确性和有效性。示例话术：在理想汽车的业务场景中，我们面临用户评价数据的分析需求。任务是提取关键信息和情感倾向。我们可以使用自然语言处理技术进行文本分词、词性标注等操作，然后使用机器学习算法进行情感分类。最后，通过评估指标来验证分析结果的准确性。