自然语言处理技术被应用于商品评价情感分类中以提高分类效率和准确性。

自然语言处理技术在商品评价情感分类中的应用主要有以下几个方面：

文本预处理：自然语言处理技术可以对商品评价文本进行预处理，包括去除停用词、分词、词性标注等。这些预处理步骤可以帮助减少噪音，提取更有意义的特征。
特征提取：自然语言处理技术可以帮助提取商品评价文本中的特征，例如词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等。这些特征可以作为分类器的输入，帮助区分正面和负面的情感。
情感分析：自然语言处理技术可以进行情感分析，即判断文本中的情感极性，包括正面、负面和中性。情感分析可以帮助将商品评价文本分类为积极或消极，并计算情感得分，从而评估商品的用户满意度。
情感分类器训练：自然语言处理技术可以用于训练情感分类器，通过机器学习算法和大规模标注的数据集，训练模型以自动分类商品评价文本的情感。这样可以提高分类效率和准确性，减少人工标注的工作量。

总的来说，自然语言处理技术在商品评价情感分类中的应用可以提高分类效率和准确性，帮助企业更好地理解用户对商品的评价和意见，从而改进产品和提升用户满意度。