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我想量化在 r/chefknives 上关于“我应该买哪把刀”的无尽争论，因此我建立了一个数据分析管道，以获得一些真实的答案。 该项目是一个由 Node.js 构建的五阶段系统。它首先使用 Fuse.js 对约 450 个已知品牌和约 8,700 个型号进行快速、容错的模糊匹配。剩余的文本随后通过 LLM（通过 OpenRouter）进行处理，以发现新的、未知的实体，并对每次提及进行情感分析。我在超过 1,000 个主题上运行了该系统，总计超过 25,000 条评论。 一些有趣的发现： - 黑马：经济实惠的 Tojiro 拥有高达 27:1 的正面与负面提及比例。 - 争议之王：Shun 无疑是最具争议的品牌，引发了强烈的爱与恨讨论（59 条正面提及 vs. 24 条负面提及）。 - 不受欢迎：Dalstrong 是少数几个负面提及超过正面提及的品牌之一。 该系统并不完美——我在报告中坦诚存在一个关键的实体聚合错误。完整的技术架构、结果和原始数据均可获取。 我在这里回答任何问题！ 博客文章（完整故事及可视化）：[https://new.knife.day/blog/we-analyzed-25000-reddit-comments-to-find-most-loved-and-hated-chef-knives](https://new.knife.day/blog/we-analyzed-25000-reddit-comments-to-find-most-loved-and-hated-chef-knives) GitHub（技术细节及原始数据）：[https://github.com/pvijeh/reddit-named-entity-recognition/blob/main/chefknives-brands.md](https://github.com/pvijeh/reddit-named-entity-recognition/blob/main/chefknives-brands.md) 原始 Reddit 讨论：[https://www.reddit.com/r/chefknives/comments/1o2p363/i_analyzed_over_1000_posts_on_rchefknives_heres/](https://www.reddit.com/r/chefknives/comments/1o2p363/i_analyzed_over_1000_posts_on_rchefknives_heres/)