sentor-mcp

请对这批用户反馈做实体级情感分析，按主题聚类，并为每个主题生成清晰名称，最后总结每个主题的正负面观点。

输出包含实体情感结果、主题聚类列表、每个主题名称及总体洞察的结构化分析。

将这些新闻和社媒内容按讨论主题自动聚类，识别涉及品牌与竞品的情感倾向，并给每个主题起一个简洁标题。

得到按主题分组的舆情内容、品牌相关情感判断，以及便于汇报的主题标签。

请对这些访谈记录进行聚类，找出受访者提到的关键实体及其情绪态度，并自动命名每个讨论主题。

输出访谈主题地图、关键实体情绪分布，以及可直接用于研究总结的主题命名结果。