常见的情感分类方法包括情感词典匹配、机器学习算法、深度学习模型等。可以分析用户评论的词频、关联性、时间分布等，以及用户的点赞、转发、评论等行为数据。可以使用监控工具和预警系统，对用户评论进行实时监测和分析。
抖音用户评论分析方法探究可以包括以下几个方面：
1. 文本情感分析：使用自然语言处理技术，对用户评论进行情感分类，分析用户对抖音内容的态度和情感倾向。常见的情感分类方法包括情感词典匹配、机器学习算法、深度学习模型等。
2. 主题提取：通过文本挖掘技术，对用户评论进行主题分析，提取用户关注的热点话题和关键词。可以使用基于规则的方法，如TF-IDF、LDA等，也可以使用基于深度学习的方法，如主题模型等。
3. 用户行为分析：通过对用户评论的内容和行为进行统计和分析，了解用户的喜好、兴趣和反馈。可以分析用户评论的词频、关联性、时间分布等，以及用户的点赞、转发、评论等行为数据。
4. 社交网络分析：从用户评论的网络关系和用户之间的互动行为入手，分析用户之间的关联度、社区结构和影响力，寻找用户之间的影响链条和关键节点。常用的社交网络分析方法包括网络图算法、社区检测算法、影响力传播模型等。
5. 用户需求分析：通过对用户评论中的需求和问题进行整理和归纳，了解用户的需求痛点和改进意见，为产品优化和服务改进提供参考。可以使用文本分类、关键词提取、问题识别等技术。
6. 情报监控和危机预警：将用户评论作为监测渠道，及时发现和解决用户关注的问题和矛盾，避免危机的发生和延续。可以使用监控工具和预警系统，对用户评论进行实时监测和分析。
综上所述，抖音用户评论分析方法可以结合多种技术手段，包括情感分析、主题提取、用户行为分析、社交网络分析、用户需求分析和情报监控等，从不同角度分析用户评论的内容、情感、行为和需求，为产品优化、服务改进和危机预警提供参考和支持。