التمرين - تحليل محتوى تغريدة

  • 5 دقائق

في هذا التمرين، سنواصل العمل على تطبيق مراقبة مواقع التواصل الاجتماعي. سنحلل ما إذا كانت التغريدات بشأن منتجنا إيجابية أم سلبية. سننشئ إجراء Detect sentiment، والذي سيوفر لنا درجة رقمية تمثل توجّه التغريدة. يستعرض الرسم التوضيحي التالي عرضًا مفاهيميًا للتطبيق مع تمييز الجزء الذي سنعمل عليه.

An illustration showing the triggers and actions in the social media monitor logic app. The second step is an action labeled Detect sentiment. This action is highlighted to indicate that is the part of the app that will be completed in this exercise.

الحصول على مفتاح Text Analytics ونقطة النهاية

توفر واجهة برمجة تطبيقات Azure Text Analytics معالجة النص بلغة طبيعية. يتيح لك إجراء تحليل التوجهات واستخراج العبارة الرئيسية واكتشاف اللغة وربط العناصر. سنستخدمه لتحليل التوجهات. سنشغل برنامجًا نصيًا في هذا القسم لإعداد حساب Cognitive Services برمجيًا في وضع الحماية، وتسجيل خدمة Text Analytics، وإرجاع مفتاح وعنوان URL لنقطة النهاية إلينا. سنحتاج إلى هذه القيم في هذا التمرين لإجراء مكالمات واستعادة نتائج التوجهات.

يتم إنشاء حساب Cognitive Services في بيئة اختبار معزولة، ومن ثم فهو مجاني للاستخدام في هذه الوحدة.

  1. في Azure Cloud Shell جهة اليسار، قم بتشغيل الأمر curl التالي لنسخ البرنامج النصي setup-textanalytics.sh من GitHub.

    curl https://raw.githubusercontent.com/MicrosoftDocs/mslearn-route-and-process-data-logic-apps/master/setup-textanalytics.sh > setup-textanalytics.sh

  2. قم بتشغيل الأمر التالي لتنفيذ البرنامج النصي. سيستغرق هذا الأمر بضع دقائق.

    bash setup-textanalytics.sh

  3. انتظر حتى يكتمل البرنامج النصي. عند الانتهاء، تعرض Cloud Shell قيم الخصائص التالية.

    • مفتاح حساب Cognitive Services
    • نقطة نهاية Cognitive Services

    احفظ القيم المعروضة في Cloud Shell في مكان آمن. إذ نحتاجها في هذا التمرين عندما نقوم بتحديث تطبيقنا في المدخل.

حدد مكان إجراء Detect sentiment

هنا، سنحدد موقع إجراء Detect sentiment باستخدام مدخل Microsoft Azure.

  1. ارجع إلى Logic Apps Designer بتحديد Logic Apps Designer. يقع هذا الزر ضمن قسم Development Tools في جزء القائمة الأيمن.

  2. تحت مشغل Twitter، حدد New step.

  3. في مربع البحث في الموصلات والإجراءات، أدخلText Analytics.

  4. حدد موصل Text Analytics.

  5. في قسم Actions، حدد Detect Sentiment.

إنشاء إجراء Detect sentiment

الآن بعد أن حددنا إجراء Detect sentiment، لنقم بإنشاء مثيل له. في هذه العملية، سنقوم أيضًا بتكوينه للاتصال باشتراك Text Analytics.

  1. في حقل Connection Name، أدخل CognitiveServicesConnection.

  2. الصق مفتاح API المحفوظ في حقل Account Key، وعنوان نقطة النهاية المحفوظة في حقل Site URL.

  3. حدد Create.

تكوين إجراء Detect sentiment

بعد ذلك، سنقوم بتهيئة تطبيق المنطق لديك لتمرير نص التغريدة إلى إجراء Detect sentiment.

  1. في خطوة "Detect Sentiment"، حدد "documents" من القائمة المنسدلة "Add new parameter".

  2. حدد الحقل "documents Text" في الإجراء "Detect Sentiment".

  3. في النافذة المنبثقة للمحتوى Dynamic، حدد Tweet text.

    ملاحظة

    إذا كنت تستخدم مشغل RSS عند نشر عنصر موجز، فأرسل FeedSummary إلى خدمة Text Analytics.

  4. حدد Save في Logic Apps Designer.

افحص نتائج إجراء Detect sentiment

تطبيقك يعمل الآن. ستتم معالجة التغريدات التي تحتوي على اسم منتجك بواسطة خدمة Text Analytics وستحصل على درجة رقمية. تذكر أن النتيجة القريبة من 1 هي شعور إيجابي بينما النتيجة القريبة من 0 سلبية. في هذا القسم، سترى كيفية مراقبة تنفيذ تطبيقك وعرض البيانات المتدفقة خلال كل خطوة. من الرائع معرفة هذه الأداة لأنها تساعدك على التحقق من أن تطبيقك يعمل بشكل صحيح.

  1. في جزء القائمة الأيسر، حدِّد Overview.

  2. حدد Refresh مرة واحدة في الدقيقة حتى ترى عنصر صف جديدًا في جدول سجل التشغيل.

    ملاحظة

    يمثل كل عنصر في جدول سجل التشغيل تغريدة منفصلة تحتوي على اسم المنتج الذي أدخلته في نص البحث الخاص بالمشغل.

  3. بعد ظهور عنصر صف، حدد العنصر.

  4. حدد إجراء Detect sentiment

  5. حدد نص التغريدة والنتيجة التي حصل عليها محرك Cognitive Services.