Analisar sentimento
A análise de sentimento é usada para avaliar o quanto um documento de texto é positivo ou negativo, o que pode ser útil em várias cargas de trabalho, como:
- Avaliar um filme, um livro ou um produto ao quantificar o sentimento com base em opiniões.
- Priorizar respostas do serviço de atendimento ao consumidor para a correspondência recebida por email ou mensagens de mídias sociais.
Ao usar o serviço Linguagem de IA do Azure para avaliar o sentimento, a resposta inclui o sentimento geral do documento e o sentimento de frase individual para cada documento enviado ao serviço.
Por exemplo, você pode enviar um único documento para uma análise de sentimento como esta:
{
"documents": [
{
"language": "en",
"id": "1",
"text": "Smile! Life is good!"
}
]
}
A resposta do servidor pode se parecer com o seguinte:
{
"documents": [
{
"id": "1",
"sentiment": "positive",
"confidenceScores": {
"positive": 0.99,
"neutral": 0.01,
"negative": 0.00
},
"sentences": [
{
"text": "Smile!",
"sentiment": "positive",
"confidenceScores": {
"positive": 0.97,
"neutral": 0.02,
"negative": 0.01
},
"offset": 0,
"length": 6
},
{
"text": "Life is good!",
"sentiment": "positive",
"confidenceScores": {
"positive": 0.98,
"neutral": 0.02,
"negative": 0.00
},
"offset": 7,
"length": 13
}
],
"warnings": []
}
],
"errors": [],
"modelVersion": "2020-04-01"
}
O sentimento da frase baseia-se em pontuações de confiança para valores de classificação positivos, negativos e neutros entre zero e um.
O sentimento geral do documento baseia-se em frases:
- Se todas as frases forem neutras, o sentimento geral será neutro.
- Se as classificações de sentenças incluírem apenas as positivas e neutras, o sentimento geral será positivo.
- Se as classificações de frase incluírem apenas as negativas e neutras, o sentimento geral será negativo.
- Se as classificações de frase incluírem as positivas e negativas, o sentimento geral será misto.