O que é a análise de sentimento e a mineração de opinião no Azure Cognitive Service for Language?

Análise de sentimentos e mineração de opinião são características oferecidas pelo Azure Cognitive Service for Language, uma coleção de machine learning e algoritmos de IA na nuvem para o desenvolvimento de aplicações inteligentes que envolvem linguagem escrita. Estas funcionalidades ajudam-no a descobrir o que as pessoas pensam da sua marca ou tópico, minerando texto para obter pistas sobre sentimentos positivos ou negativos, e pode associá-las a aspetos específicos do texto.

  • Os quickstarts estão a iniciar instruções para guiá-lo através da realização de pedidos ao serviço.
  • Os guias de como fazer contêm instruções para a utilização do serviço de formas mais específicas ou personalizadas.

Análise de sentimentos

A funcionalidade de análise de sentimento fornece rótulos de sentimento (tais como "negativo", "neutro" e "positivo") com base na pontuação de confiança mais elevada encontrada pelo serviço a nível de uma frase e de documento. Esta característica também devolve pontuações de confiança entre 0 e 1 por cada documento & com frases dentro da sua casa para sentimentos positivos, neutros e negativos.

Implantar nas instalações utilizando contentores Docker

Utilize o recipiente Docker disponível para implementar a análise de sentimentos no local. Estes recipientes de estivadores permitem-lhe aproximar o serviço dos seus dados por razões de conformidade, segurança ou outras razões operacionais.

Mineração de opinião

A mineração de opinião é uma característica da análise do sentimento. Também conhecida como análise de sentimento baseada em aspetos no Processamento de Linguagem Natural (NLP), esta funcionalidade fornece mais informações granulares sobre as opiniões relacionadas com palavras (como os atributos de produtos ou serviços) em texto.

Fluxo de trabalho típico

Para utilizar esta funcionalidade, submete dados para análise e trata da saída da API na sua aplicação. A análise é realizada como-é, sem personalização adicional para o modelo utilizado nos seus dados.

  1. Crie um recurso de linguagem Azure, que lhe dá acesso às funcionalidades oferecidas pelo Azure Cognitive Service for Language. Gerará uma palavra-passe (chamada chave) e um URL de ponto final que utilizará para autenticar pedidos de API.

  2. Crie um pedido utilizando a API REST ou a biblioteca cliente para C#, Java, JavaScript e Python. Também pode enviar chamadas assíncronos com um pedido de lote para combinar pedidos de API para várias funcionalidades numa única chamada.

  3. Envie o pedido contendo os seus dados como texto cru e não estruturado. A sua chave e ponto final serão utilizados para a autenticação.

  4. Transmita a resposta em fluxo ou armazene-a localmente.

IA Responsável

Um sistema de IA inclui não só a tecnologia, mas também as pessoas que a utilizarão, as pessoas que serão afetadas por ela, e o ambiente em que é implantada. Leia a nota de transparência para análise de sentimentos para saber sobre a utilização e implementação de IA responsáveis nos seus sistemas. Também pode ver os seguintes artigos para mais informações:

Passos seguintes

Existem duas formas de começar a usar a funcionalidade de ligação da entidade:

  • Language Studio, que é uma plataforma baseada na web que lhe permite experimentar vários Azure Cognitive Service para funcionalidades linguísticas sem precisar de escrever código.
  • O artigo quickstart para instruções sobre a realização de pedidos ao serviço utilizando a API REST e a biblioteca de clientes SDK.