Поделиться через


Что такое анализ тональности и интеллектуальный анализ мнений?

Анализ тональности и интеллектуальный анализ мнений — это функции, предоставляемые службой языка, коллекцией алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта в облаке для разработки интеллектуальных приложений, включающих письменный язык. Эти функции помогают узнать, что пользователи думают о торговой марке или теме. Они основаны на интеллектуальном анализе текста, который выявляет положительную или отрицательную тональность и может связать ее с конкретными аспектами текста.

Анализ тональности и интеллектуальный анализ мнений работают с различными письменными языками.

Анализ тональности

Функция анализа тональности предоставляет метки тональностей (например, "отрицательная", "нейтральная" и "положительная") на основе оценки наивысшей достоверности, полученной службой на уровне предложения и документа. Функция также возвращает оценки достоверности в диапазоне от 0 до 1 для каждого предложения и документа по положительной, нейтральной и отрицательной тональностям.

Интеллектуальный анализ мнений

Интеллектуальный анализ мнений — это функция анализа тональности. Она также известна как анализ тональности на основе аспекта в средствах обработки естественного языка (NLP) и предоставляет более детализированные сведения о мнениях, связанных со словами (например, атрибуты продуктов или услуг) в тексте.

Стандартный рабочий процесс

Чтобы использовать эту возможность, нужно в приложении передать данные для анализа и обработать полученный от API результат. Анализ выполняется как есть, без добавления настройки модели, используемой для данных.

  1. Создайте ресурс языка ИИ Azure, который предоставляет вам доступ к функциям, предлагаемым языком искусственного интеллекта Azure. Он создает пароль (называемый ключом) и URL-адрес конечной точки, используемый для проверки подлинности запросов API.

  2. Создайте запрос, используя REST API или клиентскую библиотеку для C#, Java, JavaScript или Python. Также можно отправить асинхронные вызовы с пакетным запросом, чтобы объединить в один вызов несколько запросов к разным функциям API.

  3. Отправьте запрос, содержащий текстовые данные. Ключ и конечная точка используются для проверки подлинности.

  4. Выполните потоковую передачу ответа или сохраните его локально.

Начало работы с анализом тональности

Чтобы использовать анализ тональности, вы отправляете необработанный неструктурированный текст для анализа и обрабатываете выходные данные API в приложении. Анализ выполняется на условиях "как есть", без дополнительной настройки используемой модели для ваших данных. Существует два способа использования анализа тональности.

Вариант разработки Description
Студия службы "Язык" Language Studio — это веб-платформа, которая позволяет попробовать связывание сущностей с текстовыми примерами без учетной записи Azure и собственных данных при регистрации. Дополнительные сведения см. в кратком руководстве по веб-сайту Или языковой студии Language Studio.
REST API или клиентская библиотека (пакет SDK для Azure) Интеграция анализа тональности в приложения с помощью REST API или клиентской библиотеки, доступной на различных языках. Дополнительные сведения см. в кратком руководстве по анализу тональности.
Контейнер Docker Используйте доступный контейнер Docker, чтобы развернуть эту функцию локально. Эти контейнеры Docker позволяют разместить службу ближе к данным, чтобы обеспечивать безопасность, соответствие требованиям и пользоваться другими операционными преимуществами.

Справочная документация и примеры кода

Как вы используете эту функцию в приложениях, ознакомьтесь со следующей справочной документацией и примерами для языка искусственного интеллекта Azure:

Вариант разработки и язык Справочная документация Примеры
REST API Документация по REST API
C# Документация по C# Примеры C#
Java Документация по Java Примеры для Java
JavaScript Документация по работе с JavaScript. Примеры JavaScript
Python Документация по Python. Примеры для Python

Ответственное применение ИИ

Система ИИ включает не только технологию, но и людей, которые используют ее, людей, которые будут затронуты ею, и среды, в которой она развернута. Ознакомьтесь с примечанием о прозрачности для анализа тональности, чтобы узнать больше об ответственном использовании и развертывании решений искусственного интеллекта в своих системах. Дополнительные сведения см. в следующих статьях:

Следующие шаги