情感認知技能 （v2）

  • 發行項

情感 技能 （v2） 會沿著正負連續數評估非結構化文字，並針對每個記錄傳回介於 0 到 1 之間的數值分數。 接近 1 的分數表示正面情感；接近 0 的分數表示負面情感。 此技能會使用 Azure AI 服務中文字分析 所提供的 機器學習模型。

重要

情感技能 （v2） （ Microsoft.Skills.Text.SentimentSkill ） 現在已由 Microsoft.Skills.Text.V3.SentimentSkill 取代 。 請遵循淘汰的 Azure AI 搜尋技能 中的 建議，遷移至支援的技能。

注意

當您藉由增加處理頻率、新增更多檔或新增更多 AI 演算法來擴充範圍時，您必須 附加可計費的 Azure AI 服務資源 。 在 Azure AI 服務中呼叫 API，並在 Azure AI 搜尋中作為檔破解階段的影像擷取時產生費用。 從文件擷取文字不會產生任何費用。

內建技能的執行會以現有的 Azure AI 服務隨用隨付價格 收費。 影像擷取定價會在 Azure AI 搜尋定價頁面上 描述。

@odata.type

Microsoft.Skills.Text.SentimentSkill

資料限制

記錄的大小上限應為 5000 個字元，如 所 String.Length 測量。 如果您需要在將資料傳送至情感分析器之前中斷資料，請使用 文字分割技能 。

技能參數

參數會區分大小寫。

參數名稱 描述
defaultLanguageCode （選擇性）要套用至未明確指定語言的檔的語言代碼。
查看支援語言的完整清單。

技能輸入

輸入名稱 描述
text 要分析的文字。
languageCode （選擇性）字串，表示記錄的語言。 如果未指定此參數，預設值為 「en」。
查看支援語言的完整清單。

技能輸出

輸出名稱 描述
score 介於 0 到 1 之間的值，表示分析文字的情感。 接近 0 的值具有負面情感、接近 0.5 的值具有中性情感，而接近 1 的值則具有正面情感。

範例定義

{
    "@odata.type": "#Microsoft.Skills.Text.SentimentSkill",
    "inputs": [
        {
            "name": "text",
            "source": "/document/content"
        },
        {
            "name": "languageCode",
            "source": "/document/languagecode"
        }
    ],
    "outputs": [
        {
            "name": "score",
            "targetName": "mySentiment"
        }
    ]
}

範例輸入

{
    "values": [
        {
            "recordId": "1",
            "data": {
                "text": "I had a terrible time at the hotel. The staff was rude and the food was awful.",
                "languageCode": "en"
            }
        }
    ]
}

範例輸出

{
    "values": [
        {
            "recordId": "1",
            "data": {
                "score": 0.01
            }
        }
    ]
}

警告案例

如果您的文字是空的，則會產生警告，而且不會傳回任何情感分數。 如果不支援語言，就會產生警告，而且不會傳回任何情感分數。

另請參閱