センチメントの分析

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感情分析は、テキスト ドキュメントの肯定的または否定的な状態を評価するために使用されます。これは、次のようなさまざまなワークロードで役立ちます。

  • レビューに基づいてセンチメントを定量化することで、映画、書籍、または製品を評価する。
  • 電子メールまたはソーシャル メディア メッセージングを通じて受信した対応に対する顧客サービスの応答の優先順位付け。

Azure AI 言語を使用してセンチメントを評価する場合、応答には、サービスに送信された各ドキュメントの全体的なドキュメントセンチメントと個々の文のセンチメントが含まれます。

たとえば、次のような感情分析のために 1 つのドキュメントを送信できます。

{
  "kind": "SentimentAnalysis",
  "parameters": {
    "modelVersion": "latest"
  },
  "analysisInput": {
    "documents": [
      {
        "id": "1",
        "language": "en",
        "text": "Good morning!"
      }
    ]
  }
}

サービスからの応答は次のようになります。

{
  "kind": "SentimentAnalysisResults",
  "results": {
    "documents": [
      {
        "id": "1",
        "sentiment": "positive",
        "confidenceScores": {
          "positive": 0.89,
          "neutral": 0.1,
          "negative": 0.01
        },
        "sentences": [
          {
            "sentiment": "positive",
            "confidenceScores": {
              "positive": 0.89,
              "neutral": 0.1,
              "negative": 0.01
            },
            "offset": 0,
            "length": 13,
            "text": "Good morning!"
          }
        ],
        "warnings": []
      }
    ],
    "errors": [],
    "modelVersion": "2022-11-01"
  }
}

文のセンチメントは、正の、負の、および 0 から 1 の間の中立 分類値 信頼度スコアに基づいています。

ドキュメントの全体的なセンチメントは、文に基づいています。

  • すべての文が中立である場合、全体的なセンチメントは中立です。
  • 文の分類に正と中立のみが含まれる場合、全体的なセンチメントは肯定的です。
  • 文の分類に負と中立のみが含まれる場合、全体的なセンチメントは否定的です。
  • 文の分類に正と負が含まれている場合は、全体的なセンチメントが混在します。