감정 분석

3분

감정 분석은 텍스트 문서가 얼마나 긍정적 또는 부정적인지 평가하는 데 사용되며, 다음과 같은 다양한 워크로드에서 유용할 수 있습니다.

리뷰에 따라 감정을 수량화하여 영화, 책 또는 제품을 평가합니다.
이메일 또는 소셜 미디어 메시징을 통해 받은 대응에 대한 고객 서비스 응답 우선 순위를 지정합니다.

Azure AI 언어를 사용하여 감정을 평가할 때, 응답에는 서비스에 제출된 각 문서에 대한 전반적인 문서 감정 및 개별 문장 감정이 포함됩니다.

예를 들어 다음과 같이 감정 분석을 위해 단일 문서를 제출할 수 있습니다.

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

서비스의 응답은 다음과 같이 표시될 수 있습니다.

{
  "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"
  }
}

문장 감정은 긍정, 부정, 0과 1 사이의 중립 분류 값에 대한 신뢰도 점수를 기반으로 합니다.

전반적인 문서 감정은 문장을 기반으로 합니다.

모든 문장이 중립적이면 전반적인 감정은 중립적입니다.
문장 분류에 긍정 및 중립만 포함되는 경우 전반적인 감정은 긍정적입니다.
문장 분류에 부정 및 중립만 포함되는 경우 전반적인 감정은 부정적입니다.
문장 분류에 긍정 및 부정이 포함되는 경우 전반적인 감정은 혼합입니다.

감정 분석

피드백