소개
NLP(자연어 처리)에서는 감정 분석 및 오피니언 마이닝 텍스트 데이터에서 중요한 통찰력을 추출하는 데 중추적인 역할을 합니다. 이러한 개념, 차이점 및 이점은 서면 언어를 처리하고 고객이 브랜드, 제품 또는 토픽에 대해 진정으로 어떻게 느끼는지 파악하는 정보를 제공하는 지능형 애플리케이션을 빌드하는 데 필수적입니다. 감정 분석은 시장 동향, 경쟁사 성과 및 소비자 선호도에 대한 인사이트를 제공합니다. 감정을 이해하면 기업이 그에 따라 전략을 조정하는 데 도움이 됩니다.
시나리오: 사용자 속성 검토의 감정 분석
당신은 Margie's Travel의 개발자입니다, 웹 및 모바일 응용 프로그램은 자신의 속성을 임대하고자하는 주택 소유자 및 부동산 관리자와 숙박 시설을 찾고 여행자를 연결하는 회사. Azure Database for PostgreSQL 유연한 서버 데이터베이스는 이러한 앱을 지원합니다. 앱의 기능 중 하나를 통해 임대인은 임대 부동산에 대한 검토를 제출할 수 있습니다. 이러한 검토를 통해 다른 고객은 숙박 시설의 품질과 호스트의 유용성을 결정할 수 있습니다. 설명이 포함된 레이블을 앱 내에서 필터로 적용할 수 있도록 Azure AI Services 및 azure_ai 확장을 사용하여 리뷰의 감정을 분석해야 합니다.
감정 분석: 큰 그림 이해
감정 분석 텍스트에 대한 감정적 레이더를 갖는 것과 같습니다. 그것은 당신이 서면 콘텐츠로 표현 된 감정이나 감정적 인 톤을 측정하는 데 도움이됩니다. 제품 리뷰, 소셜 미디어 게시물 또는 고객 피드백이든 감정 분석은 감정이 긍정적인 , 부정적인 또는 중립적 여부를 보여줍니다. 이 기능은 사용자가 브랜드, 제품 또는 서비스를 인식하는 방식에 대한 인사이트를 제공합니다.
오피니언 마이닝: 감정을 넘어서기
오피니언 마이닝(측면 기반 감정 분석이라고도 함)은 감정 분석을 다음 단계로 끌어올립니다. 그것은 현미경으로 의견을 해부하는 것과 같습니다. 전반적인 감정 대신, 오피니언 마이닝은 텍스트의 특정 측면을 확대합니다. 예를 들어 사용자가 넓은 객실을 좋아하지만 주변 환경이 시끄러운지 알 수 있습니다. 이 기능은 다른 특성과 관련된 더 미묘한 감정에 대한 심층적인 이해를 제공하며 세분화된 분석을 수행하는 데 이상적입니다.
Azure AI Services를 사용하여 감정 분석
Azure AI Services의 일부인 Azure AI Language 서비스를 사용하면 감정을 분석하고 텍스트 데이터에서 의견을 수집할 수 있습니다. Azure Database for PostgreSQL 유연한 서버에 대한 azure_ai 확장을 사용하여 감정 분석 기능을 애플리케이션에 원활하게 통합할 수 있습니다.
학습 목표
이 모듈에서는 Azure AI Language Service의 감정 분석 및 의견 마이닝 기능과 azure_ai 확장을 사용하여 감정 분석을 PostgreSQL 데이터베이스에 직접 통합하는 방법을 살펴봅니다. 이 모듈에서는 다음을 수행합니다.
- 감정 분석의 기본 사항과 이를 적용하여 사용자 감정 및 감정에 대한 인사이트를 얻는 방법을 살펴봅니다.
- 오피니언 마이닝 기술을 설명하여 특정 특성과 관련된 감정을 식별합니다.
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azure_ai확장을 사용하여 PostgreSQL 데이터베이스의 사용자 리뷰에 감정 분석을 적용합니다.
이 모듈을 마치면 데이터베이스 내에서 직접 감정과 의견을 이해하는 지능형 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다.