Del via

Forhåndsbygd modell for sentimentanalyse

  • Artikkel

Den forhåndsbygde modellen for sentimentanalyse finner positivt eller negativt sentiment i tekstdata. Du kan bruke det til å analysere sosiale medier, kundevurderinger eller tekstdata du er interessert i. Sentimentanalyse evaluerer tekstinndata og gir resultater og etiketter på setnings- og dokumentnivå. Resultatene og etikettene kan være positive, negative eller nøytrale. På dokumentnivå kan det også være en blandet sentimentetikett, som ikke har noen poengsum. Sentiment i dokumentet bestemmes ved å samle inn resultatene for setningene.

Bruke i Power Apps

Utforsk sentimentanalyse

Du kan prøve sentimentanalysemodellen før du importerer den til flyten din.

  1. Logg deg på Power Apps eller Power Automate.

  2. I den venstre ruten velger du ... Mer>Senter for kunstig intelligens.

  3. Under Oppdag en KI-funksjon, velg KI-modeller.

    (Valgfritt) Hvis du vil beholde KI-modeller permanent på menyen for enkel tilgang, velger du knappeikonet.

  4. Velg Sentimentanalyse – Registrer positivt, negativt eller nøytralt sentiment i tekstdata.

  5. Velg forhåndsdefinerte tekstutvalg for analysering, eller legg til din egen tekst, velg Analyser tekst for å se hvordan modellen analyserer teksten.

Bruke formellinjen

Du kan integrere sentimentanalysemodellene for AI Builder i Power Apps Studio ved å bruke formellinjen. Hvis du vil ha mer informasjon, kan du se Bruk Power Fx i AI Builder-modeller i Power Apps (forhåndsversjon).

Bruk i Power Automate

Hvis du vil bruke denne forhåndsbygde modellen i Power Automate, finner du mer informasjon i Bruk den forhåndsbygde modellen for sentimentanalyse i Power Automate.

Støttet språk- og dataformat

  • Språk: tysk, spansk, engelsk, fransk, hindi, italiensk, japansk, koreansk, nederlandsk, norsk, portugisisk (Brasil), portugisisk (Portugal), tyrkisk, kinesisk (forenklet), kinesisk (tradisjonell)
  • Dokumenter kan ikke overskride 5120 tegn.

Modellutdata

Hvis det registreres tekst, vil sentimentanalysemodellen sende følgende informasjon:

  • Følelse:

    • Positivt
    • Negativt
    • Nøytralt
    • Blandet

  • Konfidensresultat: Verdi i området fra 0 til 1. Verdier nær 1 indikerer høyere konfidens om at det identifiserte sentimentet er riktig.

  • Setninger: Liste over setninger fra inndatateksten, med analyse av følelsene.

    • Følelse:

      • Positivt
      • Negativt
      • Nøytralt
      • Blandet

    • Konfidensresultat for setning: Verdi i området fra 0 til 1. Verdier nær 1 indikerer høyere konfidens om at sentimentet er riktig.

Grenser

Følgende gjelder for kall utført per miljø på følgende forhåndsbygde modeller: språkregistrering, sentimentanalyse og utpakking av nøkkeluttrykk.

Handling Grense Fornyelsesperiode
Kall (per miljø) 400 60 sekunder