Analisar sentimento
A análise de sentimento é usada para avaliar o quanto um documento de texto é positivo ou negativo, o que pode ser útil em várias cargas de trabalho, como:
- Avaliar um filme, um livro ou um produto ao quantificar o sentimento com base em opiniões.
- Priorizar respostas do serviço de atendimento ao consumidor para a correspondência recebida por email ou mensagens de mídias sociais.
Ao utilizar a Linguagem de IA do Azure para avaliar o sentimento, a resposta inclui o sentimento da documentação de modo geral e o sentimento da sentença individual para cada documento enviado para o serviço.
Por exemplo, você pode enviar um único documento para uma análise de sentimento como esta:
{
"kind": "SentimentAnalysis",
"parameters": {
"modelVersion": "latest"
},
"analysisInput": {
"documents": [
{
"id": "1",
"language": "en",
"text": "Good morning!"
}
]
}
}
A resposta do servidor pode se parecer com o seguinte:
{
"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"
}
}
O sentimento da frase baseia-se em pontuações de confiança para valores de classificação positivos, negativos e neutros entre zero e um.
O sentimento geral do documento baseia-se em frases:
- Se todas as frases forem neutras, o sentimento geral será neutro.
- Se as classificações de sentenças incluírem apenas as positivas e neutras, o sentimento geral será positivo.
- Se as classificações de frase incluírem apenas as negativas e neutras, o sentimento geral será negativo.
- Se as classificações de frase incluírem as positivas e negativas, o sentimento geral será misto.