Analisar sentimento

Concluído

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.