Introdução

3 minutos

No processamento de linguagem natural (NLP), a análise de sentimento e a mineração de opiniões são fundamentais para extrair insights valiosos de dados textuais. Aprender esses conceitos, suas diferenças e seus benefícios é essencial para criar aplicativos inteligentes que processam linguagem escrita e fornecem insights sobre como os clientes realmente se sentem a respeito de uma marca, produto ou tópico. A análise de sentimento fornece insights sobre tendências de mercado, desempenho da concorrência e preferências do consumidor. Entender o sentimento ajuda as empresas a adaptarem suas estratégias de acordo.

Cenário: Como analisar o sentimento das avaliações de imóveis de usuários

Imagine que você é um desenvolvedor da Margie's Travel, uma empresa cujos aplicativos móveis e web conectam os turistas em busca de hospedagem aos proprietários e gerentes de imóveis dispostos a alugar suas propriedades. O banco de dados do Banco de Dados PostgreSQL do Azure com servidor flexível respalda esses aplicativos. Um dos recursos do aplicativo permite que os locatários enviem avaliações dos imóveis que alugaram. Essas avaliações permitem que outros clientes determinem a qualidade das acomodações e a disponibilidade dos anfitriões. Você recebe uma solicitação no sentido de usar os Serviços de IA do Azure e a extensão azure_ai para analisar o sentimento das avaliações para que rótulos descritivos possam ser aplicados como filtros dentro dos aplicativos.

Análise de sentimento: Como entender o panorama geral

Uma análise de sentimento é como ter um radar emocional para textos. O recurso ajuda a medir os sentimentos ou o tom emocional expresso no conteúdo escrito. Independentemente de se tratar de uma avaliação de produto, uma postagem nas redes sociais ou comentários de clientes, a análise de sentimento revela se o sentimento é positivo, negativo ou neutro. Essa funcionalidade fornece insights sobre como os usuários percebem sua marca, produto ou serviço.

Mineração de opiniões: Como ir além do sentimento

A mineração de opiniões (também conhecida como análise de sentimento baseada em aspectos) eleva a análise de sentimento ao próximo patamar. É como dissecar as opiniões sob um microscópio. Em vez de enfocar o sentimento de modo geral, a mineração de opiniões amplia aspectos específicos do texto. Por exemplo, pode lhe dizer se os usuários adoraram os quartos espaçosos, mas acharam o bairro barulhento. Essa funcionalidade fornece um entendimento mais profundo dos sentimentos mais sutis associados a diferentes atributos e é ideal para efetuar análises detalhadas.

Analise o sentimento com os Serviços de IA do Azure

O serviço de Linguagem de IA do Azure, como parte dos Serviços de IA do Azure, permite que você analise sentimentos e faça a mineração de opiniões em dados textuais. A incorporação dos recursos de análise de sentimento aos seus aplicativos pode ser obtida de forma integrada com o uso da extensão azure_ai do Banco de Dados do Azure para PostgreSQL com servidor flexível.

Objetivos do aprendizado

O módulo explora as funcionalidades de análise de sentimento e mineração de opiniões do serviço de Linguagem de IA do Azure e como a extensão azure_ai pode ser usada para integrar a análise de sentimento diretamente em seus bancos de dados PostgreSQL. Neste módulo, você:

Explore as noções básicas da análise de sentimentos e como o recurso pode ser aplicado para obter insights de sentimentos e emoções dos usuários.
Descreva as técnicas de mineração de opiniões para identificar sentimentos relacionados a atributos específicos.
Aplique a análise de sentimento às avaliações de usuários em um banco de dados PostgreSQL usando a extensão azure_ai.