Explorar a análise de sentimento
A análise de sentimento é uma técnica essencial de processamento de linguagem natural (NLP) que nos permite discernir o tom emocional ou o sentimento expresso em dados textuais. Usando o aprendizado de máquina e o NLP natural, a análise de sentimento visa determinar se as opiniões, sentimentos, avaliações, atitudes e emoções expressas em um texto transmitem um sentimento positivo, negativo ou neutro. Esses recursos capacitam os aplicativos a entender o sentimento do usuário, monitorar a percepção da marca e tomar decisões bem-fundamentadas com base no conteúdo textual.
Os aplicativos móveis e web da Margie's Travel permitem que os locatários enviem avaliações detalhando as experiências de sua estadia nos imóveis listados nos aplicativos. O texto dessas avaliações contém informações valiosas sobre a sensação do cliente com relação ao imóvel, seu anfitrião e sua estadia. Entender esses sentimentos pode ajudar a Margie's Travel a atender melhor seus clientes e fornece um feedback valioso aos proprietários e gerentes dos imóveis.
Analise o sentimento com a extensão azure_ai
A extensão azure_ai do Banco de Dados do Azure para PostgreSQL com servidor flexível depende da integração com o serviço de Linguagem de IA do Azure para executar a análise de sentimento. Os recursos de análise de sentimento da extensão podem ser acessados por meio da função analyze_sentiment() dentro do esquema azure_cognitive.
Esse método tem três sobrecargas de função, permitindo que você analise o sentimento de um registro ou vários registros de cada vez ao repassá-los para uma matriz de valores para serem avaliados. Usando o parâmetro language, você também pode indicar em qual dos 94 idiomas com suporte o texto de entrada foi escrito.
O resultado da função analyze_sentiment() é o tipo composto sentiment_analysis_result. A estrutura do tipo é a seguinte:
Column | Type
----------------+------------------
sentiment | text
positive_score | double precision
neutral_score | double precision
negative_score | double precision
O tipo composto contém as previsões de sentimento do texto inserido. Inclui o sentimento — que pode ser positivo, negativo, neutro ou misto —, e as pontuações para os aspectos positivos, neutros e negativos encontrados no texto. As pontuações são representadas por números reais entre 0 e 1. Por exemplo, em (neutro: 0,26, 0,64, 0,09), o sentimento é neutro, com uma pontuação positiva de 0,26, neutra de 0,64 e negativa de 0,09.
A função atribui rótulos de sentimentos (positivo, negativo ou neutro) a frases individuais ou a documentos inteiros. Esses rótulos indicam o tom emocional expresso no texto. Retornam pontuações de confiança junto com os rótulos de sentimento, representando a confiança que o modelo deposita em suas previsões.
Benefícios da análise de sentimento
- Entender o feedback do cliente: Analise avaliações, postagens em redes sociais, pesquisas etc.
- Monitorar a reputação da marca: Acompanhe as tendências de sentimento ao longo do tempo.
- Personalizar as experiências do usuário: Adapte o conteúdo com base no sentimento do usuário.