Introdução

Concluído

No processamento de linguagem natural (PNL), a análise de sentimento e a mineração de opinião são fundamentais na extração de informações valiosas de dados textuais. Aprender esses conceitos, suas diferenças e seus benefícios é essencial para construir aplicativos inteligentes que processam a linguagem escrita e fornecem insights para descobrir como os clientes realmente se sentem sobre uma marca, produto ou tópico. A análise de sentimento fornece informações sobre tendências de mercado, desempenho da concorrência e preferências do consumidor. Compreender o sentimento ajuda as empresas a adaptar as suas estratégias em conformidade.

Cenário: analisando o sentimento das avaliações de propriedades dos usuários

Você é um desenvolvedor da Margie's Travel, uma empresa cujos aplicativos web e móveis conectam viajantes que procuram acomodações de hospedagem com proprietários e gerentes de propriedades dispostos a alugar suas propriedades. O Banco de Dados do Azure para banco de dados de servidor flexível PostgreSQL dá suporte a 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 utilidade dos anfitriões. Você é solicitado a usar os Serviços de IA do Azure e a azure_ai extensão para analisar o sentimento das avaliações para que rótulos descritivos possam ser aplicados como filtros nos aplicativos.

Análise de sentimento: Compreender o panorama geral

A análise de sentimento é como ter um radar emocional para o texto. Ajuda a avaliar os sentimentos ou o tom emocional expressos no conteúdo escrito. Seja uma avaliação de produto, uma publicação em uma rede social ou o feedback do cliente, a análise de sentimento revela se o sentimento é positivo, negativo ou neutro. Esse recurso fornece informações sobre como os usuários percebem sua marca, produto ou serviço.

Mineração de opinião: Ir além do sentimento

A mineração de opinião (também conhecida como análise de sentimento baseada em aspetos) leva a análise de sentimento para o próximo nível. É como dissecar opiniões ao microscópio. Em vez de um sentimento geral, a mineração de opinião se concentra em aspetos específicos do texto. Por exemplo, ele pode dizer se os usuários adoram os quartos espaçosos, mas acham os arredores barulhentos. Essa capacidade fornece uma compreensão mais profunda de sentimentos mais matizados associados a diferentes atributos e é ideal para conduzir análises refinadas.

Analise o sentimento com os Serviços de IA do Azure

O serviço Azure AI Language, parte dos Serviços de IA do Azure, permite analisar sentimentos e extrair opiniões a partir de dados textuais. A incorporação de recursos de análise de sentimento em seus aplicativos pode ser realizada sem problemas usando a azure_ai extensão para o servidor flexível do Banco de Dados do Azure para PostgreSQL.

Objetivos de aprendizagem

O módulo explora os recursos de análise de sentimento e mineração de opinião do serviço Azure AI Language e como a azure_ai extensão pode ser usada para integrar a análise de sentimento diretamente em seus bancos de dados PostgreSQL. Neste módulo:

• Explore os fundamentos da análise de sentimento e como ela pode ser aplicada para obter insights sobre os sentimentos e emoções do usuário.
• Descrever técnicas de mineração de opinião para identificar sentimentos relacionados a atributos específicos.
• Aplique a análise de sentimento às revisões de usuários em um banco de dados PostgreSQL usando a azure_ai extensão.

Ao final deste módulo, você estará equipado para criar aplicativos inteligentes que entendem sentimentos e opiniões diretamente em seu banco de dados.