Anleitung: Verwenden von Stimmungsanalyse und Opinion Mining
Stimmungsanalyse und Opinion Mining sind zwei Möglichkeiten, um positive und negative Stimmungen zu erkennen. Mithilfe der Stimmungsanalyse können Sie Stimmungsbezeichnungen (z. B. „negativ“, „neutral“ und „positiv“) und Konfidenzbewertungen auf Satz- und Dokumentebene ermitteln. Opinion Mining bietet detaillierte Informationen zu den Meinungen in Bezug auf Wörter (z. B. den Attributen von Produkten oder Dienstleistungen) im Text.
Standpunktanalyse
Die Stimmungsanalyse wendet Stimmungsbezeichnungen auf Texte an, die auf Satz- und Dokumentebene jeweils mit einer Konfidenzbewertung zurückgegeben werden.
Die Bezeichnungen sind positiv, negativ und neutral. Auf Dokumentebene kann auch die Stimmungsbezeichnung gemischt zurückgegeben werden. Die Stimmung des Dokuments wird unten bestimmt:
| Stimmung von Sätzen | Zurückgegebene Dokumentbezeichnung |
|---|---|
Mindestens ein positive-Satz ist im Dokument enthalten. Die restlichen Sätze sind neutral. |
positive |
Mindestens ein negative-Satz ist im Dokument enthalten. Die restlichen Sätze sind neutral. |
negative |
Mindestens ein negative- und mindestens ein positive-Satz ist im Dokument enthalten. |
mixed |
Alle Sätze im Dokument sind neutral. |
neutral |
Zuverlässigkeitsbewertungen liegen zwischen 1 und 0. Werte, die näher an 1 liegen, weisen auf eine höhere Zuverlässigkeit der Bezeichnungsklassifizierung hin, während niedrigere Bewertungen eine geringere Zuverlässigkeit bedeuten. Für jedes Dokument oder jeden Satz werden die vorhergesagten Bewertungen, die den Bezeichnungen zugeordnet sind (positiv, negativ und neutral), bis 1 hinzugefügt. Weitere Informationen finden Sie im Transparenzhinweis zu verantwortungsbewusster KI.
Opinion Mining
Opinion Mining ist ein Feature der Stimmungsanalyse. Dieses Feature wird in der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) auch als aspektbasierte Standpunktanalyse bezeichnet und bietet feiner abgestufte Informationen zu den Meinungen in Bezug auf Attribute von Produkten oder Dienstleistungen im Texten. Die API zeigt Meinungen als Ziel (Substantiv oder Verb) und eine Bewertung (Adjektiv) an.
Wenn ein Kunde für ein Hotel beispielsweise Feedback wie „Das Zimmer war toll, aber das Personal war unfreundlich.“ hinterlässt, werden vom Opinion Mining Ziele (Aspekte) im Text sowie die zugehörigen Bewertungen (Meinungen) und Stimmungen ermittelt. Von der Standpunktanalyse wird unter Umständen nur eine negative Stimmung gemeldet.
Wenn Sie die REST-API verwenden, um Opinion Mining in Ihre Ergebnisse einzubeziehen, müssen Sie das Flag opinionMining=true in eine Stimmungsanalyseanforderung einschließen. Die Opinion Mining-Ergebnisse werden in die Antwort der Stimmungsanalyse eingeschlossen. Opinion Mining ist eine Standpunktanalyse-Erweiterung und in Ihrem aktuellen Tarif enthalten.
Entwicklungsoptionen
Um die Stimmungsanalyse zu verwenden, übermitteln Sie Daten zur Analyse und verarbeiten die API-Ausgabe in Ihrer Anwendung. Die Analyse wird ohne zusätzliche Anpassung des Modells durchgeführt, das für Ihre Daten verwendet wird. Es gibt zwei Möglichkeiten, die Stimmungsanalyse zu verwenden:
| Entwicklungsoption | BESCHREIBUNG |
|---|---|
| Language Studio | Language Studio ist eine webbasierte Plattform, mit der Sie ohne Azure-Konto und mit Ihren eigenen Daten die Verknüpfung von Entitäten mit Textbeispielen ausprobieren können, wenn Sie sich registrieren. Weitere Informationen finden Sie auf der Language Studio-Website oder im Language Studio-Schnellstart. |
| REST-API oder Clientbibliothek (Azure SDK) | Integrieren Sie die Stimmungsanalyse mithilfe der REST-API oder der in einer Vielzahl von Sprachen verfügbaren Clientbibliothek in Ihre Anwendungen. Weitere Informationen finden Sie im Schnellstart zur Stimmungsanalyse. |
| Docker-Container | Verwenden Sie den verfügbaren Docker-Container, um dieses Feature lokal bereitzustellen. Mithilfe dieser Docker-Container können Sie den Dienst näher an Ihre Daten heranbringen, um Compliance- oder Sicherheitsanforderungen zu erfüllen oder anderen betrieblichen Anforderungen gerecht zu werden. |
Festlegen der Art der Datenverarbeitung (optional)
Angeben des Stimmungsanalysemodells
Standardmäßig verwendet die Stimmungsanalyse das neueste verfügbare KI-Modell für Ihren Text. Sie können Ihre API-Anforderungen auch für die Verwendung einer bestimmten Modellversion konfigurieren.
Eingabesprachen
Wenn Sie Dokumente übermitteln, die von der Stimmungsanalyse verarbeitet werden sollen, können Sie angeben, in welcher unterstützten Sprachen die Dokumente geschrieben sind. Wenn Sie keine Sprache angeben, verwendet die Stimmungsanalyse standardmäßig Englisch. Die API gibt möglicherweise Offsets in der Antwort zurück, um verschiedene mehrsprachige und Emoji-Codierungen zu unterstützen.
Übermitteln der Daten
Standpunktanalyse und Opinion Mining liefern bessere Ergebnisse, wenn die zu verarbeitenden Texte kleiner sind. Bei anderen Feature, z. B. der Schlüsselbegriffserkennung, verhält es sich genau umgekehrt: Sie funktioniert besser, wenn sie für große Textblöcke durchgeführt wird.
Zum Senden einer API-Anforderung benötigen Sie einen Endpunkt und Schlüssel für Ihre Sprachressource.
Hinweis
Sie finden Schlüssel und Endpunkt für Ihre Sprachressource im Azure-Portal. Sie befinden sich auf der Seite mit dem Schlüssel und Endpunkt der Ressource unter Ressourcenverwaltung.
Die Analyse erfolgt, wenn die Anforderung eingeht. Die synchrone Verwendung der Features für Stimmungsanalyse und Opinion Mining ist zustandslos. Auf Ihrem Konto werden keine Daten gespeichert, und die Ergebnisse werden sofort in der Antwort zurückgegeben.
Wenn Sie dieses Feature asynchron verwenden, sind die API-Ergebnisse ab der Erfassung der Anforderung wie in der Antwort angegeben 24 Stunden lang verfügbar. Nach diesem Zeitraum werden die Ergebnisse endgültig gelöscht und stehen nicht mehr zum Abruf zur Verfügung.
Abrufen von Stimmungsanalyse- und Opinion Mining-Ergebnissen
Wenn Sie Ergebnisse von der API erhalten, wird die Reihenfolge der zurückgegebenen Schlüsselbegriffe intern durch das Modell bestimmt. Sie können die Ergebnisse an eine Anwendung streamen, oder die Ausgabe in einer Datei im lokalen System speichern.
Die Standpunktanalyse gibt eine Stimmungsbezeichnung und eine Zuverlässigkeitsbewertung für das gesamte Dokument und jeden Satz darin zurück. Werte, die näher an 1 liegen, weisen auf eine höhere Zuverlässigkeit der Bezeichnungsklassifizierung hin, während niedrigere Bewertungen eine geringere Zuverlässigkeit bedeuten. Ein Dokument kann mehrere Sätze enthalten, und die Zuverlässigkeitsbewertungen in jedem Dokument oder Satz ergeben addiert 1.
Beim Opinion Mining werden Ziele (Substantive oder Verben) im Text sowie die zugehörige Bewertung (Adjektiv) ermittelt. Der Satz Im Restaurant gab es großartiges Essen, und die Bedienung war freundlich. weist z. B. zwei Ziele auf: Essen und Bedienung. Jedes Ziel verfügt über eine Bewertung. Die Bewertung für Essen wäre beispielsweise großartige und die Bewertung für die Bedienung wäre freundlich.
Die API gibt Meinungen als Ziel (Substantiv oder Verb) und eine Bewertung (Adjektiv) zurück.
Dienst- und Dateneinschränkungen
Informationen zur Größe und Anzahl der Anforderungen, die Sie pro Minute und pro Sekunde senden können, finden Sie im Artikel Diensteinschränkungen.