Einleitung

Abgeschlossen

Bei der Verarbeitung natürlicher Sprachen (NLP) sind Stimmungsanalyse und Meinungsmining entscheidend bei der Extraktion wertvoller Erkenntnisse aus Textdaten. Das Erlernen dieser Konzepte, ihrer Unterschiede und ihrer Vorteile ist entscheidend für die Erstellung intelligenter Anwendungen, die geschriebene Sprache verarbeiten, und einblicke in die Erkenntnis, wie Kunden sich wirklich über eine Marke, ein Produkt oder ein Thema fühlen. Die Stimmungsanalyse liefert Einblicke in Markttrends, Konkurrenzleistung und Verbraucherpräferenzen. Das Verständnis der Stimmung hilft Unternehmen, ihre Strategien entsprechend anzupassen.

Szenario: Analysieren der Stimmung von Bewertungen von Benutzereigenschaften

Sie sind Entwickler für Margie es Travel, ein Unternehmen, dessen Web- und mobile Apps Reisende verbinden, die nach Unterkünften mit Hausbesitzern und Immobilienmanagern suchen, die bereit sind, ihre Immobilien zu vermieten. Azure Database for PostgreSQL flexible Serverdatenbank unterstützt diese Apps. Eine der Features der App ermöglicht es Mietern, Rezensionen der von ihnen gemieteten Eigenschaften zu übermitteln. Diese Bewertungen ermöglichen es anderen Kunden, die Qualität der Unterkünfte und die Hilfreichkeit der Gastgeber zu bestimmen. Sie werden aufgefordert, Azure AI Services und die azure_ai Erweiterung zu verwenden, um die Stimmung von Rezensionen zu analysieren, damit beschreibende Bezeichnungen als Filter innerhalb der Apps angewendet werden können.

Stimmungsanalyse: Grundlegendes zum Gesamtbild

Stimmungsanalyse ist wie ein emotionales Netz für Text. Es hilft Ihnen, die Gefühle oder emotionalen Ton zu messen, die in schriftlichen Inhalten ausgedrückt werden. Ob Produktbewertung, Social Media-Beitrag oder Kundenfeedback, Stimmungsanalyse zeigt, ob die Stimmung positiven, negativenoder neutralenist. Diese Funktion bietet Einblicke in die Wahrnehmung Ihrer Marke, Ihres Produkts oder Ihrer Dienstleistung.

Meinungsmining: Über die Stimmung hinausgehen

Meinungsmining- (auch als seitenbasierte Stimmungsanalyse bezeichnet) nimmt die Stimmungsanalyse auf die nächste Ebene. Es ist wie die Sekretierung von Meinungen unter einem Mikroskop. Anstelle der allgemeinen Stimmung vergrößert sich das Meinungsmining auf bestimmte Aspekte des Texts. So können Sie beispielsweise feststellen, ob die Benutzer die geräumigen Zimmer lieben, aber die Umgebung laut finden. Diese Funktion bietet ein tieferes Verständnis von differenzierteren Stimmungen, die verschiedenen Attributen zugeordnet sind, und ist ideal für die Durchführung feiner Analysen.

Analysieren der Stimmung mit Azure AI Services

Der Azure AI Language-Dienst, Teil von Azure AI Services, ermöglicht Es Ihnen, Stimmungen und Meinungen aus Textdaten zu analysieren. Die Integration von Funktionen zur Stimmungsanalyse in Ihre Anwendungen kann nahtlos mithilfe der azure_ai Erweiterung für die Azure-Datenbank für PostgreSQL flexible Server erfolgen.

Lernziele

Das Modul untersucht die Stimmungsanalyse- und Meinungs-Mining-Funktionen des Azure AI Language-Diensts und wie die azure_ai Erweiterung verwendet werden kann, um die Stimmungsanalyse direkt in Ihre PostgreSQL-Datenbanken zu integrieren. In diesem Modul führen Sie Folgendes aus:

• Erkunden Sie die Grundlagen der Stimmungsanalyse und wie sie angewendet werden kann, um Einblicke in Benutzerstimmungen und Emotionen zu erhalten.
• Beschreiben Von Meinungsminingtechniken zur Identifizierung von Stimmungen im Zusammenhang mit bestimmten Attributen.
• Wenden Sie mithilfe der azure_ai Erweiterung eine Stimmungsanalyse auf Benutzerrezensionen in einer PostgreSQL-Datenbank an.

Am Ende dieses Moduls sind Sie ausgestattet, intelligente Anwendungen zu erstellen, die Stimmungen und Meinungen direkt in Ihrer Datenbank verstehen.