Informationen zur Stimmungsanalyse
Die Stimmungsanalyse ist eine entscheidende Methode für die Verarbeitung natürlicher Sprachen (Natural Language Processing, NLP), mit der wir den emotionalen Ton oder die Stimmung erkennen können, der in Textdaten ausgedrückt wird. Mit maschinellem Lernen und natürlicher NLP soll die Stimmungsanalyse bestimmen, ob die Meinungen, Stimmungen, Bewertungen, Einstellungen und Emotionen, die im Text ausgedrückt werden, eine positive, negative oder neutrale Stimmung vermitteln. Mit diesen Funktionen können Anwendungen die Benutzerstimmung verstehen, die Markenwahrnehmung überwachen und fundierte Entscheidungen basierend auf Textinhalten treffen.
Die Web- und mobilen Apps für Margie es Travel ermöglichen es Mietern, Rezensionen zu übermitteln, die ihre Erfahrungen in den In den Apps aufgeführten Eigenschaften enthalten. Der Text dieser Bewertungen enthält wertvolle Informationen darüber, wie der Kunde über die Immobilie, seinen Gastgeber und seinen Aufenthalt fühlte. Wenn Sie diese Stimmungen verstehen, kann Margie es Travel ihren Kunden besser dienen und wertvolles Feedback für Immobilienbesitzer und Manager geben.
Analysieren der Stimmung mit der azure_ai Erweiterung
Die azure_ai Erweiterung für Azure Database for PostgreSQL – Flexible Server basiert auf der Integration mit dem Azure AI Language-Dienst, um eine Stimmungsanalyse durchzuführen. Auf die Funktionen der Stimmungsanalyse der Erweiterung kann mithilfe der funktion analyze_sentiment() innerhalb des azure_cognitive Schemas zugegriffen werden.
Diese Methode verfügt über drei Überladungen, sodass Sie die Stimmung eines Datensatzes gleichzeitig oder mehrerer Datensätze analysieren können, indem Sie ein Array von Werten übergeben, die ausgewertet werden sollen. Mit dem language Parameter können Sie auch angeben, in welchen der 94 unterstützten Sprachen der Eingabetext geschrieben wird.
Die Ausgabe der analyze_sentiment()-Funktion ist der sentiment_analysis_result zusammengesetzten Typ. Die Struktur des Typs lautet:
Column | Type
----------------+------------------
sentiment | text
positive_score | double precision
neutral_score | double precision
negative_score | double precision
Der zusammengesetzte Typ enthält die Stimmungsvorhersagen des Eingabetexts. Es enthält die Stimmung, die positiv, negativ, neutral oder gemischt sein kann, und die Bewertungen für positive, neutrale und negative Aspekte im Text. Die Ergebnisse werden als reale Zahlen zwischen 0 und 1 dargestellt. Beispielsweise ist die Stimmung in (neutral, 0,26, 0,64, 0,09) neutral, mit einem positiven Ergebnis von 0,26, neutral von 0,64 und negativ bei 0,09.
Die Funktion weist einzelnen Sätzen oder ganzen Dokumenten Stimmungsbezeichnungen (positiv, negativ oder neutral) zu. Diese Beschriftungen geben den emotionalen Ton an, der im Text ausgedrückt wird. Es gibt Konfidenzbewertungen zusammen mit den Stimmungsbezeichnungen zurück, die das Vertrauen des Modells in seine Vorhersagen darstellen.
Vorteile der Stimmungsanalyse
- Verstehen von Kundenfeedback: Analysieren von Rezensionen, Beiträgen in sozialen Medien, Umfragen usw.
- Marken-Reputation überwachen: Verfolgen Sie die Stimmungstrends im Laufe der Zeit.
- Benutzerfreundlichkeit personalisieren: Passen Sie Inhalte basierend auf der Benutzerstimmung an.