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Ejercicio: Análisis del contenido de un tweet

Completado

En este ejercicio, seguiremos trabajando en la aplicación de supervisión de redes sociales. Se analizará si los tweets sobre el producto son positivos o negativos. Usaremos la acción Opinión, que proporciona una puntuación numérica que representa la opinión del tweet. En el siguiente diagrama se muestra una vista conceptual del flujo de trabajo y se resalta el elemento en el que trabajaremos.

Obtener la clave y el punto de conexión para los servicios de Azure AI

La API Lenguaje de Azure AI proporciona procesamiento de lenguaje natural para texto e incluye funcionalidades como el análisis de sentimiento, la extracción de frases clave, la detección de idioma y la vinculación de entidades. Usaremos esta API para el análisis de sentimiento y ejecutaremos un script para completar las siguientes tareas mediante programación:

• Configure una cuenta de servicios de Azure AI.

• Registre el servicio Text Analytics.

• Devuelva una clave de cuenta y una dirección URL de punto de conexión para servicios de Azure AI. En este ejercicio, se necesitarán esos valores para realizar llamadas y obtener puntuaciones de opinión.

1. En Azure Portal, abra una sesión de Cloud Shell seleccionando el icono Cloud Shell en la parte superior de la pantalla. También puede abrir una ventana de Cloud Shell en https://shell.azure.com.

2. En la ventana de Cloud Shell, ejecute el siguiente comando curl para copiar el script setup-textanalytics.sh desde GitHub:

   curl https://raw.githubusercontent.com/MicrosoftDocs/mslearn-route-and-process-data-logic-apps/master/setup-textanalytics.sh > setup-textanalytics.sh
   

3. Para ejecutar el script, ejecute el comando siguiente. Este comando tardará unos minutos.

   bash setup-textanalytics.sh
   

4. Espere a que se complete el script. Cuando haya terminado, en Cloud Shell se muestran los valores de las propiedades siguientes.

   • Clave de la cuenta de Cognitive Services

   • Punto de conexión de la cuenta de Cognitive Services

5. Guarde en un lugar seguro los valores que aparecen en Cloud Shell. Se necesitarán en este ejercicio al actualizar la aplicación en Azure Portal.

Agregar la acción Opinión

Ahora, agregaremos la acción Opinión al flujo de trabajo mediante el Azure Portal.

1. En el Azure Portal, vuelva al diseñador de flujo de trabajo. En el menú de Aplicación lógica, en Herramientas de desarrollo, seleccione Diseñador de aplicación lógica.

2. En el desencadenador de X, seleccione Nuevo paso.

3. En el cuadro de búsqueda Elegir una operación, escriba Cognitive Services.

4. Seleccione el conector Azure Cognitive Services para Lenguaje.

5. En la sección Acciones, seleccione Opinión.

   Se muestra el cuadro de perfil de usuario para que pueda proporcionar información sobre la conexión a su cuenta de servicios de Azure AI.

6. Proporcione la siguiente información de conexión:

   Propiedad	Necesario	Valor	Descripción
   Nombre de la conexión	Sí	CognitiveServicesConnection	Nombre que se va a proporcionar a la conexión
   Tipo de autenticación	Yes	Clave de API	Autenticación que se va a usar para acceder a la cuenta de servicios de Azure AI
   Clave de cuenta	Sí	<your-previously-saved-API-key>	Clave que se va a usar para acceder a la cuenta de servicios de Azure AI
   Dirección URL del sitio	No	<your-saved-endpoint-address>	Dirección URL del punto de conexión de la cuenta de servicios de Azure AI

7. Seleccione Crear cuando haya terminado.

   Ahora se muestran las propiedades y la acción Opinión.

Configurar la acción Opinión

A continuación, configuraremos las propiedades de la acción Opinión para especificar el texto del tweet desde el desencadenador de X.

1. En la acción Opinión, seleccione el campo documents-id. Proporcione un identificador único para asignarlo al documento.

2. A continuación, seleccione el campo documents-text.

   Se muestra la lista de contenido dinámico para seleccionar salidas desde el desencadenador anterior o cualquier otra acción.

3. Desde la lista de contenido dinámico, en Cuando se publica un tweet nuevo, seleccione Texto del tweet.

   Sustitución: si usa el desencadenador RSS denominado Cuando se publica un elemento de fuente, seleccione FeedSummary.

4. Guarde el flujo de trabajo.

   Este paso inserta los cambios en la aplicación lógica implementada. Servicios de Azure AI procesará los tweets que contengan el nombre del producto y se les proporcionará una puntuación numérica. Recuerde que una puntuación que tienda 1 es una opinión positiva, mientras que una puntuación que tienda a 0 es negativa.

Revisión del resultado

En esta sección, verá cómo supervisar la ejecución del flujo de trabajo de la aplicación lógica y visualizará el flujo de datos a través de cada paso. Esta funcionalidad es útil para confirmar que la aplicación funciona correctamente.

1. En el menú de recursos de la aplicación lógica, seleccione Introducción.

2. En la barra de herramientas del panel Información General, seleccione Actualizar cada minuto hasta que la sección Historial de ejecuciones muestre al menos una ejecución completada.

   Nota:

   Cada elemento de la lista Historial de ejecuciones representa un tweet independiente que contenía el texto de búsqueda que proporcionó al desencadenador.

3. Cuando se muestre al menos una ejecución completada, seleccione la ejecución.

   Se abre una página denominada Ejecución de aplicación lógica que muestra el estado de cada paso del flujo de trabajo y el tiempo de ejecución necesario para cada uno. Desde esta vista, también puede revisar el flujo de datos de cada paso.

4. Para ver las entradas y salidas de la acción, seleccione la acción Opinión.

   La acción se expande para mostrar las secciones ENTRADAS y SALIDAS.

5. En la sección SALIDAS, busque el texto del tweet y la puntuación asignados por el motor de servicios de Azure AI.

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