Qu’est-ce que l’analyse des sentiments et l’exploration des opinions ?

L’analyse des sentiments et l’exploration des opinions constituent des fonctionnalités proposées par le Service de langage, un ensemble d’algorithmes de Machine Learning et d’IA dans le cloud pour le développement d’applications intelligentes qui impliquent un langage écrit. Ces fonctionnalités vous aident à identifier ce que pensent les gens de votre marque ou d’un thème donné en explorant du texte pour trouver des indices sur le sentiment (positif ou négatif). Elles peuvent les associer à des aspects spécifiques du texte.

L’analyse des sentiments et l’exploration des opinions fonctionnent avec diverses langues écrites.

analyse de sentiments

La fonctionnalité d’analyse des sentiments fournit des étiquettes de sentiment (par exemple « négatif », « neutre » et « positif ») en fonction du score de confiance le plus élevé trouvé par le service au niveau de la phrase et du document. Cette fonctionnalité retourne également des scores de confiance compris entre 0 et 1 pour chaque document, ainsi que les phrases qu’il contient pour les sentiments positif, neutre et négatif.

Exploration des opinions

L’exploration des opinions constitue une fonctionnalité de l’analyse des sentiments. Également connue sous le nom d’analyse des sentiments basée sur l’aspect dans le domaine du traitement automatique des langues, cette fonctionnalité fournit des informations plus précises sur les opinions liées aux mots (notamment les attributs de produits ou de services) dans le texte.

Modèle prédéfini

Flux de travail classique

Pour utiliser cette fonctionnalité, vous envoyez des données à des fins d’analyse et gérez la sortie de l’API dans votre application. L’analyse est effectuée telle quelle, sans personnalisation supplémentaire du modèle utilisé sur vos données.

1. Créez une ressource Azure AI Language, qui vous permet d’accéder aux fonctionnalités offertes par Azure AI Language. Cela génère un mot de passe (appelé clé) et une URL de point de terminaison que vous utilisez pour authentifier les requêtes d’API.

2. Créez une requête à l’aide de l’API REST ou de la bibliothèque de client pour C#, Java, JavaScript et Python. Vous pouvez également envoyer des appels asynchrones avec une requête de lot afin de combiner des requêtes d’API pour plusieurs fonctionnalités en un seul appel.

3. Envoyez la requête contenant vos données texte. Votre clé et votre point de terminaison sont utilisés pour l’authentification.

4. Diffusez ou stockez la réponse localement.

Prise en main de l’analyse des sentiments

Pour utiliser l’analyse des sentiments, vous envoyez du texte brut non structuré à des fins d’analyse et gérez la sortie de l’API dans votre application. L’analyse est effectuée telle quelle, sans aucune personnalisation supplémentaire du modèle utilisé sur vos données. Il existe deux façons d’utiliser l’analyse des sentiments :

Option de développement	Description
Language studio	Language Studio est une plateforme web qui vous permet d’essayer la liaison d’entités avec des exemples de texte sans compte Azure et vos propres données lorsque vous vous inscrivez. Pour plus d’informations, consultez le site web Language Studio ou le démarrage rapide de Language Studio.
API REST ou bibliothèque de client (SDK Azure)	Intégrez l’analyse des sentiments dans vos applications à l’aide de l’API REST ou de la bibliothèque de client disponible dans différents langages. Pour plus d’informations, consultez le guide de démarrage rapide analyse des sentiments.
Conteneur Docker	Utilisez le conteneur Docker disponible pour déployer cette fonctionnalité localement. Ces conteneurs Docker vous donnent la possibilité de rapprocher le service plus près de vos données, ce qui peut être souhaitable pour des raisons de conformité, de sécurité ou opérationnelles.

Documentation de référence et exemples de code

Quand vous utilisez cette fonctionnalité dans vos applications, consultez la documentation de référence et les exemples suivants pour Azure AI Language :

Option de développement/langage	Documentation de référence	Exemples
API REST	Documentation des API REST
C#	Documentation C#	Exemples C#
Java	Documentation Java	Exemples Java
JavaScript	Documentation JavaScript	Exemples JavaScript
Python	Documentation Python	Exemples Python

Modèle personnalisé (préversion)

L’analyse des sentiments personnalisée permet aux utilisateurs de créer des modèles IA personnalisés pour classer du texte en sentiments prédéfinis par l’utilisateur. En créant un projet d’analyse des sentiments personnalisée, les développeurs peuvent non seulement étiqueter des données, mais aussi entraîner, évaluer et améliorer les performances du modèle de façon itérative avant de le rendre disponible pour sa consommation. La qualité des données étiquetées impacte considérablement les performances du modèle. Pour simplifier la création et la personnalisation de votre modèle, le service offre un portail web personnalisé accessible dans Langage Studio. Vous pouvez facilement commencer à utiliser le service en suivant les étapes de ce guide de démarrage rapide.

Cycle de vie du développement de projet

La création d’un projet d’analyse des sentiments personnalisée implique généralement différentes étapes.

Suivez ces étapes pour tirer le meilleur parti de votre modèle :

1. Définir votre schéma : comprenez vos données et identifiez les sentiments qui vous intéressent afin d’éviter toute ambiguïté.

2. Étiqueter vos données : la qualité de l’étiquetage des données est un facteur clé dans la détermination des performances du modèle. Évitez toute ambiguïté, veillez à ce que vos sentiments soient clairement séparés les uns des autres.

3. Entraîner le modèle : votre modèle commence à apprendre à partir de vos données étiquetées.

4. Voir les performances du modèle : consultez les détails de l’évaluation de votre modèle pour déterminer ses performances quand de nouvelles données lui sont présentées.

5. Déployer le modèle : le déploiement d’un modèle permet de l’utiliser avec l’API Analyse.

6. Classifier un texte : utilisez votre modèle personnalisé pour des tâches d’analyse des sentiments.

Options de développement

Option de développement	Description
Language studio	Language Studio est une plateforme web qui vous permet d’essayer la liaison d’entités avec des exemples de texte sans compte Azure et vos propres données lorsque vous vous inscrivez.
API REST	Intégrez l’analyse des sentiments à vos applications par programmation à l’aide de l’API REST.

Pour plus d’informations, consultez le guide de démarrage rapide analyse des sentiments.

Documentation de référence

Quand vous utilisez l’analyse des sentiments personnalisée, consultez la documentation de référence et les exemples suivants pour le Service de langage :

Option de développement/langage	Documentation de référence	Exemples
API REST (création)	Documentation des API REST
API REST (runtime)	Documentation des API REST

Intelligence artificielle responsable

Un système d’IA englobe non seulement la technologie, mais aussi ses utilisateurs, les personnes concernées et l’environnement dans lequel il est déployé. Pour plus d’informations sur l’utilisation et le déploiement d’une IA responsable dans vos systèmes, consultez la Note de transparence pour l’analyse des sentiments. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus :

Étapes suivantes

• Articles de démarrage rapide contenant des instructions sur l’utilisation du service pour la première fois.
  • Utiliser le modèle prédéfini
  • Créer un modèle personnalisé