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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.

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. Elle génère un mot de passe (appelé clé) et une URL de point de terminaison que vous utilisez pour authentifier les demandes 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 demande 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

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 :

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