Mulai Cepat: Analisis sentimen dan Penambangan Pendapat

Dokumentasi | lainnya (NuGet) | Kode sumber pustaka

Gunakan mulai cepat ini untuk membuat aplikasi analisis sentimen dengan pustaka klien untuk .NET. Dalam contoh berikut, Anda membuat aplikasi C# yang dapat mengidentifikasi sentimen yang dinyatakan dalam sampel teks, dan melakukan analisis sentimen berbasis aspek.

Prasyarat

• Langganan Azure - Buat langganan secara gratis
• IDE Visual Studio

Persiapan

Membuat grup sumber daya Azure

Untuk menggunakan sampel kode di bawah ini, Anda harus menyebarkan sumber daya Azure. Sumber daya ini akan berisi kunci dan titik akhir yang akan Anda gunakan untuk mengautentikasi panggilan API yang Anda kirim ke layanan Bahasa.

1. Gunakan tautan berikut untuk membuat sumber daya bahasa menggunakan portal Azure. Anda harus masuk menggunakan langganan Azure Anda.

2. Pada layar Pilih fitur tambahan yang muncul, pilih Lanjutkan untuk membuat sumber daya Anda.

   

3. Di layar Buat bahasa, berikan informasi berikut ini:

   Detil	Deskripsi
   Langganan	Akun langganan yang akan dikaitkan dengan sumber daya Anda. Pilih langganan Azure Anda dari menu drop-down.
   Grup sumber daya	Grup sumber daya adalah kontainer yang menyimpan sumber daya yang Anda buat. Pilih Buat baru untuk membuat grup sumber daya baru.
   Wilayah	Lokasi sumber daya Bahasa Anda. Wilayah yang berbeda dapat memperkenalkan latensi tergantung pada lokasi fisik Anda, tetapi tidak berdampak pada ketersediaan runtime sumber daya Anda. Untuk mulai cepat ini, pilih wilayah yang tersedia di dekat Anda, atau pilih US Timur.
   Nama	Nama untuk sumber daya Bahasa Anda. Nama ini juga akan digunakan untuk membuat URL titik akhir yang akan digunakan aplikasi Anda untuk mengirim permintaan API.
   Tingkatan harga	Tingkat harga untuk sumber daya Bahasa Anda. Anda dapat menggunakan tingkat F0 Gratis untuk mencoba layanan dan meningkatkannya nanti ke tingkat berbayar untuk produksi.

   

4. Pastikan kotak centang Pemberitahuan AI Bertanggung Jawab dicentang.

5. Pilih Tinjau + Buat di bagian bawah halaman.

6. Di layar yang muncul, pastikan validasi telah berlalu, dan Anda memasukkan informasi dengan benar. Lalu pilih Buat.

Dapatkan kunci dan titik akhir Anda

Selanjutnya Anda akan memerlukan kunci dan titik akhir dari sumber daya untuk menghubungkan aplikasi Anda ke API. Anda akan menempelkan kunci dan titik akhir Anda ke dalam kode di mulai cepat nanti.

1. Setelah sumber daya Bahasa berhasil disebarkan, klik tombol Buka Sumber Daya di bawah Langkah Berikutnya.

   

2. Pada layar untuk sumber daya Anda, pilih Kunci dan titik akhir di panel kiri. Anda akan menggunakan salah satu kunci dan titik akhir Anda dalam langkah-langkah di bawah ini.

   

Membuat variabel lingkungan

Aplikasi Anda harus diautentikasi untuk mengirim permintaan API. Untuk produksi, gunakan cara yang aman dalam menyimpan dan mengakses info masuk Anda. Dalam contoh ini, Anda akan menulis kredensial Anda ke variabel lingkungan pada komputer lokal yang menjalankan aplikasi.

Untuk mengatur variabel lingkungan untuk kunci sumber daya Bahasa Anda, buka jendela konsol, dan ikuti instruksi untuk sistem operasi dan lingkungan pengembangan Anda.

• Untuk mengatur LANGUAGE_KEY variabel lingkungan, ganti your-key dengan salah satu kunci untuk sumber daya Anda.
• Untuk mengatur LANGUAGE_ENDPOINT variabel lingkungan, ganti your-endpoint dengan titik akhir untuk sumber daya Anda.

Penting

Kami merekomendasikan autentikasi ID Microsoft Entra dengan identitas terkelola untuk sumber daya Azure untuk menghindari penyimpanan kredensial dengan aplikasi Anda yang berjalan di cloud.

Gunakan kunci API dengan hati-hati. Jangan sertakan kunci API langsung dalam kode Anda, dan jangan pernah mempostingnya secara publik. Jika menggunakan kunci API, simpan dengan aman di Azure Key Vault, putar kunci secara teratur, dan batasi akses ke Azure Key Vault menggunakan kontrol akses berbasis peran dan pembatasan akses jaringan. Untuk informasi selengkapnya tentang menggunakan kunci API dengan aman di aplikasi Anda, lihat Kunci API dengan Azure Key Vault.

Untuk informasi selengkapnya tentang keamanan layanan AI, lihat Mengautentikasi permintaan ke layanan Azure AI.

Windows

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Catatan

Jika Anda hanya perlu mengakses variabel lingkungan di konsol yang sedang berjalan saat ini, Anda dapat mengatur variabel lingkungan dengan set alih-alih setx.

Setelah menambahkan variabel lingkungan, Anda mungkin perlu memulai ulang program yang sedang berjalan yang perlu membaca variabel lingkungan, termasuk jendela konsol. Misalnya, jika Anda menggunakan Visual Studio sebagai editor, hidupkan ulang Visual Studio sebelum menjalankan contoh.

Linux

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

Setelah Anda menambahkan variabel lingkungan, jalankan source ~/.bashrc dari jendela konsol Anda untuk membuat perubahan efektif.

macOS

Bash (sebuah bahasa shell dan bahasa perintah untuk Unix)

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

Setelah Anda menambahkan variabel lingkungan, jalankan source ~/.bash_profile dari jendela konsol Anda untuk membuat perubahan efektif.

Xcode

Untuk pengembangan iOS dan macOS, Anda mengatur variabel lingkungan di Xcode. Misalnya, ikuti langkah-langkah ini untuk mengatur variabel lingkungan di Xcode 13.4.1.

1. Pilih skema Edit SkemaProduk>>
2. Pilih Argumen pada halaman Jalankan (Eksekusi Debug)
3. Di bawah Variabel Lingkungan pilih tanda plus (+) untuk menambahkan variabel lingkungan baru.
4. Masukkan LANGUAGE_KEY untuk Nama dan masukkan kunci sumber daya Bahasa Anda untuk Nilai.
5. Lakukan langkah-langkah ini untuk titik akhir sumber daya Anda. Beri nama variabel LANGUAGE_ENDPOINTlingkungan baru .

Untuk opsi konfigurasi lainnya, lihat dokumentasi Xcode.

Buat aplikasi .NET Core baru

Menggunakan Ide Visual Studio, buat aplikasi konsol .NET Core baru. Ini membuat proyek "Halo Dunia" dengan satu file sumber C#: program.cs.

Pasang pustaka klien dengan mengeklik kanan solusi proyek di Penjelajah Solusi, lalu pilih Kelola Paket NuGet. Di manajer paket yang terbuka pilih Telusuri dan cari Azure.AI.TextAnalytics. Pilih versi 5.2.0, lalu Pasang. Anda juga dapat menggunakan Package Manager Console.

Contoh kode

Salin kode berikut ke file program.cs Anda dan jalankan kode.

using Azure;
using System;
using Azure.AI.TextAnalytics;
using System.Collections.Generic;

namespace Example
{
    class Program
    {
        // This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
        static string languageKey = Environment.GetEnvironmentVariable("LANGUAGE_KEY");
        static string languageEndpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("LANGUAGE_ENDPOINT");

        private static readonly AzureKeyCredential credentials = new AzureKeyCredential(languageKey);
        private static readonly Uri endpoint = new Uri(languageEndpoint);

        // Example method for detecting opinions text. 
        static void SentimentAnalysisWithOpinionMiningExample(TextAnalyticsClient client)
        {
            var documents = new List<string>
            {
                "The food and service were unacceptable. The concierge was nice, however."
            };

            AnalyzeSentimentResultCollection reviews = client.AnalyzeSentimentBatch(documents, options: new AnalyzeSentimentOptions()
            {
                IncludeOpinionMining = true
            });

            foreach (AnalyzeSentimentResult review in reviews)
            {
                Console.WriteLine($"Document sentiment: {review.DocumentSentiment.Sentiment}\n");
                Console.WriteLine($"\tPositive score: {review.DocumentSentiment.ConfidenceScores.Positive:0.00}");
                Console.WriteLine($"\tNegative score: {review.DocumentSentiment.ConfidenceScores.Negative:0.00}");
                Console.WriteLine($"\tNeutral score: {review.DocumentSentiment.ConfidenceScores.Neutral:0.00}\n");
                foreach (SentenceSentiment sentence in review.DocumentSentiment.Sentences)
                {
                    Console.WriteLine($"\tText: \"{sentence.Text}\"");
                    Console.WriteLine($"\tSentence sentiment: {sentence.Sentiment}");
                    Console.WriteLine($"\tSentence positive score: {sentence.ConfidenceScores.Positive:0.00}");
                    Console.WriteLine($"\tSentence negative score: {sentence.ConfidenceScores.Negative:0.00}");
                    Console.WriteLine($"\tSentence neutral score: {sentence.ConfidenceScores.Neutral:0.00}\n");

                    foreach (SentenceOpinion sentenceOpinion in sentence.Opinions)
                    {
                        Console.WriteLine($"\tTarget: {sentenceOpinion.Target.Text}, Value: {sentenceOpinion.Target.Sentiment}");
                        Console.WriteLine($"\tTarget positive score: {sentenceOpinion.Target.ConfidenceScores.Positive:0.00}");
                        Console.WriteLine($"\tTarget negative score: {sentenceOpinion.Target.ConfidenceScores.Negative:0.00}");
                        foreach (AssessmentSentiment assessment in sentenceOpinion.Assessments)
                        {
                            Console.WriteLine($"\t\tRelated Assessment: {assessment.Text}, Value: {assessment.Sentiment}");
                            Console.WriteLine($"\t\tRelated Assessment positive score: {assessment.ConfidenceScores.Positive:0.00}");
                            Console.WriteLine($"\t\tRelated Assessment negative score: {assessment.ConfidenceScores.Negative:0.00}");
                        }
                    }
                }
                Console.WriteLine($"\n");
            }
        }

        static void Main(string[] args)
        {
            var client = new TextAnalyticsClient(endpoint, credentials);
            SentimentAnalysisWithOpinionMiningExample(client);

            Console.Write("Press any key to exit.");
            Console.ReadKey();
        }

    }
}

Keluaran

Document sentiment: Mixed

    Positive score: 0.47
    Negative score: 0.52
    Neutral score: 0.00

    Text: "The food and service were unacceptable. "
    Sentence sentiment: Negative
    Sentence positive score: 0.00
    Sentence negative score: 0.99
    Sentence neutral score: 0.00

    Target: food, Value: Negative
    Target positive score: 0.00
    Target negative score: 1.00
            Related Assessment: unacceptable, Value: Negative
            Related Assessment positive score: 0.00
            Related Assessment negative score: 1.00
    Target: service, Value: Negative
    Target positive score: 0.00
    Target negative score: 1.00
            Related Assessment: unacceptable, Value: Negative
            Related Assessment positive score: 0.00
            Related Assessment negative score: 1.00
    Text: "The concierge was nice, however."
    Sentence sentiment: Positive
    Sentence positive score: 0.94
    Sentence negative score: 0.05
    Sentence neutral score: 0.01

    Target: concierge, Value: Positive
    Target positive score: 1.00
    Target negative score: 0.00
            Related Assessment: nice, Value: Positive
            Related Assessment positive score: 1.00
            Related Assessment negative score: 0.00

Membersihkan sumber daya

Jika Anda ingin membersihkan dan menghapus langganan layanan Azure AI, Anda dapat menghapus sumber daya atau grup sumber daya. Menghapus grup sumber daya juga menghapus sumber daya apa pun yang terkait dengannya.

• Portal Azure
• Azure CLI

Gunakan perintah berikut untuk menghapus variabel lingkungan yang Anda buat untuk mulai cepat ini.

Windows

reg delete "HKCU\Environment" /v LANGUAGE_KEY /f

reg delete "HKCU\Environment" /v LANGUAGE_ENDPOINT /f

Linux

unset LANGUAGE_KEY

unset LANGUAGE_ENDPOINT

macOS

unset LANGUAGE_KEY

unset LANGUAGE_ENDPOINT

Langkah berikutnya

• Analisis sentimen dan dukungan bahasa penggalian opini
• Cara memanggil API
• Dokumentasi rujukan
• Sampel tambahan

Dokumentasi referensi | Sampel tambahan | Paket (Maven) | Kode sumber pustaka

Gunakan mulai cepat ini untuk membuat aplikasi analisis sentimen dengan pustaka klien untuk Java. Dalam contoh berikut, Anda akan membuat aplikasi Java yang dapat mengidentifikasi sentimen yang dinyatakan dalam sampel teks, serta melakukan analisis sentimen berbasis aspek.

Prasyarat

• Langganan Azure - Buat langganan secara gratis
• Java Development Kit (JDK) versi 8 atau lebih tinggi

Persiapan

Membuat grup sumber daya Azure

Untuk menggunakan sampel kode di bawah ini, Anda harus menyebarkan sumber daya Azure. Sumber daya ini akan berisi kunci dan titik akhir yang akan Anda gunakan untuk mengautentikasi panggilan API yang Anda kirim ke layanan Bahasa.

1. Gunakan tautan berikut untuk membuat sumber daya bahasa menggunakan portal Azure. Anda harus masuk menggunakan langganan Azure Anda.

2. Pada layar Pilih fitur tambahan yang muncul, pilih Lanjutkan untuk membuat sumber daya Anda.

   

3. Di layar Buat bahasa, berikan informasi berikut ini:

   Detil	Deskripsi
   Langganan	Akun langganan yang akan dikaitkan dengan sumber daya Anda. Pilih langganan Azure Anda dari menu drop-down.
   Grup sumber daya	Grup sumber daya adalah kontainer yang menyimpan sumber daya yang Anda buat. Pilih Buat baru untuk membuat grup sumber daya baru.
   Wilayah	Lokasi sumber daya Bahasa Anda. Wilayah yang berbeda dapat memperkenalkan latensi tergantung pada lokasi fisik Anda, tetapi tidak berdampak pada ketersediaan runtime sumber daya Anda. Untuk mulai cepat ini, pilih wilayah yang tersedia di dekat Anda, atau pilih US Timur.
   Nama	Nama untuk sumber daya Bahasa Anda. Nama ini juga akan digunakan untuk membuat URL titik akhir yang akan digunakan aplikasi Anda untuk mengirim permintaan API.
   Tingkatan harga	Tingkat harga untuk sumber daya Bahasa Anda. Anda dapat menggunakan tingkat F0 Gratis untuk mencoba layanan dan meningkatkannya nanti ke tingkat berbayar untuk produksi.

   

4. Pastikan kotak centang Pemberitahuan AI Bertanggung Jawab dicentang.

5. Pilih Tinjau + Buat di bagian bawah halaman.

6. Di layar yang muncul, pastikan validasi telah berlalu, dan Anda memasukkan informasi dengan benar. Lalu pilih Buat.

Dapatkan kunci dan titik akhir Anda

Selanjutnya Anda akan memerlukan kunci dan titik akhir dari sumber daya untuk menghubungkan aplikasi Anda ke API. Anda akan menempelkan kunci dan titik akhir Anda ke dalam kode di mulai cepat nanti.

1. Setelah sumber daya Bahasa berhasil disebarkan, klik tombol Buka Sumber Daya di bawah Langkah Berikutnya.

   

2. Pada layar untuk sumber daya Anda, pilih Kunci dan titik akhir di panel kiri. Anda akan menggunakan salah satu kunci dan titik akhir Anda dalam langkah-langkah di bawah ini.

   

Membuat variabel lingkungan

Aplikasi Anda harus diautentikasi untuk mengirim permintaan API. Untuk produksi, gunakan cara yang aman dalam menyimpan dan mengakses info masuk Anda. Dalam contoh ini, Anda akan menulis kredensial Anda ke variabel lingkungan pada komputer lokal yang menjalankan aplikasi.

Untuk mengatur variabel lingkungan untuk kunci sumber daya Bahasa Anda, buka jendela konsol, dan ikuti instruksi untuk sistem operasi dan lingkungan pengembangan Anda.

• Untuk mengatur LANGUAGE_KEY variabel lingkungan, ganti your-key dengan salah satu kunci untuk sumber daya Anda.
• Untuk mengatur LANGUAGE_ENDPOINT variabel lingkungan, ganti your-endpoint dengan titik akhir untuk sumber daya Anda.

Penting

Kami merekomendasikan autentikasi ID Microsoft Entra dengan identitas terkelola untuk sumber daya Azure untuk menghindari penyimpanan kredensial dengan aplikasi Anda yang berjalan di cloud.

Gunakan kunci API dengan hati-hati. Jangan sertakan kunci API langsung dalam kode Anda, dan jangan pernah mempostingnya secara publik. Jika menggunakan kunci API, simpan dengan aman di Azure Key Vault, putar kunci secara teratur, dan batasi akses ke Azure Key Vault menggunakan kontrol akses berbasis peran dan pembatasan akses jaringan. Untuk informasi selengkapnya tentang menggunakan kunci API dengan aman di aplikasi Anda, lihat Kunci API dengan Azure Key Vault.

Untuk informasi selengkapnya tentang keamanan layanan AI, lihat Mengautentikasi permintaan ke layanan Azure AI.

Windows

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Catatan

Jika Anda hanya perlu mengakses variabel lingkungan di konsol yang sedang berjalan saat ini, Anda dapat mengatur variabel lingkungan dengan set alih-alih setx.

Setelah menambahkan variabel lingkungan, Anda mungkin perlu memulai ulang program yang sedang berjalan yang perlu membaca variabel lingkungan, termasuk jendela konsol. Misalnya, jika Anda menggunakan Visual Studio sebagai editor, hidupkan ulang Visual Studio sebelum menjalankan contoh.

Linux

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

Setelah Anda menambahkan variabel lingkungan, jalankan source ~/.bashrc dari jendela konsol Anda untuk membuat perubahan efektif.

macOS

Bash (sebuah bahasa shell dan bahasa perintah untuk Unix)

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

Setelah Anda menambahkan variabel lingkungan, jalankan source ~/.bash_profile dari jendela konsol Anda untuk membuat perubahan efektif.

Xcode

Untuk pengembangan iOS dan macOS, Anda mengatur variabel lingkungan di Xcode. Misalnya, ikuti langkah-langkah ini untuk mengatur variabel lingkungan di Xcode 13.4.1.

1. Pilih skema Edit SkemaProduk>>
2. Pilih Argumen pada halaman Jalankan (Eksekusi Debug)
3. Di bawah Variabel Lingkungan pilih tanda plus (+) untuk menambahkan variabel lingkungan baru.
4. Masukkan LANGUAGE_KEY untuk Nama dan masukkan kunci sumber daya Bahasa Anda untuk Nilai.
5. Lakukan langkah-langkah ini untuk titik akhir sumber daya Anda. Beri nama variabel LANGUAGE_ENDPOINTlingkungan baru .

Untuk opsi konfigurasi lainnya, lihat dokumentasi Xcode.

Tambahkan pustaka klien

Buat proyek Maven di IDE atau lingkungan pengembangan pilihan Anda. Kemudian, tambahkan dependensi berikut ke file pom.xml proyek Anda. Anda dapat menemukan sintaks implementasi untuk alat build online lainnya.

<dependencies>
     <dependency>
        <groupId>com.azure</groupId>
        <artifactId>azure-ai-textanalytics</artifactId>
        <version>5.2.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

Contoh kode

Buat file Java bernama Example.java. Buka file dan salin kode di bawah ini. Kemudian jalankan kode.

import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.ai.textanalytics.models.*;
import com.azure.ai.textanalytics.TextAnalyticsClientBuilder;
import com.azure.ai.textanalytics.TextAnalyticsClient;

public class Example {
    
    // This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
    private static String languageKey = System.getenv("LANGUAGE_KEY");
    private static String languageEndpoint = System.getenv("LANGUAGE_ENDPOINT");

    public static void main(String[] args) {
        TextAnalyticsClient client = authenticateClient(languageKey, languageEndpoint);
        sentimentAnalysisWithOpinionMiningExample(client);
    }
    // Method to authenticate the client object with your key and endpoint.
    static TextAnalyticsClient authenticateClient(String key, String endpoint) {
        return new TextAnalyticsClientBuilder()
                .credential(new AzureKeyCredential(key))
                .endpoint(endpoint)
                .buildClient();
    }
    // Example method for detecting sentiment and opinions in text.
    static void sentimentAnalysisWithOpinionMiningExample(TextAnalyticsClient client)
    {
        // The document that needs be analyzed.
        String document = "The food and service were unacceptable. The concierge was nice, however.";

        System.out.printf("Document = %s%n", document);

        AnalyzeSentimentOptions options = new AnalyzeSentimentOptions().setIncludeOpinionMining(true);
        final DocumentSentiment documentSentiment = client.analyzeSentiment(document, "en", options);
        SentimentConfidenceScores scores = documentSentiment.getConfidenceScores();
        System.out.printf(
                "Recognized document sentiment: %s, positive score: %f, neutral score: %f, negative score: %f.%n",
                documentSentiment.getSentiment(), scores.getPositive(), scores.getNeutral(), scores.getNegative());


        documentSentiment.getSentences().forEach(sentenceSentiment -> {
            SentimentConfidenceScores sentenceScores = sentenceSentiment.getConfidenceScores();
            System.out.printf("\tSentence sentiment: %s, positive score: %f, neutral score: %f, negative score: %f.%n",
                    sentenceSentiment.getSentiment(), sentenceScores.getPositive(), sentenceScores.getNeutral(), sentenceScores.getNegative());
            sentenceSentiment.getOpinions().forEach(opinion -> {
                TargetSentiment targetSentiment = opinion.getTarget();
                System.out.printf("\t\tTarget sentiment: %s, target text: %s%n", targetSentiment.getSentiment(),
                        targetSentiment.getText());
                for (AssessmentSentiment assessmentSentiment : opinion.getAssessments()) {
                    System.out.printf("\t\t\t'%s' assessment sentiment because of \"%s\". Is the assessment negated: %s.%n",
                            assessmentSentiment.getSentiment(), assessmentSentiment.getText(), assessmentSentiment.isNegated());
                }
            });
        });
    }
}

Keluaran

Document = The food and service were unacceptable. The concierge was nice, however.
Recognized document sentiment: mixed, positive score: 0.470000, neutral score: 0.000000, negative score: 0.520000.
	Sentence sentiment: negative, positive score: 0.000000, neutral score: 0.000000, negative score: 0.990000.
		Target sentiment: negative, target text: food
			'negative' assessment sentiment because of "unacceptable". Is the assessment negated: false.
		Target sentiment: negative, target text: service
			'negative' assessment sentiment because of "unacceptable". Is the assessment negated: false.
	Sentence sentiment: positive, positive score: 0.940000, neutral score: 0.010000, negative score: 0.050000.
		Target sentiment: positive, target text: concierge
			'positive' assessment sentiment because of "nice". Is the assessment negated: false.

Membersihkan sumber daya

Jika Anda ingin membersihkan dan menghapus langganan layanan Azure AI, Anda dapat menghapus sumber daya atau grup sumber daya. Menghapus grup sumber daya juga menghapus sumber daya apa pun yang terkait dengannya.

• Portal Azure
• Azure CLI

Gunakan perintah berikut untuk menghapus variabel lingkungan yang Anda buat untuk mulai cepat ini.

Windows

reg delete "HKCU\Environment" /v LANGUAGE_KEY /f

reg delete "HKCU\Environment" /v LANGUAGE_ENDPOINT /f

Linux

unset LANGUAGE_KEY

unset LANGUAGE_ENDPOINT

macOS

unset LANGUAGE_KEY

unset LANGUAGE_ENDPOINT

Langkah berikutnya

• Analisis sentimen dan dukungan bahasa penggalian opini
• Cara memanggil API
• Dokumentasi rujukan
• Sampel tambahan

Dokumentasi referensi | Sampel tambahan | Paket (npm) | Kode sumber pustaka

Gunakan mulai cepat ini untuk membuat aplikasi analisis sentimen dengan pustaka klien untuk Node.js. Dalam contoh berikut, Anda akan membuat aplikasi JavaScript yang dapat mengidentifikasi sentimen yang dinyatakan dalam sampel teks, serta melakukan analisis sentimen berbasis aspek.

Prasyarat

• Langganan Azure - Buat langganan secara gratis
• Node.js v14 LTS atau yang lebih baru

Persiapan

Membuat grup sumber daya Azure

Untuk menggunakan sampel kode di bawah ini, Anda harus menyebarkan sumber daya Azure. Sumber daya ini akan berisi kunci dan titik akhir yang akan Anda gunakan untuk mengautentikasi panggilan API yang Anda kirim ke layanan Bahasa.

1. Gunakan tautan berikut untuk membuat sumber daya bahasa menggunakan portal Azure. Anda harus masuk menggunakan langganan Azure Anda.

2. Pada layar Pilih fitur tambahan yang muncul, pilih Lanjutkan untuk membuat sumber daya Anda.

   

3. Di layar Buat bahasa, berikan informasi berikut ini:

   Detil	Deskripsi
   Langganan	Akun langganan yang akan dikaitkan dengan sumber daya Anda. Pilih langganan Azure Anda dari menu drop-down.
   Grup sumber daya	Grup sumber daya adalah kontainer yang menyimpan sumber daya yang Anda buat. Pilih Buat baru untuk membuat grup sumber daya baru.
   Wilayah	Lokasi sumber daya Bahasa Anda. Wilayah yang berbeda dapat memperkenalkan latensi tergantung pada lokasi fisik Anda, tetapi tidak berdampak pada ketersediaan runtime sumber daya Anda. Untuk mulai cepat ini, pilih wilayah yang tersedia di dekat Anda, atau pilih US Timur.
   Nama	Nama untuk sumber daya Bahasa Anda. Nama ini juga akan digunakan untuk membuat URL titik akhir yang akan digunakan aplikasi Anda untuk mengirim permintaan API.
   Tingkatan harga	Tingkat harga untuk sumber daya Bahasa Anda. Anda dapat menggunakan tingkat F0 Gratis untuk mencoba layanan dan meningkatkannya nanti ke tingkat berbayar untuk produksi.

   

4. Pastikan kotak centang Pemberitahuan AI Bertanggung Jawab dicentang.

5. Pilih Tinjau + Buat di bagian bawah halaman.

6. Di layar yang muncul, pastikan validasi telah berlalu, dan Anda memasukkan informasi dengan benar. Lalu pilih Buat.

Dapatkan kunci dan titik akhir Anda

Selanjutnya Anda akan memerlukan kunci dan titik akhir dari sumber daya untuk menghubungkan aplikasi Anda ke API. Anda akan menempelkan kunci dan titik akhir Anda ke dalam kode di mulai cepat nanti.

1. Setelah sumber daya Bahasa berhasil disebarkan, klik tombol Buka Sumber Daya di bawah Langkah Berikutnya.

   

2. Pada layar untuk sumber daya Anda, pilih Kunci dan titik akhir di panel kiri. Anda akan menggunakan salah satu kunci dan titik akhir Anda dalam langkah-langkah di bawah ini.

   

Membuat variabel lingkungan

Aplikasi Anda harus diautentikasi untuk mengirim permintaan API. Untuk produksi, gunakan cara yang aman dalam menyimpan dan mengakses info masuk Anda. Dalam contoh ini, Anda akan menulis kredensial Anda ke variabel lingkungan pada komputer lokal yang menjalankan aplikasi.

Untuk mengatur variabel lingkungan untuk kunci sumber daya Bahasa Anda, buka jendela konsol, dan ikuti instruksi untuk sistem operasi dan lingkungan pengembangan Anda.

• Untuk mengatur LANGUAGE_KEY variabel lingkungan, ganti your-key dengan salah satu kunci untuk sumber daya Anda.
• Untuk mengatur LANGUAGE_ENDPOINT variabel lingkungan, ganti your-endpoint dengan titik akhir untuk sumber daya Anda.

Penting

Kami merekomendasikan autentikasi ID Microsoft Entra dengan identitas terkelola untuk sumber daya Azure untuk menghindari penyimpanan kredensial dengan aplikasi Anda yang berjalan di cloud.

Gunakan kunci API dengan hati-hati. Jangan sertakan kunci API langsung dalam kode Anda, dan jangan pernah mempostingnya secara publik. Jika menggunakan kunci API, simpan dengan aman di Azure Key Vault, putar kunci secara teratur, dan batasi akses ke Azure Key Vault menggunakan kontrol akses berbasis peran dan pembatasan akses jaringan. Untuk informasi selengkapnya tentang menggunakan kunci API dengan aman di aplikasi Anda, lihat Kunci API dengan Azure Key Vault.

Untuk informasi selengkapnya tentang keamanan layanan AI, lihat Mengautentikasi permintaan ke layanan Azure AI.

Windows

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Catatan

Jika Anda hanya perlu mengakses variabel lingkungan di konsol yang sedang berjalan saat ini, Anda dapat mengatur variabel lingkungan dengan set alih-alih setx.

Setelah menambahkan variabel lingkungan, Anda mungkin perlu memulai ulang program yang sedang berjalan yang perlu membaca variabel lingkungan, termasuk jendela konsol. Misalnya, jika Anda menggunakan Visual Studio sebagai editor, hidupkan ulang Visual Studio sebelum menjalankan contoh.

Linux

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

Setelah Anda menambahkan variabel lingkungan, jalankan source ~/.bashrc dari jendela konsol Anda untuk membuat perubahan efektif.

macOS

Bash (sebuah bahasa shell dan bahasa perintah untuk Unix)

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

Setelah Anda menambahkan variabel lingkungan, jalankan source ~/.bash_profile dari jendela konsol Anda untuk membuat perubahan efektif.

Xcode

Untuk pengembangan iOS dan macOS, Anda mengatur variabel lingkungan di Xcode. Misalnya, ikuti langkah-langkah ini untuk mengatur variabel lingkungan di Xcode 13.4.1.

1. Pilih skema Edit SkemaProduk>>
2. Pilih Argumen pada halaman Jalankan (Eksekusi Debug)
3. Di bawah Variabel Lingkungan pilih tanda plus (+) untuk menambahkan variabel lingkungan baru.
4. Masukkan LANGUAGE_KEY untuk Nama dan masukkan kunci sumber daya Bahasa Anda untuk Nilai.
5. Lakukan langkah-langkah ini untuk titik akhir sumber daya Anda. Beri nama variabel LANGUAGE_ENDPOINTlingkungan baru .

Untuk opsi konfigurasi lainnya, lihat dokumentasi Xcode.

Membuat aplikasi Node.js baru

Di jendela konsol (seperti cmd, PowerShell, atau Bash), buat direktori baru untuk aplikasi Anda, dan buka direktori tersebut.

mkdir myapp 

cd myapp

Jalankan perintah npm init untuk membuat aplikasi node dengan file package.json.

npm init

Memasang pustaka klien

Instal paket npm:

npm install @azure/ai-language-text

Contoh kode

Buka file dan salin kode di bawah ini. Kemudian jalankan kode.

"use strict";

const { TextAnalyticsClient, AzureKeyCredential } = require("@azure/ai-text-analytics");

// This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
const key = process.env.LANGUAGE_KEY;
const endpoint = process.env.LANGUAGE_ENDPOINT;


//an example document for sentiment analysis and opinion mining
const documents = [{
    text: "The food and service were unacceptable. The concierge was nice, however.",
    id: "0",
    language: "en"
  }];
  
async function main() {
  console.log("=== Sentiment analysis and opinion mining sample ===");

  const client = new TextAnalysisClient(endpoint, new AzureKeyCredential(key));

  const results = await client.analyze("SentimentAnalysis", documents, {
    includeOpinionMining: true,
  });

  for (let i = 0; i < results.length; i++) {
    const result = results[i];
    console.log(`- Document ${result.id}`);
    if (!result.error) {
      console.log(`\tDocument text: ${documents[i].text}`);
      console.log(`\tOverall Sentiment: ${result.sentiment}`);
      console.log("\tSentiment confidence scores:", result.confidenceScores);
      console.log("\tSentences");
      for (const { sentiment, confidenceScores, opinions } of result.sentences) {
        console.log(`\t- Sentence sentiment: ${sentiment}`);
        console.log("\t  Confidence scores:", confidenceScores);
        console.log("\t  Mined opinions");
        for (const { target, assessments } of opinions) {
          console.log(`\t\t- Target text: ${target.text}`);
          console.log(`\t\t  Target sentiment: ${target.sentiment}`);
          console.log("\t\t  Target confidence scores:", target.confidenceScores);
          console.log("\t\t  Target assessments");
          for (const { text, sentiment } of assessments) {
            console.log(`\t\t\t- Text: ${text}`);
            console.log(`\t\t\t  Sentiment: ${sentiment}`);
          }
        }
      }
    } else {
      console.error(`\tError: ${result.error}`);
    }
  }
}
  
main().catch((err) => {
  console.error("The sample encountered an error:", err);
});

Keluaran

=== Sentiment analysis and opinion mining sample ===
- Document 0
    Document text: The food and service were unacceptable. The concierge was nice, however.
    Overall Sentiment: mixed
    Sentiment confidence scores: { positive: 0.49, neutral: 0, negative: 0.5 }
    Sentences
    - Sentence sentiment: negative
      Confidence scores: { positive: 0, neutral: 0, negative: 1 }
      Mined opinions
            - Target text: food
              Target sentiment: negative
              Target confidence scores: { positive: 0.01, negative: 0.99 }
              Target assessments
                    - Text: unacceptable
                      Sentiment: negative
            - Target text: service
              Target sentiment: negative
              Target confidence scores: { positive: 0.01, negative: 0.99 }
              Target assessments
                    - Text: unacceptable
                      Sentiment: negative
    - Sentence sentiment: positive
      Confidence scores: { positive: 0.98, neutral: 0.01, negative: 0.01 }
      Mined opinions
            - Target text: concierge
              Target sentiment: positive
              Target confidence scores: { positive: 1, negative: 0 }
              Target assessments
                    - Text: nice
                      Sentiment: positive

Membersihkan sumber daya

Jika Anda ingin membersihkan dan menghapus langganan layanan Azure AI, Anda dapat menghapus sumber daya atau grup sumber daya. Menghapus grup sumber daya juga menghapus sumber daya apa pun yang terkait dengannya.

• Portal Azure
• Azure CLI

Gunakan perintah berikut untuk menghapus variabel lingkungan yang Anda buat untuk mulai cepat ini.

Windows

reg delete "HKCU\Environment" /v LANGUAGE_KEY /f

reg delete "HKCU\Environment" /v LANGUAGE_ENDPOINT /f

Linux

unset LANGUAGE_KEY

unset LANGUAGE_ENDPOINT

macOS

unset LANGUAGE_KEY

unset LANGUAGE_ENDPOINT

Langkah berikutnya

• Analisis sentimen dan dukungan bahasa penggalian opini
• Cara memanggil API
• Dokumentasi rujukan
• Sampel tambahan

Dokumentasi referensi | Sampel tambahan | Paket (PyPi) | Kode sumber pustaka

Gunakan mulai cepat ini untuk membuat aplikasi analisis sentimen dengan pustaka klien untuk Python. Dalam contoh berikut, Anda akan membuat aplikasi Python yang dapat mengidentifikasi sentimen yang dinyatakan dalam sampel teks, serta melakukan analisis sentimen berbasis aspek.

Prasyarat

• Langganan Azure - Buat langganan secara gratis
• Python 3.7 atau yang lebih baru

Persiapan

Membuat grup sumber daya Azure

Untuk menggunakan sampel kode di bawah ini, Anda harus menyebarkan sumber daya Azure. Sumber daya ini akan berisi kunci dan titik akhir yang akan Anda gunakan untuk mengautentikasi panggilan API yang Anda kirim ke layanan Bahasa.

1. Gunakan tautan berikut untuk membuat sumber daya bahasa menggunakan portal Azure. Anda harus masuk menggunakan langganan Azure Anda.

2. Pada layar Pilih fitur tambahan yang muncul, pilih Lanjutkan untuk membuat sumber daya Anda.

   

3. Di layar Buat bahasa, berikan informasi berikut ini:

   Detil	Deskripsi
   Langganan	Akun langganan yang akan dikaitkan dengan sumber daya Anda. Pilih langganan Azure Anda dari menu drop-down.
   Grup sumber daya	Grup sumber daya adalah kontainer yang menyimpan sumber daya yang Anda buat. Pilih Buat baru untuk membuat grup sumber daya baru.
   Wilayah	Lokasi sumber daya Bahasa Anda. Wilayah yang berbeda dapat memperkenalkan latensi tergantung pada lokasi fisik Anda, tetapi tidak berdampak pada ketersediaan runtime sumber daya Anda. Untuk mulai cepat ini, pilih wilayah yang tersedia di dekat Anda, atau pilih US Timur.
   Nama	Nama untuk sumber daya Bahasa Anda. Nama ini juga akan digunakan untuk membuat URL titik akhir yang akan digunakan aplikasi Anda untuk mengirim permintaan API.
   Tingkatan harga	Tingkat harga untuk sumber daya Bahasa Anda. Anda dapat menggunakan tingkat F0 Gratis untuk mencoba layanan dan meningkatkannya nanti ke tingkat berbayar untuk produksi.

   

4. Pastikan kotak centang Pemberitahuan AI Bertanggung Jawab dicentang.

5. Pilih Tinjau + Buat di bagian bawah halaman.

6. Di layar yang muncul, pastikan validasi telah berlalu, dan Anda memasukkan informasi dengan benar. Lalu pilih Buat.

Dapatkan kunci dan titik akhir Anda

Selanjutnya Anda akan memerlukan kunci dan titik akhir dari sumber daya untuk menghubungkan aplikasi Anda ke API. Anda akan menempelkan kunci dan titik akhir Anda ke dalam kode di mulai cepat nanti.

1. Setelah sumber daya Bahasa berhasil disebarkan, klik tombol Buka Sumber Daya di bawah Langkah Berikutnya.

   

2. Pada layar untuk sumber daya Anda, pilih Kunci dan titik akhir di panel kiri. Anda akan menggunakan salah satu kunci dan titik akhir Anda dalam langkah-langkah di bawah ini.

   

Membuat variabel lingkungan

Aplikasi Anda harus diautentikasi untuk mengirim permintaan API. Untuk produksi, gunakan cara yang aman dalam menyimpan dan mengakses info masuk Anda. Dalam contoh ini, Anda akan menulis kredensial Anda ke variabel lingkungan pada komputer lokal yang menjalankan aplikasi.

Untuk mengatur variabel lingkungan untuk kunci sumber daya Bahasa Anda, buka jendela konsol, dan ikuti instruksi untuk sistem operasi dan lingkungan pengembangan Anda.

• Untuk mengatur LANGUAGE_KEY variabel lingkungan, ganti your-key dengan salah satu kunci untuk sumber daya Anda.
• Untuk mengatur LANGUAGE_ENDPOINT variabel lingkungan, ganti your-endpoint dengan titik akhir untuk sumber daya Anda.

Penting

Kami merekomendasikan autentikasi ID Microsoft Entra dengan identitas terkelola untuk sumber daya Azure untuk menghindari penyimpanan kredensial dengan aplikasi Anda yang berjalan di cloud.

Gunakan kunci API dengan hati-hati. Jangan sertakan kunci API langsung dalam kode Anda, dan jangan pernah mempostingnya secara publik. Jika menggunakan kunci API, simpan dengan aman di Azure Key Vault, putar kunci secara teratur, dan batasi akses ke Azure Key Vault menggunakan kontrol akses berbasis peran dan pembatasan akses jaringan. Untuk informasi selengkapnya tentang menggunakan kunci API dengan aman di aplikasi Anda, lihat Kunci API dengan Azure Key Vault.

Untuk informasi selengkapnya tentang keamanan layanan AI, lihat Mengautentikasi permintaan ke layanan Azure AI.

Windows

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Catatan

Jika Anda hanya perlu mengakses variabel lingkungan di konsol yang sedang berjalan saat ini, Anda dapat mengatur variabel lingkungan dengan set alih-alih setx.

Setelah menambahkan variabel lingkungan, Anda mungkin perlu memulai ulang program yang sedang berjalan yang perlu membaca variabel lingkungan, termasuk jendela konsol. Misalnya, jika Anda menggunakan Visual Studio sebagai editor, hidupkan ulang Visual Studio sebelum menjalankan contoh.

Linux

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

Setelah Anda menambahkan variabel lingkungan, jalankan source ~/.bashrc dari jendela konsol Anda untuk membuat perubahan efektif.

macOS

Bash (sebuah bahasa shell dan bahasa perintah untuk Unix)

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

Setelah Anda menambahkan variabel lingkungan, jalankan source ~/.bash_profile dari jendela konsol Anda untuk membuat perubahan efektif.

Xcode

Untuk pengembangan iOS dan macOS, Anda mengatur variabel lingkungan di Xcode. Misalnya, ikuti langkah-langkah ini untuk mengatur variabel lingkungan di Xcode 13.4.1.

1. Pilih skema Edit SkemaProduk>>
2. Pilih Argumen pada halaman Jalankan (Eksekusi Debug)
3. Di bawah Variabel Lingkungan pilih tanda plus (+) untuk menambahkan variabel lingkungan baru.
4. Masukkan LANGUAGE_KEY untuk Nama dan masukkan kunci sumber daya Bahasa Anda untuk Nilai.
5. Lakukan langkah-langkah ini untuk titik akhir sumber daya Anda. Beri nama variabel LANGUAGE_ENDPOINTlingkungan baru .

Untuk opsi konfigurasi lainnya, lihat dokumentasi Xcode.

Memasang pustaka klien

Setelah memasang Python, Anda dapat memasang pustaka klien dengan:

pip install azure-ai-textanalytics==5.2.0

Contoh kode

Buat file Python baru dan salin kode di bawah ini. Kemudian jalankan kode

# This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
language_key = os.environ.get('LANGUAGE_KEY')
language_endpoint = os.environ.get('LANGUAGE_ENDPOINT')

from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential

# Authenticate the client using your key and endpoint 
def authenticate_client():
    ta_credential = AzureKeyCredential(language_key)
    text_analytics_client = TextAnalyticsClient(
            endpoint=language_endpoint, 
            credential=ta_credential)
    return text_analytics_client

client = authenticate_client()

# Example method for detecting sentiment and opinions in text 
def sentiment_analysis_with_opinion_mining_example(client):

    documents = [
        "The food and service were unacceptable. The concierge was nice, however."
    ]

    result = client.analyze_sentiment(documents, show_opinion_mining=True)
    doc_result = [doc for doc in result if not doc.is_error]

    positive_reviews = [doc for doc in doc_result if doc.sentiment == "positive"]
    negative_reviews = [doc for doc in doc_result if doc.sentiment == "negative"]

    positive_mined_opinions = []
    mixed_mined_opinions = []
    negative_mined_opinions = []

    for document in doc_result:
        print("Document Sentiment: {}".format(document.sentiment))
        print("Overall scores: positive={0:.2f}; neutral={1:.2f}; negative={2:.2f} \n".format(
            document.confidence_scores.positive,
            document.confidence_scores.neutral,
            document.confidence_scores.negative,
        ))
        for sentence in document.sentences:
            print("Sentence: {}".format(sentence.text))
            print("Sentence sentiment: {}".format(sentence.sentiment))
            print("Sentence score:\nPositive={0:.2f}\nNeutral={1:.2f}\nNegative={2:.2f}\n".format(
                sentence.confidence_scores.positive,
                sentence.confidence_scores.neutral,
                sentence.confidence_scores.negative,
            ))
            for mined_opinion in sentence.mined_opinions:
                target = mined_opinion.target
                print("......'{}' target '{}'".format(target.sentiment, target.text))
                print("......Target score:\n......Positive={0:.2f}\n......Negative={1:.2f}\n".format(
                    target.confidence_scores.positive,
                    target.confidence_scores.negative,
                ))
                for assessment in mined_opinion.assessments:
                    print("......'{}' assessment '{}'".format(assessment.sentiment, assessment.text))
                    print("......Assessment score:\n......Positive={0:.2f}\n......Negative={1:.2f}\n".format(
                        assessment.confidence_scores.positive,
                        assessment.confidence_scores.negative,
                    ))
            print("\n")
        print("\n")
          
sentiment_analysis_with_opinion_mining_example(client)

Keluaran

Document Sentiment: mixed
Overall scores: positive=0.47; neutral=0.00; negative=0.52

Sentence: The food and service were unacceptable.
Sentence sentiment: negative
Sentence score:
Positive=0.00
Neutral=0.00
Negative=0.99

......'negative' target 'food'
......Target score:
......Positive=0.00
......Negative=1.00

......'negative' assessment 'unacceptable'
......Assessment score:
......Positive=0.00
......Negative=1.00

......'negative' target 'service'
......Target score:
......Positive=0.00
......Negative=1.00

......'negative' assessment 'unacceptable'
......Assessment score:
......Positive=0.00
......Negative=1.00



Sentence: The concierge was nice, however.
Sentence sentiment: positive
Sentence score:
Positive=0.94
Neutral=0.01
Negative=0.05

......'positive' target 'concierge'
......Target score:
......Positive=1.00
......Negative=0.00

......'positive' assessment 'nice'
......Assessment score:
......Positive=1.00
......Negative=0.00

Membersihkan sumber daya

Jika Anda ingin membersihkan dan menghapus langganan layanan Azure AI, Anda dapat menghapus sumber daya atau grup sumber daya. Menghapus grup sumber daya juga menghapus sumber daya apa pun yang terkait dengannya.

• Portal Azure
• Azure CLI

Gunakan perintah berikut untuk menghapus variabel lingkungan yang Anda buat untuk mulai cepat ini.

Windows

reg delete "HKCU\Environment" /v LANGUAGE_KEY /f

reg delete "HKCU\Environment" /v LANGUAGE_ENDPOINT /f

Linux

unset LANGUAGE_KEY

unset LANGUAGE_ENDPOINT

macOS

unset LANGUAGE_KEY

unset LANGUAGE_ENDPOINT

Langkah berikutnya

• Analisis sentimen dan dukungan bahasa penggalian opini
• Cara memanggil API
• Dokumentasi rujukan
• Sampel tambahan

Dokumentasi rujukan

Gunakan mulai cepat ini untuk mengirim permintaan analisis sentimen menggunakan REST API. Dalam contoh berikut, Anda akan menggunakan cURL untuk mengidentifikasi sentimen yang dinyatakan dalam sampel teks, dan melakukan analisis sentimen berbasis aspek.

Prasyarat

• Langganan Azure - Buat langganan secara gratis

Persiapan

Membuat grup sumber daya Azure

Untuk menggunakan sampel kode di bawah ini, Anda harus menyebarkan sumber daya Azure. Sumber daya ini akan berisi kunci dan titik akhir yang akan Anda gunakan untuk mengautentikasi panggilan API yang Anda kirim ke layanan Bahasa.

1. Gunakan tautan berikut untuk membuat sumber daya bahasa menggunakan portal Azure. Anda harus masuk menggunakan langganan Azure Anda.

2. Pada layar Pilih fitur tambahan yang muncul, pilih Lanjutkan untuk membuat sumber daya Anda.

   

3. Di layar Buat bahasa, berikan informasi berikut ini:

   Detil	Deskripsi
   Langganan	Akun langganan yang akan dikaitkan dengan sumber daya Anda. Pilih langganan Azure Anda dari menu drop-down.
   Grup sumber daya	Grup sumber daya adalah kontainer yang menyimpan sumber daya yang Anda buat. Pilih Buat baru untuk membuat grup sumber daya baru.
   Wilayah	Lokasi sumber daya Bahasa Anda. Wilayah yang berbeda dapat memperkenalkan latensi tergantung pada lokasi fisik Anda, tetapi tidak berdampak pada ketersediaan runtime sumber daya Anda. Untuk mulai cepat ini, pilih wilayah yang tersedia di dekat Anda, atau pilih US Timur.
   Nama	Nama untuk sumber daya Bahasa Anda. Nama ini juga akan digunakan untuk membuat URL titik akhir yang akan digunakan aplikasi Anda untuk mengirim permintaan API.
   Tingkatan harga	Tingkat harga untuk sumber daya Bahasa Anda. Anda dapat menggunakan tingkat F0 Gratis untuk mencoba layanan dan meningkatkannya nanti ke tingkat berbayar untuk produksi.

   

4. Pastikan kotak centang Pemberitahuan AI Bertanggung Jawab dicentang.

5. Pilih Tinjau + Buat di bagian bawah halaman.

6. Di layar yang muncul, pastikan validasi telah berlalu, dan Anda memasukkan informasi dengan benar. Lalu pilih Buat.

Dapatkan kunci dan titik akhir Anda

Selanjutnya Anda akan memerlukan kunci dan titik akhir dari sumber daya untuk menghubungkan aplikasi Anda ke API. Anda akan menempelkan kunci dan titik akhir Anda ke dalam kode di mulai cepat nanti.

1. Setelah sumber daya Bahasa berhasil disebarkan, klik tombol Buka Sumber Daya di bawah Langkah Berikutnya.

   

2. Pada layar untuk sumber daya Anda, pilih Kunci dan titik akhir di panel kiri. Anda akan menggunakan salah satu kunci dan titik akhir Anda dalam langkah-langkah di bawah ini.

   

Membuat variabel lingkungan

Aplikasi Anda harus diautentikasi untuk mengirim permintaan API. Untuk produksi, gunakan cara yang aman dalam menyimpan dan mengakses info masuk Anda. Dalam contoh ini, Anda akan menulis kredensial Anda ke variabel lingkungan pada komputer lokal yang menjalankan aplikasi.

Untuk mengatur variabel lingkungan untuk kunci sumber daya Bahasa Anda, buka jendela konsol, dan ikuti instruksi untuk sistem operasi dan lingkungan pengembangan Anda.

• Untuk mengatur LANGUAGE_KEY variabel lingkungan, ganti your-key dengan salah satu kunci untuk sumber daya Anda.
• Untuk mengatur LANGUAGE_ENDPOINT variabel lingkungan, ganti your-endpoint dengan titik akhir untuk sumber daya Anda.

Penting

Kami merekomendasikan autentikasi ID Microsoft Entra dengan identitas terkelola untuk sumber daya Azure untuk menghindari penyimpanan kredensial dengan aplikasi Anda yang berjalan di cloud.

Gunakan kunci API dengan hati-hati. Jangan sertakan kunci API langsung dalam kode Anda, dan jangan pernah mempostingnya secara publik. Jika menggunakan kunci API, simpan dengan aman di Azure Key Vault, putar kunci secara teratur, dan batasi akses ke Azure Key Vault menggunakan kontrol akses berbasis peran dan pembatasan akses jaringan. Untuk informasi selengkapnya tentang menggunakan kunci API dengan aman di aplikasi Anda, lihat Kunci API dengan Azure Key Vault.

Untuk informasi selengkapnya tentang keamanan layanan AI, lihat Mengautentikasi permintaan ke layanan Azure AI.

Windows

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Catatan

Jika Anda hanya perlu mengakses variabel lingkungan di konsol yang sedang berjalan saat ini, Anda dapat mengatur variabel lingkungan dengan set alih-alih setx.

Setelah menambahkan variabel lingkungan, Anda mungkin perlu memulai ulang program yang sedang berjalan yang perlu membaca variabel lingkungan, termasuk jendela konsol. Misalnya, jika Anda menggunakan Visual Studio sebagai editor, hidupkan ulang Visual Studio sebelum menjalankan contoh.

Linux

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

Setelah Anda menambahkan variabel lingkungan, jalankan source ~/.bashrc dari jendela konsol Anda untuk membuat perubahan efektif.

macOS

Bash (sebuah bahasa shell dan bahasa perintah untuk Unix)

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

Setelah Anda menambahkan variabel lingkungan, jalankan source ~/.bash_profile dari jendela konsol Anda untuk membuat perubahan efektif.

Xcode

Untuk pengembangan iOS dan macOS, Anda mengatur variabel lingkungan di Xcode. Misalnya, ikuti langkah-langkah ini untuk mengatur variabel lingkungan di Xcode 13.4.1.

1. Pilih skema Edit SkemaProduk>>
2. Pilih Argumen pada halaman Jalankan (Eksekusi Debug)
3. Di bawah Variabel Lingkungan pilih tanda plus (+) untuk menambahkan variabel lingkungan baru.
4. Masukkan LANGUAGE_KEY untuk Nama dan masukkan kunci sumber daya Bahasa Anda untuk Nilai.
5. Lakukan langkah-langkah ini untuk titik akhir sumber daya Anda. Beri nama variabel LANGUAGE_ENDPOINTlingkungan baru .

Untuk opsi konfigurasi lainnya, lihat dokumentasi Xcode.

Membuat file JSON dengan contoh isi permintaan

Di editor kode, buat file baru bernama test_sentiment_payload.json dan salin contoh JSON berikut. Contoh permintaan ini akan dikirim ke API pada langkah berikutnya.

{
	"kind": "SentimentAnalysis",
	"parameters": {
		"modelVersion": "latest",
		"opinionMining": "True"
	},
	"analysisInput":{
		"documents":[
			{
				"id":"1",
				"language":"en",
				"text": "The food and service were unacceptable. The concierge was nice, however."
			}
		]
	}
} 

Simpan test_sentiment_payload.json di suatu tempat di komputer Anda. Misalnya, desktop Anda.

Mengirim analisis sentimen dan permintaan API penggalian opini

Catatan

Contoh di bawah ini mencakup permintaan untuk fitur penambangan opini analisis sentimen, yang menyediakan informasi terperinci tentang penilaian (kata sifat) yang terkait dengan target (kata benda) dalam teks.

Gunakan perintah berikut untuk mengirim permintaan API menggunakan program yang Anda gunakan. Salin perintah ke terminal Anda, dan jalankan.

paramater	Deskripsi
-X POST <endpoint>	Menentukan titik akhir Anda untuk mengakses API.
-H Content-Type: application/json	Jenis konten untuk mengirim data JSON.
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key:<key>	Menentukan kunci untuk mengakses API.
-d <documents>	File JSON yang berisi dokumen yang ingin Anda kirim.

Windows

Ganti C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_sentiment_payload.json dengan lokasi contoh file permintaan JSON yang Anda buat di langkah sebelumnya.

Perintah

curl -X POST "%LANGUAGE_ENDPOINT%/language/:analyze-text?api-version=2023-04-15-preview" ^
-H "Content-Type: application/json" ^
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: %LANGUAGE_KEY%" ^
-d "@C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_sentiment_payload.json"

PowerShell

curl.exe -X POST $env:LANGUAGE_ENDPOINT/language/:analyze-text?api-version=2023-04-15-preview `
-H "Content-Type: application/json" `
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $env:LANGUAGE_KEY" `
-d "@C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_sentiment_payload.json"

Linux

Gunakan perintah berikut untuk mengirim permintaan API menggunakan program yang Anda gunakan. Ganti /home/mydir/test_sentiment_payload.json dengan lokasi contoh file permintaan JSON yang Anda buat di langkah sebelumnya.

curl -X POST $LANGUAGE_ENDPOINT/language/:analyze-text?api-version=2023-04-15-preview \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $LANGUAGE_KEY" \
-d "@/home/mydir/test_sentiment_payload.json"

macOS

Gunakan perintah berikut untuk mengirim permintaan API menggunakan program yang Anda gunakan. Ganti /home/mydir/test_sentiment_payload.json dengan lokasi contoh file permintaan JSON yang Anda buat di langkah sebelumnya.

curl -X POST $LANGUAGE_ENDPOINT/language/:analyze-text?api-version=2023-04-15-preview \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $LANGUAGE_KEY" \
-d "@/home/mydir/test_sentiment_payload.json"

Respons JSON

{
	"kind": "SentimentAnalysisResults",
	"results": {
		"documents": [{
			"id": "1",
			"sentiment": "mixed",
			"confidenceScores": {
				"positive": 0.47,
				"neutral": 0.0,
				"negative": 0.52
			},
			"sentences": [{
				"sentiment": "negative",
				"confidenceScores": {
					"positive": 0.0,
					"neutral": 0.0,
					"negative": 0.99
				},
				"offset": 0,
				"length": 40,
				"text": "The food and service were unacceptable. ",
				"targets": [{
					"sentiment": "negative",
					"confidenceScores": {
						"positive": 0.0,
						"negative": 1.0
					},
					"offset": 4,
					"length": 4,
					"text": "food",
					"relations": [{
						"relationType": "assessment",
						"ref": "#/documents/0/sentences/0/assessments/0"
					}]
				}, {
					"sentiment": "negative",
					"confidenceScores": {
						"positive": 0.0,
						"negative": 1.0
					},
					"offset": 13,
					"length": 7,
					"text": "service",
					"relations": [{
						"relationType": "assessment",
						"ref": "#/documents/0/sentences/0/assessments/0"
					}]
				}],
				"assessments": [{
					"sentiment": "negative",
					"confidenceScores": {
						"positive": 0.0,
						"negative": 1.0
					},
					"offset": 26,
					"length": 12,
					"text": "unacceptable",
					"isNegated": false
				}]
			}, {
				"sentiment": "positive",
				"confidenceScores": {
					"positive": 0.94,
					"neutral": 0.01,
					"negative": 0.05
				},
				"offset": 40,
				"length": 32,
				"text": "The concierge was nice, however.",
				"targets": [{
					"sentiment": "positive",
					"confidenceScores": {
						"positive": 1.0,
						"negative": 0.0
					},
					"offset": 44,
					"length": 9,
					"text": "concierge",
					"relations": [{
						"relationType": "assessment",
						"ref": "#/documents/0/sentences/1/assessments/0"
					}]
				}],
				"assessments": [{
					"sentiment": "positive",
					"confidenceScores": {
						"positive": 1.0,
						"negative": 0.0
					},
					"offset": 58,
					"length": 4,
					"text": "nice",
					"isNegated": false
				}]
			}],
			"warnings": []
		}],
		"errors": [],
		"modelVersion": "2022-06-01"
	}
}

Membersihkan sumber daya

Jika Anda ingin membersihkan dan menghapus langganan layanan Azure AI, Anda dapat menghapus sumber daya atau grup sumber daya. Menghapus grup sumber daya juga menghapus sumber daya apa pun yang terkait dengannya.

• Portal Azure
• Azure CLI

Gunakan perintah berikut untuk menghapus variabel lingkungan yang Anda buat untuk mulai cepat ini.

Windows

reg delete "HKCU\Environment" /v LANGUAGE_KEY /f

reg delete "HKCU\Environment" /v LANGUAGE_ENDPOINT /f

Linux

unset LANGUAGE_KEY

unset LANGUAGE_ENDPOINT

macOS

unset LANGUAGE_KEY

unset LANGUAGE_ENDPOINT

Langkah berikutnya

• Analisis sentimen dan dukungan bahasa penggalian opini
• Cara memanggil API
• Dokumentasi rujukan

Prasyarat

• Membuat Proyek di Foundry di Portal Microsoft Azure AI Foundry

Menavigasi ke Azure AI Foundry Playground

Menggunakan panel sisi kiri, pilih Playgrounds. Lalu pilih tombol Coba Language Playground .

Menggunakan Analisis Sentimen di Azure AI Foundry Playground

Language Playground terdiri dari empat bagian:

• Banner teratas: Anda dapat memilih salah satu layanan Bahasa yang saat ini tersedia di sini.
• Panel kanan: Panel ini adalah tempat Anda dapat menemukan opsi Konfigurasi untuk layanan, seperti API dan versi model, bersama dengan fitur khusus untuk layanan.
• Panel tengah: Panel ini adalah tempat Anda memasukkan teks untuk diproses. Setelah operasi dijalankan, beberapa hasil ditampilkan di sini.
• Panel kanan: Panel ini adalah tempat Detail operasi eksekusi ditampilkan.

Di sini Anda dapat memilih kemampuan Analisis Sentimen dengan memilih petak peta banner teratas, Menganalisis sentimen.

Gunakan Analisis sentimen

Sentimen analisis dirancang untuk mengidentifikasi sentimen positif, negatif, dan netral dalam teks.

Di Konfigurasi ada opsi berikut:

Opsi	Deskripsi
Pilih versi API	Pilih versi API mana yang akan digunakan.
Pilih versi model	Pilih versi model mana yang akan digunakan.
Pilih bahasa teks	Pilih bahasa teks input.
Aktifkan penggalian pendapat	Mengaktifkan atau menonaktifkan keterampilan penambangan opini.

Setelah operasi Anda selesai, di panel tengah, setiap kalimat akan diberi nomor dan pendapat akan diberi label jika Aktifkan penggalian opini diperiksa dan bagian Detail berisi bidang berikut untuk sentimen keseluruhan dan sentimen dari setiap kalimat:

Bidang	Deskripsi
Nomor kalimat	Jumlah kalimat dalam urutan pengetikannya. Bidang ini tidak ada untuk Sentimen keseluruhan.
Sentimen	Sentimen keseluruhan yang terdeteksi untuk segmen teks.
Skor	Jumlah sentimen positif, netral, dan negatif yang terdeteksi di segmen teks.

Bidang berikut hanya ada jika penambangan opini diaktifkan:

Bidang	Deskripsi
Sasaran	Target pendapat yang terdeteksi.
Penilaian	Pendapat yang terdeteksi dan persuasi yang terdeteksi (positif, netral, negatif), serta persentase persuasi yang terdeteksi.