AssessmentSentiment Kelas
AssessmentSentiment berisi sentimen yang diprediksi, skor keyakinan, dan informasi lainnya tentang penilaian yang diberikan tentang target tertentu. Misalnya, dalam kalimat "Makanannya bagus", penilaian target 'makanan' adalah 'baik'.
- Warisan
-
azure.ai.textanalytics._dict_mixin.DictMixinAssessmentSentiment
Konstruktor
AssessmentSentiment(**kwargs: Any)
Metode
get | |
has_key | |
items | |
keys | |
update | |
values |
get
get(key: str, default: Any | None = None) -> Any
Parameter
Nama | Deskripsi |
---|---|
key
Diperlukan
|
|
default
|
nilai default: None
|
has_key
has_key(k: str) -> bool
Parameter
Nama | Deskripsi |
---|---|
k
Diperlukan
|
|
items
items() -> Iterable[Tuple[str, Any]]
keys
keys() -> Iterable[str]
update
update(*args: Any, **kwargs: Any) -> None
values
values() -> Iterable[Any]
Atribut
confidence_scores
Skor keyakinan sentimen antara 0 dan 1 untuk penilaian untuk label 'positif' dan 'negatif'. Ini skor untuk 'netral' akan selalu 0
confidence_scores: SentimentConfidenceScores
is_negated
Apakah nilai penilaian dinegasikan. Misalnya, dalam "Makanan tidak baik", penilaian "baik" dinegasikan.
is_negated: bool
length
Panjang teks penilaian. Nilai ini tergantung pada nilai parameter string_index_type yang ditetapkan dalam permintaan asli, yaitu UnicodeCodePoints secara default.
length: int
offset
Offset teks penilaian dari awal dokumen. Nilai tergantung pada nilai parameter string_index_type yang ditetapkan dalam permintaan asli, yaitu UnicodeCodePoints secara default.
offset: int
sentiment
Sentimen yang diprediksi untuk penilaian. Nilai yang mungkin termasuk 'positif', 'campuran', dan 'negatif'.
sentiment: str
text
Teks penilaian.
text: str
Azure SDK for Python
Saran dan Komentar
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Segera hadir: Sepanjang tahun 2024 kami akan menghentikan penggunaan GitHub Issues sebagai mekanisme umpan balik untuk konten dan menggantinya dengan sistem umpan balik baru. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat:Kirim dan lihat umpan balik untuk