Pendahuluan

  • 3 menit

Dalam pemrosesan bahasa alami (NLP), analisis sentimen dan penggalian opini sangat penting dalam mengekstrak wawasan berharga dari data tekstual. Mempelajari konsep-konsep ini, perbedaannya, dan manfaatnya sangat penting untuk membangun aplikasi cerdas yang memproses bahasa tertulis dan memberikan wawasan tentang menemukan bagaimana pelanggan benar-benar merasakan merek, produk, atau topik. Analisis sentimen memberikan wawasan tentang tren pasar, performa pesaing, dan preferensi konsumen. Memahami sentimen membantu bisnis menyesuaikan strategi mereka dengan sesuai.

Skenario: Menganalisis sentimen ulasan properti pengguna

Anda adalah pengembang untuk Margie's Travel, perusahaan yang aplikasi web dan selulernya menghubungkan pelancong yang mencari akomodasi penginapan dengan pemilik rumah dan manajer properti yang bersedia menyewa properti mereka. Database Azure Database for PostgreSQL database server fleksibel mendukung aplikasi ini. Salah satu fitur aplikasi memungkinkan penyewa mengirimkan ulasan properti yang mereka sewa. Ulasan ini memungkinkan pelanggan lain untuk menentukan kualitas akomodasi dan membantu host. Anda diminta untuk menggunakan Foundry Tools dan azure_ai ekstensi untuk menganalisis sentimen ulasan sehingga label deskriptif dapat diterapkan sebagai filter dalam aplikasi.

Analisis sentimen: Memahami gambaran besar

Analisis sentimen seperti memiliki radar emosional untuk teks. Ini membantu Anda mengukur perasaan atau nada emosional yang diekspresikan dalam konten tertulis. Baik itu ulasan produk, posting media sosial, atau umpan balik pelanggan, analisis sentimen mengungkapkan apakah sentimen positif, negatif , atau netral. Kemampuan ini memberikan wawasan tentang bagaimana pengguna melihat merek, produk, atau layanan Anda.

Penggalian opini: Melampaui sentimen

penggalian opini (juga dikenal sebagai analisis sentimen berbasis aspek) membawa analisis sentimen ke tingkat berikutnya. Ini seperti membedah pendapat di bawah mikroskop. Alih-alih sentimen keseluruhan, penambangan opini memperbesar pada aspek teks tertentu. Misalnya, ini dapat memberi tahu Anda jika pengguna menyukai kamar yang luas tetapi menemukan lingkungan yang berisik. Kemampuan ini memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang sentimen yang lebih bernuansa yang terkait dengan atribut yang berbeda dan sangat ideal untuk melakukan analisis terperinci.

Menganalisis sentimen dengan Foundry Tools

Layanan Bahasa Azure, bagian dari Foundry Tools, memungkinkan Anda menganalisis sentimen dan menambang pendapat dari data tekstual. Menggabungkan kemampuan analisis sentimen ke dalam aplikasi Anda dapat dicapai dengan mulus menggunakan ekstensi azure_ai untuk server fleksibel Azure Database for PostgreSQL.

Tujuan pembelajaran

Modul ini mengeksplorasi analisis sentimen dan kemampuan penambangan opini layanan Bahasa Azure dan bagaimana azure_ai ekstensi dapat digunakan untuk mengintegrasikan analisis sentimen langsung ke database PostgreSQL Anda. Dalam modul ini, Anda:

  • Jelajahi dasar-dasar analisis sentimen dan bagaimana hal itu dapat diterapkan untuk mendapatkan wawasan tentang sentimen dan emosi pengguna.
  • Jelaskan teknik penambangan opini untuk mengidentifikasi sentimen yang terkait dengan atribut tertentu.
  • Terapkan analisis sentimen ke ulasan pengguna dalam database PostgreSQL menggunakan ekstensi azure_ai.

Pada akhir modul ini, Anda dilengkapi untuk membangun aplikasi cerdas yang memahami sentimen dan pendapat langsung dalam database Anda.