Guida pratica: Analisi del sentiment e opinion mining
L'analisi del sentiment e l'opinion mining sono due modi per rilevare sentiment positivi e negativi. Usando l'analisi del sentiment, è possibile ottenere etichette del sentiment (ad esempio "negativo", "neutro" e "positivo") e punteggi di attendibilità a livello di frase e documento. Opinion mining fornisce informazioni granulari sulle opinioni relative alle parole (ad esempio, gli attributi dei prodotti o dei servizi) nel testo.
Analisi del sentiment
Analisi del sentiment applica le etichette del sentiment al testo, che vengono restituite a livello di frase e documento, con un punteggio di attendibilità per ognuna.
Le etichette sono positive, negative e neutral. A livello di documento, può anche essere restituita l'etichetta del sentiment mixed. Il sentiment del documento è determinato di seguito:
| Valutazione della frase | Etichetta di documento restituita |
|---|---|
Nel documento è presente almeno una frase positive. Le restanti frasi sono neutral. |
positive |
Nel documento è presente almeno una frase negative. Le restanti frasi sono neutral. |
negative |
Nel documento è presente almeno una frase negative e almeno una frase positive. |
mixed |
Tutte le frasi del documento sono neutral. |
neutral |
I punteggi di attendibilità sono compresi tra 1 e 0. I punteggi più prossimi a 1 indicano una maggiore attendibilità nella classificazione dell'etichetta, mentre i punteggi inferiori indicano un'attendibilità inferiore. Per ogni documento o ogni frase, i punteggi stimati associati alle etichette (positive, negative e neutre) raggiungono il punteggio 1. Per ulteriori informazioni, consultare le note sulla trasparenza dell'IA responsabile.
Opinion mining
L'opinion mining è una funzionalità dell'analisi del sentiment. Nota anche come analisi del sentiment basata su aspetto nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), questa funzionalità fornisce informazioni più granulari sulle opinioni relative agli attributi di prodotti o servizi. L'API espone le opinioni come destinazione (sostantivo o verbo) e come valutazione (aggettivo).
Se, ad esempio, un cliente lascia il feedback su un hotel, come "la stanza è fantastica, ma il personale è scortese", la funzionalità di opinion mining individuerà le destinazioni (aspetti) nel testo oltre alle valutazioni (opinioni) e ai sentiment associati. Analisi del sentiment potrebbe segnalare solo un sentiment negativo.
Se si usa l'API REST, per ottenere i risultati di opinion mining, è necessario includere il flag opinionMining=true in una richiesta di analisi del sentiment. I risultati di opinion mining verranno inclusi nella risposta dell'analisi del sentiment. La funzionalità di opinion mining è un'estensione di Analisi del sentiment ed è inclusa nel piano tariffario corrente.
Opzioni di sviluppo
Per usare l'analisi del sentiment, inviare testo non strutturato e non elaborato al fine di analizzarlo, inoltre gestire l'output dell'API nell'applicazione. L'analisi viene eseguita così come è, senza alcuna personalizzazione aggiuntiva del modello usato sui dati. Esistono due modi per usare l'analisi del sentiment:
| Opzione di sviluppo | Descrizione |
|---|---|
| Language Studio | Language Studio è una piattaforma basata sul Web che consente di provare a collegare entità con esempi di testo senza un account Azure e usando i propri dati quando si effettua l'iscrizione. Per altre informazioni, vedere il sito Web di Language Studio o la guida introduttiva di Language Studio. |
| API REST o libreria client (SDK di Azure) | Integrare l’analisi valutazione nelle applicazioni usando l'API REST o la libreria client disponibile in un'ampia gamma di lingue. Per altre informazioni, vedere la guida introduttiva all'analisi valutazione. |
| Contenitore Docker | Usare il contenitore Docker disponibile per distribuire questa funzionalità in locale. Questi contenitori Docker consentono di avvicinare il servizio ai dati per motivi di conformità, sicurezza o per altri motivi. |
Determinare come elaborare i dati (facoltativo)
Specificare il modello di analisi del sentiment
Per impostazione predefinita, l'analisi del sentiment userà il modello di intelligenza artificiale più recente disponibile nel testo. È anche possibile configurare le richieste API per l'uso di una versione del modello specifica.
Lingue di input
Quando si inviano documenti da elaborare tramite l'analisi del sentiment, è possibile specificare in quali lingue supportate sono scritte. Se non si specifica una lingua, per impostazione predefinita l'analisi del sentiment sarà in inglese. L'API può restituire offset nella risposta per supportare diverse codifiche multilingue ed emoji.
Invio di dati
L'analisi del sentiment e opinion mining generano risultati di qualità superiore quando vengono eseguiti su quantità ridotte di testo, a differenza di alcune funzionalità, come l'estrazione di frasi chiave, che offre prestazioni migliori su blocchi di testo più grandi.
Per inviare una richiesta API, sono necessari un endpoint della risorsa lingua e una chiave.
Nota
È possibile trovare la chiave e l'endpoint della risorsa lingua nel portale di Azure Si trovano nella pagina Chiave ed endpoint della risorsa, in Gestione risorse.
Al momento della ricezione della richiesta viene eseguita l'analisi. L'uso delle funzionalità di analisi del sentiment e opinion mining in modo sincrono è senza stato. Non vengono archiviati dati nell'account e i risultati vengono restituiti immediatamente nella risposta.
Quando si usa questa funzionalità in modo asincrono, i risultati dell'API sono disponibili per 24 ore dal momento in cui la richiesta è stata inserita e ciò viene indicato nella risposta. Dopo questo periodo di tempo, i risultati vengono rimossi e non sono più disponibili per il recupero.
Ottenere risultati di analisi del sentiment e opinion mining
Quando si ricevono risultati dall'API, l'ordine delle frasi chiave restituite viene determinato internamente dal modello. È possibile trasmettere i risultati a un'applicazione o salvare l'output in un file nel sistema locale.
L'analisi del sentiment restituisce un'etichetta del sentiment e un punteggio di attendibilità per l'intero documento e per ogni frase al suo interno. I punteggi più prossimi a 1 indicano una maggiore attendibilità nella classificazione dell'etichetta, mentre i punteggi inferiori indicano un'attendibilità inferiore. Un documento può includere più frasi e la somma dei punteggi di attendibilità all'interno di ogni documento o frase è pari a 1.
Opinion mining individua le destinazioni (sostantivi o verbi) nel testo e la loro valutazione associata (aggettivo). Ad esempio, la frase "Il ristorante aveva ottimo cibo e il nostro cameriere era amichevole" ha due destinazioni: cibo e cameriere. Ogni destinazione ha una valutazione. Ad esempio, la valutazione per cibo sarebbe ottimo e la valutazione per cameriere sarebbe amichevole.
L'API restituisce le opinioni come destinazione (sostantivo o verbo) e come valutazione (aggettivo).
Limiti relativi a servizi e dati
Vedere l'articolo sui limiti del servizio per informazioni sulle dimensioni e il numero di richieste che è possibile inviare al minuto e al secondo.