Procedura: Usare l'analisi del sentiment e opinion mining
L'analisi del sentiment e il opinion mining sono due modi per rilevare il sentiment positivo e negativo. Usando l'analisi del sentiment, è possibile ottenere etichette del sentiment (ad esempio "negative", "neutral" e "positive") 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 ognuno di essi.
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 (positivo, negativo e neutro) vengono aggiunti fino a 1. Per altre informazioni, vedere la nota sulla trasparenza dell'IA responsabile.
Opinion mining
Opinion Mining è una funzionalità dell'analisi del sentiment. Questa funzionalità fornisce informazioni più granulari sulle opinioni relative agli attributi dei prodotti o dei servizi nel testo. L'API espone le opinioni come destinazione (sostantivo o verbo) e una valutazione (aggettivo).
Ad esempio, se un cliente lascia commenti e suggerimenti su un hotel, ad esempio "La stanza è stata fantastica, ma il personale non era amichevole". Opinion Mining individua gli obiettivi (aspetti) nel testo e le valutazioni associate (opinioni) e sentimenti. Analisi del sentiment potrebbe segnalare solo un sentiment negativo.
Se si usa l'API REST, per ottenere opinion mining nei risultati, è necessario includere il flag in una richiesta di analisi del opinionMining=true 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 non elaborato per l'analisi e gestire l'output dell'API nell'applicazione. L'analisi viene eseguita così come è, senza alcuna personalizzazione aggiuntiva per il 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 i propri dati quando si esegue l'iscrizione. Per altre informazioni, vedere il sito Web di Language Studio o la guida introduttiva di Language Studio. |
| API REST o libreria client (Azure SDK) | Integrare l'analisi del sentiment 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 del sentiment. |
| 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 altri motivi operativi. |
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 disponibile più recente 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 le lingue supportate in cui sono scritte. Se non si specifica una lingua, per impostazione predefinita l'analisi del sentiment sarà l'inglese. L'API può restituire offset nella risposta per supportare diverse codifiche multilingue ed emoji.
Invio di dati
L'analisi del sentiment e il opinion mining producono un risultato di qualità superiore quando si assegnano quantità di testo più piccole su cui lavorare. Ciò è opposto da alcune funzionalità, ad esempio l'estrazione di frasi chiave, che offre prestazioni migliori su blocchi di testo più grandi.
Per inviare una richiesta API, è necessario l'endpoint della risorsa lingua e la chiave.
Nota
È possibile trovare la chiave e l'endpoint per la risorsa Lingua nel portale di Azure. Si troveranno nella pagina Chiave ed endpoint della risorsa, in Gestione risorse.
Al momento della ricezione della richiesta viene eseguita l'analisi. L'utilizzo sincrono delle funzionalità di analisi del sentiment e opinion mining 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 viene indicata nella risposta. Dopo questo periodo di tempo, i risultati vengono eliminati 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 valutazione associata (aggettivo). Ad esempio, la frase "Il ristorante aveva ottimo cibo e il nostro server era amichevole" ha due destinazioni: cibo e server. Ogni destinazione ha una valutazione. Ad esempio, la valutazione per gli alimenti sarebbe ottimale e la valutazione per il server sarebbe amichevole.
L'API restituisce opinioni come destinazione (sostantivo o verbo) e una valutazione (aggettivo).
Limiti relativi a servizi e dati
Per informazioni sulle dimensioni e sul numero di richieste che è possibile inviare al minuto e al secondo, vedere l'articolo sui limiti del servizio .