Introduzione

Completato

Nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), 'analisi del sentiment e di opinion mining sono fondamentali per estrarre informazioni preziose dai dati testuali. L'apprendimento di questi concetti, le differenze e i relativi vantaggi sono essenziali per la creazione di applicazioni intelligenti che elaborano il linguaggio scritto e forniscono informazioni dettagliate su come i clienti si sentono realmente su un marchio, un prodotto o un argomento. L'analisi del sentiment fornisce informazioni dettagliate sulle tendenze di mercato, sulle prestazioni dei concorrenti e sulle preferenze dei consumatori. Comprendere il sentiment consente alle aziende di adattare le proprie strategie di conseguenza.

Scenario: analisi del sentiment delle revisioni delle proprietà utente

Sei uno sviluppatore per Margie's Travel, una società la cui app Web e per dispositivi mobili collega i viaggiatori alla ricerca di alloggi con proprietari di casa e gestori di proprietà disposti a noleggiare le loro proprietà. Il database del server flessibile di Database di Azure per PostgreSQL esegue il backup di queste app. Una delle funzionalità dell'app consente ai noleggiatori di inviare recensioni delle proprietà che hanno affittato. Queste recensioni consentono ad altri clienti di determinare la qualità delle sistemazioni e la disponibilità degli ospiti. Viene chiesto di usare Gli strumenti Foundry e l'estensione azure_ai per analizzare il sentiment delle recensioni in modo che le etichette descrittive possano essere applicate come filtri all'interno delle app.

Analisi del sentiment: informazioni sul quadro generale

'analisi del sentiment è come avere un radar emotivo per il testo. Ti aiuta a misurare i sentimenti o il tono emotivo espresso nel contenuto scritto. Sia che si tratti di una revisione del prodotto, di un post sui social media o di un feedback dei clienti, l'analisi del sentiment rivela se il sentiment è positivo, negativoo neutrale. Questa funzionalità fornisce informazioni dettagliate sul modo in cui gli utenti percepiscono il marchio, il prodotto o il servizio.

Opinion mining: andare oltre il sentiment

opinion mining (nota anche come analisi del sentiment basata su aspetti) porta l'analisi del sentiment al livello successivo. È come dissezionare le opinioni sotto un microscopio. Invece del sentiment complessivo, il opinion mining esegue lo zoom avanti su aspetti specifici del testo. Ad esempio, può dirvi se gli utenti amano le camere spaziose ma trovano l'ambiente rumoroso. Questa funzionalità offre una comprensione più approfondita dei sentimenti più sfumati associati a attributi diversi ed è ideale per eseguire analisi con granularità fine.

Analizzare il sentiment con gli strumenti Foundry

Il servizio lingua di Azure, incluso in Foundry Tools, consente di analizzare il sentiment e le opinioni dei dati testuali. L'incorporazione delle funzionalità di analisi del sentiment nelle applicazioni può essere eseguita facilmente usando l'estensione azure_ai per il server flessibile di Database di Azure per PostgreSQL.

Obiettivi di apprendimento

Il modulo illustra le funzionalità di analisi del sentiment e opinion mining del servizio Linguaggio di Azure e il modo in cui l'estensione azure_ai può essere usata per integrare l'analisi del sentiment direttamente nei database PostgreSQL. In questo modulo si esegue la seguente operazione:

• Esplorare i concetti fondamentali dell'analisi del sentiment e come può essere applicato per ottenere informazioni dettagliate su sentimenti e emozioni degli utenti.
• Descrivere le tecniche di opinion mining per identificare i sentiment correlati a attributi specifici.
• Applicare l'analisi del sentiment alle verifiche utente in un database PostgreSQL usando l'estensione azure_ai.

Al termine di questo modulo, è possibile creare applicazioni intelligenti che comprendano sentimenti e opinioni direttamente all'interno del database.