Esplorare l'analisi del sentiment
'analisi del sentiment è una tecnica fondamentale di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che consente di distinguere il tono emotivo o il sentiment espresso nei dati testuali. L'uso di Machine Learning e NLP naturale, l'analisi del sentiment mira a determinare se le opinioni, i sentimenti, le valutazioni, gli atteggiamenti e le emozioni espresse all'interno del testo trasmettono un sentiment positivo, negativo o neutro. Queste funzionalità consentono alle applicazioni di comprendere il sentiment degli utenti, monitorare la percezione del marchio e prendere decisioni informate in base al contenuto testuale.
Le app Web e per dispositivi mobili per Il viaggio di Margie consentono ai noleggiatori di inviare recensioni che descrivono in dettaglio le loro esperienze che rimangono nelle proprietà elencate nelle app. Il testo di queste recensioni contiene informazioni preziose su come il cliente si sentiva sulla proprietà, il suo host e il loro soggiorno. Comprendere questi sentimenti può aiutare Margie's Travel a servire meglio i propri clienti e fornire feedback prezioso ai proprietari e ai manager di proprietà.
Analizzare il sentiment con l'estensione azure_ai
L'estensione azure_ai per Database di Azure per PostgreSQL - Server flessibile si basa sull'integrazione con il servizio Lingua di Azure per eseguire l'analisi valutazione. Le funzionalità di analisi del sentiment dell'estensione sono accessibili usando la funzione analyze_sentiment() all'interno dello schema azure_cognitive.
Questo metodo include tre overload, consentendo di analizzare la valutazione di record alla volta o più record passando una matrice di valori da valutare. Usando il parametro language, è anche possibile indicare in quale delle lingue supportate 94 viene scritto il testo di input.
L'output della funzione analyze_sentiment() è il tipo composito sentiment_analysis_result. La struttura del tipo è:
Column | Type
----------------+------------------
sentiment | text
positive_score | double precision
neutral_score | double precision
negative_score | double precision
Il tipo composito contiene le stime di valutazione del testo di input. Include il sentiment, che può essere positivo, negativo, neutro o misto e i punteggi per aspetti positivi, neutrali e negativi trovati nel testo. I punteggi sono rappresentati come numeri reali compresi tra 0 e 1. Ad esempio, in (neutro, 0,26, 0,64, 0,09), il sentiment è neutro, con un punteggio positivo pari a 0,26, neutro di 0,64 e negativo a 0,09.
La funzione assegna etichette del sentiment (positive, negative o neutre) a singole frasi o interi documenti. Queste etichette indicano il tono emotivo espresso nel testo. Restituisce i punteggi di attendibilità insieme alle etichette del sentiment, che rappresentano l'attendibilità del modello nelle stime.
Vantaggi dell'analisi dei sentimenti
- Informazioni sui commenti e suggerimenti dei clienti: analizzare recensioni, post di social media, sondaggi e così via.
- Monitorare la reputazione del marchio: tenere traccia delle tendenze del sentiment nel tempo.
- Personalizzare le esperienze utente: adattare il contenuto in base al sentiment dell'utente.