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感情を分析する

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感情分析は、テキスト ドキュメントが肯定的か否定的かを評価するために使用されます。これは、次のようなさまざまなワークロードで役立ちます。

• レビューに基づいてセンチメントを数値化して、映画、書籍、製品を評価する。
• 電子メールやソーシャル メディア メッセージングを通じて受信した通信に対する顧客サービスの応答に優先順位を付ける。

Azure AI Language サービスを使用してセンチメントを評価すると、サービスに送信された各ドキュメントの全体的なドキュメントのセンチメントと個々の文のセンチメントが応答に含まれます。

たとえば、感情分析用の 1 つのドキュメントを次のように送信できます。

{
  "documents": [
    {
      "language": "en",
      "id": "1",
      "text": "Smile! Life is good!"
    }
  ]
}

サービスからの応答は次のようになります。

{
  "documents": [
   {
     "id": "1",
     "sentiment": "positive",
     "confidenceScores": {
       "positive": 0.99,
       "neutral": 0.01,
       "negative": 0.00
     },
     "sentences": [
       {
         "text": "Smile!",
         "sentiment": "positive",
         "confidenceScores": {   
             "positive": 0.97,
	         "neutral": 0.02, 
             "negative": 0.01
           },
         "offset": 0,
         "length": 6
       },
       {
	      "text": "Life is good!",
          "sentiment": "positive",
          "confidenceScores": {   
             "positive": 0.98,
	         "neutral": 0.02,  
             "negative": 0.00
           },
         "offset": 7,
         "length": 13
       }
     ],
     "warnings": []
   }
  ],
  "errors": [],
  "modelVersion": "2020-04-01"
}

文のセンチメントは、分類値 positive、negative、neutral の信頼スコア (0 ～ 1) に基づいています。

全体的なドキュメントのセンチメントは、次に示す文に基づいています。

• すべての文が中立的な場合、全体的なセンチメントは中立的です。
• 文の分類に肯定的と中立的だけが含まれる場合、全体的なセンチメントは肯定的です。
• 文の分類に否定的と中立的だけが含まれる場合、全体的なセンチメントは否定的です。
• 文の分類に肯定文と否定文が含まれる場合、全体的なセンチメントは混合です。

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