はじめに
自然言語処理 (NLP) では、感情分析とオピニオン マイニングは、テキスト データから貴重な分析情報を抽出する上で極めて重要です。 これらの概念、違い、利点を学習することは、書き言葉を処理し、顧客がブランド、製品、トピックについて本当はどのように感じているのかについての分析情報を提供するインテリジェント アプリケーションを構築するために不可欠です。 感情分析は、市場の傾向、競合他社のパフォーマンス、消費者の好みに関する分析情報を提供します。 感情を理解することは、企業がそれに応じて戦略を調整するのに役立ちます。
シナリオ: ユーザーによる不動産物件レビューの感情分析
あなたは、Web アプリとモバイル アプリを通して宿泊施設を探している旅行者を不動産物件を貸したいと考えている不動産所有者や不動産管理業者と繋ぐ会社である Margie's Travel の開発者です。 Azure Database for PostgreSQL フレキシブル サーバー データベースがこれらのアプリのベースとなっています。 アプリの機能の 1 つによって、賃借人は自分が借りた不動産物件の評価を提出することができます。 これらのレビューにより、他の顧客は宿泊施設の質とホストのホスピタリティを判断できます。 あなたは、アプリ内で説明ラベルをフィルターとして適用できるように、Azure AI サービスと azure_ai 拡張機能を使用してレビューの感情分析を行うように依頼されています。
感情分析:全体像を理解する
感情分析は、テキストに対して感情に関するレーダーを使用するようなものです。 これは、文章コンテンツ内で表現された感情や感情に関するトーンを測定するのに役立ちます。 それが製品レビュー、ソーシャル メディアの投稿、顧客からのフィードバックのいずれであれ、感情分析は、その感情が肯定的、否定的、中立的のいずれであるかを明らかにします。 この機能は、ユーザーがブランド、製品、サービスをどのように受け止めているかについての分析情報を提供します。
オピニオン マイニング:感情の先へ
(アスペクトベースの感情分析とも呼ばれる) オピニオン マイニングは、感情分析をさらに次のレベルまで進めたものです。 これは顕微鏡の下で意見を解剖するようなものです。 オピニオン マイニングは、全体的な感情ではなく、テキストの特定の側面に焦点を当てます。 たとえば、ユーザーが広い部屋は気に入っていても、周囲が騒がしいと思っていることを特定できます。 この機能は、さまざまな属性に関連するより微妙な感情のより深い理解を提供し、きめ細かな分析を行うのに最適です。
Azure AI サービスを使用して感情を分析する
Azure AI サービスの一部である Azure AI Language サービスを使用すると、テキスト データから感情分析とオピニオン マイニングを行えます。 アプリケーションへの感情分析機能の組み込みは、Azure Database for PostgreSQL フレキシブル サーバーの azure_ai 拡張機能を使用してシームレスに実現できます。
学習の目的
このモジュールでは、Azure AI Language サービスの感情分析とオピニオン マイニング機能、および azure_ai 拡張機能を使用して感情分析を PostgreSQL データベースに直接統合する方法について確認します。 このモジュールでは、次のことを行います。
- 感情分析の基礎と、ユーザーの感情や気持ちに関する分析情報を得るためにそれをどのように適用するのかを確認します。
- 特定の属性に関連する感情を特定するためのオピニオン マイニング手法について説明します。
azure_ai拡張機能を使用して PostgreSQL データベース内のユーザー レビューに感情分析を適用します。
このモジュールを完了することで、データベース内で感情や意見を直接理解するインテリジェント アプリケーションを構築する準備ができます。