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、および利点を学習することは、記述された言語を処理し、顧客がブランド、製品、またはトピックについて本当に感じている方法を発見するための洞察を提供するインテリジェントなアプリケーションを構築するために不可欠です。 感情分析では、市場の傾向、競合他社のパフォーマンス、および消費者の好みに関する分析情報が提供されます。 センチメントを理解することは、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 プロパティ レビューのセンチメントの分析
あなたはMargie's Travelの開発者で、Webアプリとモバイルアプリを持つ会社は、住宅所有者やプロパティマネージャーがプロパティを貸し出す家主やプロパティマネージャーと宿泊施設を探している旅行者を結び付けます。 Azure Database for PostgreSQL フレキシブル サーバー データベースは、これらのアプリをバックアップします。 アプリの機能の 1 つを使用すると、賃貸人はレンタルしたプロパティのレビューを送信できます。 これらのレビューにより、他のお客様は宿泊施設の品質とホストの有用性を判断できます。 Azure AI Services と azure_ai 拡張機能を使用してレビューのセンチメントを分析し、アプリ内でフィルターとして説明ラベルを適用できるようにするように求められます。
感情分析: 全体像を理解する
感情分析 は、テキストの感情レーダーのようなものです。 これは、書かれたコンテンツで表現された感情や感情的なトーンを測定するのに役立ちます。 センチメント分析では、製品レビュー、ソーシャル メディアの投稿、顧客のフィードバックのいずれであっても、センチメントが肯定的な 、否定的な、または中立 かどうかが明らかになります。 この機能は、ユーザーがブランド、製品、またはサービスをどのように認識し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: センチメントを超えて
オピニオン マイニング (アスペクトベースのセンチメント分析とも呼ばれます) は、感情分析を次のレベルに進めます。 顕微鏡で意見を解剖するようなものです。 オピニオン マイニングでは、全体的なセンチメントではなく、テキストの特定の側面が拡大されます。 たとえば、ユーザーが広々とした部屋を愛しているが、周囲が騒々しいと感じるかどうかを知ることができます。 この機能により、さまざまな属性に関連するより微妙な感情をより深く理解でき、きめ細かな分析を行う場合に最適です。
Azure AI Services を使用してセンチメントを分析する
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、センチメントを分析し、テキスト データから意見をマイニングすることができます。 感情分析機能をアプリケーションに組み込むには、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。
学習目標
このモジュールでは、Azure AI 言語サービスのセンチメント分析とオピニオン マイニング機能、および azure_ai 拡張機能を使用して、センチメント分析を PostgreSQL データベースに直接統合する方法について説明します。 このモジュールでは、次の操作を行います。
- 感情分析の基礎と、それを適用してユーザーの感情や感情に関する分析情報を得る方法について説明します。
- 特定の属性に関連するセンチメントを識別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。
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azure_ai拡張機能を使用して、PostgreSQL データベースのユーザー レビューにセンチメント分析を適用します。
このモジュールの終わりまでに、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なアプリケーションを構築する準備が整いました。