방법: 감정 분석 및 오피니언 마이닝 사용

감정 분석과 오피니언 마이닝은 긍정적인 감정과 부정적인 감정을 탐지하는 두 가지 방법입니다. 감정 분석을 사용하면 문장 및 문서 수준에서 감정 레이블(예: "부정", "중립"및 "긍정")과 신뢰도 점수를 얻을 수 있습니다. Opinion Mining은 텍스트의 단어(예: 제품 또는 서비스의 특성)와 관련된 의견에 대한 세부 정보를 제공합니다.

감정 분석

감정 분석은 텍스트에 감정 레이블을 적용합니다. 이는 문장과 문서 각각에 대한 신뢰도 점수와 함께 문장과 문서 수준에서 반환됩니다.

레이블은 긍정, 부정 및 중립입니다. 문서 수준에서 혼합된 감정 레이블을 반환할 수도 있습니다. 문서의 감정은 다음과 같이 결정됩니다.

문장 감정	반환된 문서 레이블
문서에 positive 문장이 하나 이상 있습니다. 나머지 문장은 neutral입니다.	positive
문서에 negative 문장이 하나 이상 있습니다. 나머지 문장은 neutral입니다.	negative
문서에 negative 문장과 positive 문장이 각각 하나 이상 있습니다.	mixed
문서의 모든 문장이 neutral입니다.	neutral

신뢰도 점수의 범위는 1에서 0까지입니다. 점수가 1에 가까울수록 레이블 분류에 대한 높은 신뢰도를 의미하며, 점수가 낮을수록 낮은 신뢰도를 의미합니다. 각 문서 또는 각 문장에 대해 레이블(긍정, 부정 및 중립)과 관련된 예측 점수는 최대 1까지 추가됩니다. 자세한 내용은 책임 있는 AI 투명도 참고를 참조하세요.

오피니언 마이닝

오피니언 마이닝은 감정 분석의 기능입니다. NLP(자연어 처리)의 양상 기반 감정 분석이라고도 하는 이 기능은 텍스트의 제품 또는 서비스 특성과 관련된 의견에 대한 더 세부적인 정보를 제공합니다. API는 의견을 대상(명사 또는 동사) 및 평가(형용사)로 표시합니다.

예를 들어 고객이 호텔에 대한 피드백을 "객실은 훌륭했어요. 그런데 직원이 불친절했어요"라고 남기면 오피니언 마이닝은 텍스트의 대상(양상)과 관련 평가(의견) 및 감정을 찾습니다. 감정 분석은 부정적인 감정만 보고할 수 있습니다.

REST API를 사용하는 경우 결과에 Opinion Mining을 가져오려면 감정 분석 요청에 opinionMining=true 플래그를 포함해야 합니다. 오피니언 마이닝 결과는 감정 분석 응답에 포함됩니다. 의견 마이닝은 감정 분석의 확장이며 현재 가격 책정 계층에 포함됩니다.

개발 옵션

감정 분석을 사용하려면 분석을 위해 구조화되지 않은 원시 텍스트를 제출하고 애플리케이션에서 API 출력을 처리합니다. 분석은 데이터에 사용되는 모델에 대한 추가 사용자 지정 없이 있는 그대로 수행됩니다. 감정 분석을 사용하는 방법에는 두 가지가 있습니다.

개발 옵션	설명
Language Studio	Language Studio는 등록 시 Azure 계정 및 고유한 데이터 없이 텍스트 예제와 엔터티 링크 설정을 시도할 수 있는 웹 기반 플랫폼입니다. 자세한 내용은 Language Studio 웹 사이트 또는 Language Studio 빠른 시작을 참조하세요.
REST API 또는 클라이언트 라이브러리(Azure SDK)	REST API 또는 다양한 언어로 제공되는 클라이언트 라이브러리를 사용하여 감정 분석을 애플리케이션에 통합합니다. 자세한 내용은 감정 분석 빠른 시작을 참조하세요.
Docker 컨테이너	사용 가능한 Docker 컨테이너를 사용하여 이 기능을 온-프레미스에 배포합니다. 이러한 Docker 컨테이너를 사용하면 규정 준수, 보안 또는 기타 운영상의 이유로 서비스를 데이터에 더 가깝게 가져올 수 있습니다.

데이터 처리 방법 결정(선택 사항)

감정 분석 모델 지정

기본적으로 감정 분석은 텍스트에서 사용 가능한 최신 AI 모델을 사용합니다. 특정 모델 버전을 사용하도록 API 요청을 구성할 수도 있습니다.

입력 언어

감정 분석으로 처리할 문서를 제출할 때 문서가 작성되는 지원되는 언어를 지정할 수 있습니다. 언어를 지정하지 않으면 감정 분석은 기본적으로 영어로 설정됩니다. API는 다양한 다국어 및 그림 이모티콘 인코딩을 지원하기 위해 응답에 오프셋을 반환할 수 있습니다.

데이터 제출

감정 분석 및 오피니언 마이닝은 작업할 텍스트의 양을 줄이면 더 높은 품질의 결과를 생성합니다. 이는 더 큰 텍스트 블록에서 더 잘 수행되는 핵심 구 추출과 같은 일부 기능과 반대입니다.

API 요청을 보내려면 언어 리소스 엔드포인트와 키가 필요합니다.

참고 항목

Azure Portal에서 언어 리소스에 대한 키와 엔드포인트를 찾을 수 있습니다. 리소스의 키 및 엔드포인트 페이지의 리소스 관리 아래에 있습니다.

요청을 받으면 분석이 수행됩니다. 감정 분석 및 오피니언 마이닝 기능을 동기적으로 사용하는 것은 상태 비저장입니다. 계정에 데이터가 저장되지 않으며, 결과가 응답에서 즉시 반환됩니다.

이 기능을 비동기적으로 사용하는 경우 요청이 수집된 시간부터 24시간 동안 API 결과를 사용할 수 있으며 응답에 표시됩니다. 이 기간이 지나면 결과가 제거되고 더 이상 검색할 수 없습니다.

감정 분석 및 오피니언 마이닝 결과 가져오기

API에서 결과를 수신하면 반환되는 핵심 구의 순서는 모델에 의해 내부적으로 결정됩니다. 결과를 애플리케이션으로 스트리밍하거나 출력을 로컬 시스템의 파일에 저장할 수 있습니다.

감정 분석은 전체 문서와 그 안에 포함된 각 문장의 감정 레이블과 신뢰도 점수를 반환합니다. 점수가 1에 가까울수록 레이블 분류에 대한 높은 신뢰도를 의미하며, 점수가 낮을수록 낮은 신뢰도를 의미합니다. 문서에는 여러 문장이 있을 수 있으며, 각 문서 또는 문장 내 신뢰도 점수의 합계는 1입니다.

오피니언 마이닝은 텍스트에서 대상(명사 또는 동사)과 관련 평가(형용사)를 찾습니다. 예를 들어, "식당의 음식은 훌륭했고 웨이터도 친절했어요"라는 문장에는 음식과 웨이터라는 두 개의 대상이 있습니다. 각 대상에는 평가가 있습니다. 예를 들어 음식에 대한 평가는 훌륭한 것이고 서버에 대한 평가는 친절한 것입니다.

API는 의견을 대상(명사 또는 동사) 및 평가(형용사)로 반환합니다.

서비스 및 데이터 제한

분당 및 초당 보낼 수 있는 요청의 크기와 수에 대한 내용은 서비스 제한 문서를 참조하세요.

참고 항목

• 감정 분석 및 오피니언 마이닝 개요