Introductie
In natuurlijke taalverwerking (NLP) zijn sentimentanalyse en meninganalyse cruciaal bij het extraheren van waardevolle inzichten uit tekstgegevens. Het leren van deze concepten, hun verschillen en hun voordelen is essentieel voor het bouwen van intelligente toepassingen die geschreven taal verwerken en inzicht bieden in het ontdekken hoe klanten echt denken over een merk, product of onderwerp. Sentimentanalyse biedt inzicht in markttrends, prestaties van concurrenten en consumentenvoorkeuren. Inzicht in sentiment helpt bedrijven hun strategieën dienovereenkomstig aan te passen.
Scenario: Het gevoel van beoordelingen van gebruikerseigenschappen analyseren
U bent een ontwikkelaar van Margie's Travel, een bedrijf wiens web- en mobiele apps reizigers verbinden die op zoek zijn naar accommodaties met huiseigenaren en vastgoedbeheerders die bereid zijn om hun eigenschappen te verhuren. De flexibele serverdatabase van Azure Database for PostgreSQL biedt back-ups van deze apps. Met een van de functies van de app kunnen huurders beoordelingen indienen van de eigenschappen die ze hebben gehuurd. Met deze beoordelingen kunnen andere klanten de kwaliteit van accommodaties en de bruikbaarheid van hosts bepalen. U wordt gevraagd Foundry Tools en de azure_ai extensie te gebruiken om het gevoel van beoordelingen te analyseren, zodat beschrijvende labels kunnen worden toegepast als filters in de apps.
Sentimentanalyse: Inzicht in het grote geheel
Sentimentanalyse lijkt op een emotionele radar voor tekst. Het helpt u de gevoelens of emotionele toon te meten die worden uitgedrukt in geschreven inhoud. Of het nu gaat om een productbeoordeling, een bericht op sociale media of feedback van klanten, sentimentanalyse geeft aan of het gevoel positief, negatief of neutraal is. Deze mogelijkheid biedt inzicht in hoe gebruikers uw merk, product of service ervaren.
Meninganalyse: Verder gaan dan sentiment
Meninganalyse (ook wel bekend als aspectgebaseerde sentimentanalyse) brengt sentimentanalyse naar het volgende niveau. Het is net als het ontleden van meningen onder een microscoop. In plaats van algemeen gevoel zoomt meninganalyse in op specifieke aspecten van de tekst. Het kan u bijvoorbeeld vertellen of gebruikers van de ruime kamers houden, maar de omgeving luidruchtig vinden. Deze mogelijkheid biedt een dieper inzicht in meer genuanceerde sentimenten die zijn gekoppeld aan verschillende kenmerken en is ideaal voor het uitvoeren van verfijnde analyses.
Sentiment analyseren met Foundry Tools
Met de Azure Language-service, onderdeel van Foundry Tools, kunt u sentiment analyseren en meningen van tekstgegevens analyseren. Het integreren van sentimentanalysemogelijkheden in uw toepassingen kan naadloos worden gerealiseerd met behulp van de azure_ai-extensie voor de flexibele Azure Database for PostgreSQL-server.
Leerdoelstellingen
De module verkent de mogelijkheden voor sentimentanalyse en meninganalyse van de Azure Language-service en hoe de azure_ai extensie kan worden gebruikt om sentimentanalyse rechtstreeks te integreren in uw PostgreSQL-databases. In deze module gaat u het volgende doen:
- Verken de basisprincipes van sentimentanalyse en hoe deze kan worden toegepast om inzicht te krijgen in gebruikers sentimenten en emoties.
- Beschrijf meninganalysetechnieken om sentimenten te identificeren die betrekking hebben op specifieke kenmerken.
- Sentimentanalyse toepassen op gebruikersbeoordelingen in een PostgreSQL-database met behulp van de
azure_ai-extensie.
Aan het einde van deze module bent u uitgerust om intelligente toepassingen te bouwen die sentimenten en meningen rechtstreeks in uw database begrijpen.