Sentimentanalyse verkennen
Sentimentanalyse is een cruciale NLP-techniek (Natural Language Processing) waarmee we de emotionele toon of het gevoel in tekstuele gegevens kunnen onderscheiden. Met machine learning en natuurlijke NLP wil sentimentanalyse bepalen of de meningen, sentimenten, beoordelingen, houdingen en emoties die worden uitgedrukt in tekst een positief, negatief of neutraal gevoel overbrengen. Met deze mogelijkheden kunnen toepassingen inzicht hebben in het gevoel van gebruikers, merkperceptie bewaken en weloverwogen beslissingen nemen op basis van tekstuele inhoud.
Met de web- en mobiele apps voor Margie's Travel kunnen huurders beoordelingen indienen over hun ervaringen die in de apps worden vermeld. De tekst van deze beoordelingen bevat waardevolle informatie over hoe de klant zich voelde over de eigenschap, de host en het verblijf ervan. Als u deze gevoelens begrijpt, kan Margie's Travel haar klanten beter bedienen en waardevolle feedback geven aan eigenaren en managers van onroerend goed.
Sentiment analyseren met de azure_ai-extensie
De azure_ai extensie voor Azure Database for PostgreSQL - Flexible Server is afhankelijk van integratie met de Azure Language-service om sentimentanalyses uit te voeren. De mogelijkheden voor sentimentanalyse van de extensie zijn toegankelijk met behulp van de analyze_sentiment() functie binnen het azure_cognitive schema.
Deze methode heeft drie overbelastingen, zodat u het gevoel van één record tegelijk of meerdere records kunt analyseren door een matrix met waarden door te geven die u wilt evalueren. Met behulp van de parameter language kunt u ook aangeven in welke van de 94 ondersteunde talen de invoertekst is geschreven.
De uitvoer van de analyze_sentiment()-functie is het sentiment_analysis_result samengestelde type. De structuur van het type is:
Column | Type
----------------+------------------
sentiment | text
positive_score | double precision
neutral_score | double precision
negative_score | double precision
Het samengestelde type bevat de sentimentvoorspellingen van de invoertekst. Het bevat het gevoel, dat positief, negatief, neutraal of gemengd kan zijn, en de scores voor positieve, neutrale en negatieve aspecten in de tekst. De scores worden weergegeven als reële getallen tussen 0 en 1. In (neutraal, 0,26, 0,64, 0,09) is het gevoel bijvoorbeeld neutraal, met een positieve score van 0,26, neutraal van 0,64 en negatief op 0,09.
Met de functie worden sentimentlabels (positief, negatief of neutraal) toegewezen aan afzonderlijke zinnen of volledige documenten. Deze labels geven de emotionele toon aan die in de tekst wordt uitgedrukt. Het retourneert betrouwbaarheidsscores samen met de gevoelslabels, die het vertrouwen van het model in de voorspellingen vertegenwoordigen.
Voordelen van sentimentanalyse
- Feedback van klanten begrijpen: Beoordelingen, berichten op sociale media, enquêtes, enzovoort analyseren.
- Merkreputatie bewaken: Trends in sentiment bijhouden in de loop van de tijd.
- Gebruikerservaringen personaliseren: inhoud aanpassen op basis van gebruikersgevoel.