Samouczek: analiza tonacji za pomocą usług Azure AI
Z tego samouczka dowiesz się, jak łatwo wzbogacić dane w usłudze Azure Synapse Analytics za pomocą usług Azure AI. Do przeprowadzenia analizy tonacji użyjesz funkcji analizy tekstu języka sztucznej inteligencji platformy Azure .
Użytkownik w Azure Synapse może po prostu wybrać tabelę zawierającą kolumnę tekstową, aby wzbogacić ją o tonacje. Te tonacje mogą być pozytywne, negatywne, mieszane lub neutralne. Zostanie również zwrócone prawdopodobieństwo.
W tym samouczku opisano następujące czynności:
- Kroki pobierania zestawu danych tabeli Spark zawierającego kolumnę tekstową do analizy tonacji.
- Korzystanie z środowiska kreatora w Azure Synapse w celu wzbogacania danych przy użyciu analiza tekstu w języku sztucznej inteligencji platformy Azure.
Jeśli nie masz subskrypcji platformy Azure, przed rozpoczęciem utwórz bezpłatne konto.
Wymagania wstępne
- obszar roboczy usługi Azure Synapse Analytics z kontem magazynu Azure Data Lake Storage Gen2 skonfigurowanym jako magazyn domyślny. Musisz być współautorem danych obiektów blob usługi Storage w systemie plików Data Lake Storage Gen2, z którym pracujesz.
- Pula spark w obszarze roboczym usługi Azure Synapse Analytics. Aby uzyskać szczegółowe informacje, zobacz Tworzenie puli Spark w Azure Synapse.
- Kroki wstępnej konfiguracji opisane w samouczku Konfigurowanie usług AI platformy Azure w Azure Synapse.
Logowanie się do witryny Azure Portal
Zaloguj się w witrynie Azure Portal.
Tworzenie tabeli Platformy Spark
Do tego samouczka potrzebna jest tabela platformy Spark.
Pobierz plik FabrikamComments.csv zawierający zestaw danych do analizy tekstu.
Przekaż plik do konta magazynu Azure Synapse w Data Lake Storage Gen2.
Utwórz tabelę Spark z pliku .csv, klikając plik prawym przyciskiem myszy i wybierając pozycję Nowy notes>Utwórz tabelę Spark.
Nadaj tabeli nazwę w komórce kodu i uruchom notes w puli Spark. Pamiętaj, aby ustawić wartość
header=True.
%%pyspark df = spark.read.load('abfss://default@azuresynapsesa.dfs.core.windows.net/data/FabrikamComments.csv', format='csv' ## If a header exists, uncomment the line below , header=True ) df.write.mode("overwrite").saveAsTable("default.YourTableName")
Otwieranie kreatora usług Azure AI
Kliknij prawym przyciskiem myszy tabelę Spark utworzoną w poprzedniej procedurze. Wybierz pozycję Machine LearningPredict with a model (Przewidywanieusługi Machine Learning> za pomocą modelu), aby otworzyć kreatora.
Zostanie wyświetlony panel konfiguracji i zostanie wyświetlony monit o wybranie wstępnie wytrenowanego modelu. Wybierz pozycję Analiza tonacji.
Konfigurowanie analizy tonacji
Następnie skonfiguruj analizę tonacji. Wybierz następujące szczegóły:
- Połączona usługa Azure Cognitive Services: w ramach kroków wstępnych utworzono połączoną usługę z usługą Azure AI. Wybierz go tutaj.
- Język: wybierz język angielski jako język tekstu, na którym chcesz przeprowadzić analizę tonacji.
- Kolumna tekstowa: wybierz komentarz (ciąg) jako kolumnę tekstową w zestawie danych, którą chcesz przeanalizować, aby określić tonację.
Po zakończeniu wybierz pozycję Otwórz notes. Spowoduje to wygenerowanie notesu za pomocą kodu PySpark, który wykonuje analizę tonacji za pomocą usług Azure AI.
Uruchamianie notesu
Otwarty notes używa biblioteki SynapseML do nawiązywania połączenia z usługami Azure AI. Udostępniona połączona usługa Azure AI umożliwia bezpieczne odwołowanie się do usługi Azure AI z tego środowiska bez ujawniania wpisów tajnych.
Teraz możesz uruchomić wszystkie komórki, aby wzbogacić dane o tonacje. Wybierz pozycję Uruchom wszystko.
Tonacje są zwracane jako pozytywne, negatywne, neutralne lub mieszane. Otrzymujesz również prawdopodobieństwa na tonację. Dowiedz się więcej o analizie tonacji w usługach Azure AI.
