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O que é análise de sentimento e mineração de opiniões?

A análise de sentimento e a mineração de opiniões são recursos oferecidos pelo serviço de linguagem, uma coleção de aprendizado de máquina e algoritmos de IA na nuvem para o desenvolvimento de aplicativos inteligentes que envolvem linguagem escrita. Esses recursos ajudam você a descobrir o que as pessoas acham de sua marca ou tópico através da mineração de um texto para obter pistas sobre sentimentos positivos ou negativos e podem associá-los a aspectos específicos do texto.

A análise de sentimento e a mineração de opinião funcionam com uma variedade de linguagens escritas.

Análise de sentimento

O recurso de análise de sentimento fornece rótulos de sentimentos (como "negativo", "neutro" e "positivo") com base na pontuação de confiança mais alta encontrada pelo serviço em um nível de frase e documento. Esse recurso também retorna pontuações de confiança entre 0 e 1 para cada documento e frases dentro dele para um sentimento positivo, neutro e negativo.

Mineração de opinião

A mineração de opinião é um recurso da análise de sentimento, também conhecida como análise de sentimento baseada em aspecto no NLP (Processamento de Linguagem Natural). Esse recurso fornece informações mais granulares sobre as opiniões relacionadas a palavras (como os atributos de produtos ou serviços) no texto.

Fluxo de trabalho típico

Para usar esse recurso, você envia dados para análise e manipula a saída da API em seu aplicativo. A análise é realizada no estado em que se encontra, sem nenhuma personalização adicionada para o modelo usado nos seus dados.

  1. Crie um recurso de Linguagem de IA do Azure, que concede a você acesso às funcionalidades oferecidas pela Linguagem de IA do Azure. Ele gera uma senha (chamada de chave) e uma URL de ponto de extremidade que você usa para autenticar solicitações de API.

  2. Crie uma solicitação usando a API REST ou a biblioteca de cliente para C#, Java, JavaScript e Python. Você também pode enviar chamadas assíncronas com uma solicitação em lote para combinar solicitações de API para vários recursos em uma só chamada.

  3. Envie a solicitação que contém seus dados de texto. A chave e o ponto de extremidade são usados para autenticação.

  4. Transmita por streaming ou armazene a resposta localmente.

Introdução à análise de sentimento

Para usar análise de sentimento, envie um texto não estruturado bruto para análise e processe a saída da API no aplicativo. A análise é realizada no estado em que se encontra, sem nenhuma personalização adicional para o modelo usado em seus dados. Há duas maneiras de usar a análise de sentimento:

Opção de desenvolvimento Descrição
Fábrica de IA do Azure A Azure AI Foundry é uma plataforma web que permite ao usuário utilizar ligação de entidades com exemplos de texto relacionados aos seus próprios dados após se inscrever. Para obter mais informações, consulte o site da Fábrica de IA do Azure ou a documentação da Fábrica de IA do Azure.
API REST ou biblioteca de clientes (SDK do Azure) Integre a análise de sentimento aos seus aplicativos usando a API REST ou a biblioteca de clientes disponível em uma variedade de idiomas. Para obter mais informações, confira o início rápido da análise de sentimento.
Contêiner do Docker Use o contêiner do Docker disponível para implantar esse recurso local. Esses contêineres do Docker permitem que você aproxime o serviço dos seus dados para fins de conformidade, segurança ou outras razões operacionais.

Documentação de referência e exemplos de código

Quando usar esse recurso nos seus aplicativos, confira a seguinte documentação de referência e as amostras de Linguagem de IA do Azure:

Opção/idioma de desenvolvimento Documentação de referência Exemplos
API REST Documentação da API REST
C# Documentação do C# Exemplos do C#
Java Documentação do Java Exemplos do Java
JavaScript Documentação do JavaScript Exemplos de JavaScript
Python Documentação do Python Exemplos em Python

Documentação de referência

Ao usar a análise de sentimento, consulte a seguinte documentação de referência e exemplos para o serviço de linguagem:

Opção/idioma de desenvolvimento Documentação de referência Exemplos
APIs REST (Criação) Documentação da API REST
APIs REST (Tempo de Execução) Documentação da API REST

IA responsável

Um sistema de IA inclui não apenas a tecnologia, mas também as pessoas que a usam, que serão afetadas por ela e o ambiente em que ela foi implantada. Leia a nota de transparência sobre análise de sentimento para saber mais sobre o uso responsável de IA e a implantação em seus sistemas. Você também pode conferir os artigos a seguir para saber mais:

Próximas etapas