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Tutorial: Análise de sentimento com os serviços de IA do Azure

  • Artigo

Nesse tutorial, você aprenderá a enriquecer facilmente seus dados no Azure Synapse Analytics com os Serviços de IA do Azure. Usaremos as funcionalidades de Linguagem de IA do Azure para executar a análise de sentimento.

Um usuário no Azure Synapse pode simplesmente selecionar uma tabela que contém uma coluna de texto para enriquecimento com sentimentos. Esses sentimentos podem ser positivos, negativos, mistos ou neutros. Uma probabilidade também será retornada.

Este tutorial abrange:

  • As etapas para obter um conjunto de dados de uma tabela do Spark que contém uma coluna de texto para análise de sentimento.
  • O uso de uma experiência de assistente no Azure Synapse para enriquecer dados usando a Análise de Texto na Linguagem de IA do Azure.

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Pré-requisitos

Entre no Portal do Azure

Entre no portal do Azure.

Criar uma tabela do Spark

Você precisará de uma tabela do Spark para esse tutorial.

  1. Baixe o arquivo FabrikamComments.csv, que contém um conjunto de dados para análise de texto.

  2. Carregue o arquivo em sua conta de armazenamento do Azure Synapse no Data Lake Storage Gen2.

    Captura de tela que mostra seleções para carregamento de dados.

  3. Crie uma tabela do Spark baseada no arquivo .csv clicando com o botão direito do mouse no arquivo e selecionando Novo Notebook>Criar tabela do Spark.

    Captura de tela que mostra seleções para criação de uma tabela do Spark.

  4. Nomeie a tabela na célula de código e execute o notebook em um Pool do Spark. Lembre-se de definir header=True.

    Captura de tela que mostra a execução de um notebook.

    %%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")

Abra o assistente dos serviços de IA do Azure

  1. Clique com o botão direito do mouse na tabela do Spark criada no procedimento anterior. Selecione Machine Learning>Fazer previsão com o novo modelo para abrir o assistente.

    Captura de tela que mostra seleções para abrir o assistente de pontuação.

  2. Um painel de configuração é exibido e você é solicitado a selecionar um modelo pré-treinado. Selecione Análise de Sentimento.

    Captura de tela que mostra a seleção de um modelo pré-treinado de análise de sentimento.

Configurar a Análise de Sentimento

Em seguida, configure a análise de sentimento. Selecione os seguintes detalhes:

  • Serviço vinculado dos Serviços Cognitivos do Azure: como parte das etapas de pré-requisito, você criou um serviço vinculado aos Serviços de IA do Azure. Selecione-o aqui.
  • Idioma: selecione Português como o idioma do texto no qual deseja executar a análise de sentimento.
  • Coluna de texto: selecione comentário (cadeia de caracteres) como a coluna de texto no conjunto de dados que você deseja analisar para determinar o sentimento.

Quando terminar, selecione Abrir notebook. Isso gera um notebook para você com o código PySpark que executa a análise de sentimento usando os serviços de IA do Azure.

Captura de tela que mostra seleções para configurar a análise de sentimento.

Executar o notebook

O notebook que você acabou de abrir usa a biblioteca SynapseML para se conectar aos Serviços de IA do Azure. O serviço vinculado de Serviços de IA do Azure que você forneceu permite que você consulte seu serviço cognitivo dessa experiência com segurança, sem revelar nenhum segredo.

Agora, você pode executar todas as células para enriquecer os dados com sentimentos. Selecione Executar tudo.

Os sentimentos são retornados como positivos, negativos, neutros ou mistos. Você também obtém as probabilidades de cada sentimento. Saiba mais sobre a análise de sentimento nos serviços de IA do Azure.

Captura de tela que mostra a análise de sentimentos.

Próximas etapas