Introdução
No NLP (processamento de linguagem natural), análise de sentimento e de mineração de opinião são fundamentais para extrair insights valiosos de dados textuais. Aprender esses conceitos, suas diferenças e seus benefícios é essencial para criar aplicativos inteligentes que processam a linguagem escrita e fornecem insights sobre como os clientes realmente se sentem sobre uma marca, produto ou tópico. A análise de sentimento fornece insights sobre tendências de mercado, desempenho do concorrente e preferências do consumidor. Entender o sentimento ajuda as empresas a adaptar suas estratégias adequadamente.
Cenário: analisando o sentimento das revisões de propriedade do usuário
Você é um desenvolvedor da Margie's Travel, uma empresa cujos aplicativos web e móveis conectam viajantes que procuram acomodações de hospedagem com proprietários e gerentes de imóveis dispostos a alugar suas propriedades. O banco de dados flexível do Banco de Dados do Azure para PostgreSQL apoia esses aplicativos. Um dos recursos do aplicativo permite que os locatários enviem revisões dos imóveis que alugaram. Essas revisões permitem que outros clientes determinem a qualidade das acomodações e a utilidade dos hosts. Você deve usar as Ferramentas Foundry e a extensão azure_ai para analisar o sentimento das avaliações, permitindo que rótulos descritivos sejam aplicados como filtros nos aplicativos.
Análise de sentimento: Noções básicas sobre o quadro geral
análise de sentimento é como ter um radar emocional para texto. Ele ajuda a medir os sentimentos ou o tom emocional expresso no conteúdo escrito. Seja uma revisão de produto, uma postagem nas redes sociais ou comentários do cliente, a análise de sentimento revela se o sentimento é positivo, negativo ou neutro. Essa funcionalidade fornece insights sobre como os usuários percebem sua marca, produto ou serviço.
Mineração de opinião: Indo além do sentimento
de mineração de opinião (também conhecido como análise de sentimento baseada em aspecto) leva a análise de sentimento para o próximo nível. É como dissecar opiniões sob um microscópio. Em vez do sentimento geral, a mineração de opinião amplia aspectos específicos do texto. Por exemplo, ele pode dizer se os usuários adoram os quartos espaçosos, mas acham o ambiente barulhento. Essa funcionalidade fornece uma compreensão mais profunda de sentimentos mais nuances associados a diferentes atributos e é ideal para realizar análises refinadas.
Analisar o sentimento com as Foundry Tools
O serviço de Linguagem do Azure, parte das Ferramentas Foundry, permite que você analise sentimento e extraia opiniões de dados textuais. A incorporação de recursos de análise de sentimento em seus aplicativos pode ser realizada perfeitamente usando a extensão azure_ai para o servidor flexível do Banco de Dados do Azure para PostgreSQL.
Objetivos de aprendizagem
O módulo explora as funcionalidades de análise de sentimento e mineração de opinião do serviço de Linguagem do Azure e como a azure_ai extensão pode ser usada para integrar a análise de sentimento diretamente aos bancos de dados PostgreSQL. Neste módulo, você:
- Explore os conceitos básicos da análise de sentimento e como ela pode ser aplicada para obter insights sobre sentimentos e emoções do usuário.
- Descreva técnicas de mineração de opinião para identificar sentimentos relacionados a atributos específicos.
- Aplique análise de sentimento a análises de usuário em um banco de dados PostgreSQL usando a extensão
azure_ai.
Ao final deste módulo, você estará equipado para criar aplicativos inteligentes que entendam sentimentos e opiniões diretamente em seu banco de dados.