Что такое анализ тональности и интеллектуальный анализ мнений?

  • Статья

Анализ тональности и интеллектуальный анализ мнений — это функции языковой службы, коллекции алгоритмов машинного обучения и ИИ в облаке для разработки интеллектуальных приложений, использующих письменный язык. Эти функции помогают узнать, что пользователи думают о торговой марке или теме. Они основаны на интеллектуальном анализе текста, который выявляет положительную или отрицательную тональность и может связать ее с конкретными аспектами текста.

Анализ тональности и интеллектуальный анализ мнений работают с различными письменными языками.

Анализ мнений

Функция анализа тональности предоставляет метки тональностей (например, "отрицательная", "нейтральная" и "положительная") на основе оценки наивысшей достоверности, полученной службой на уровне предложения и документа. Данная функция также возвращает оценки достоверности в диапазоне от 0 до 1 для каждого предложения &и документа по положительной, нейтральной и отрицательной тональностям.

Интеллектуальный анализ данных

Интеллектуальный анализ мнений — это функция анализа тональности. Она также известна как анализ тональности на основе аспекта в средствах обработки естественного языка (NLP) и предоставляет более детализированные сведения о мнениях, связанных со словами (например, атрибуты продуктов или услуг) в тексте.

Стандартный рабочий процесс

Чтобы использовать эту возможность, нужно в приложении передать данные для анализа и обработать полученный от API результат. Анализ выполняется на условиях "как есть", без дополнительной настройки используемой модели для ваших данных.

  1. Создайте ресурс Языка ИИ Azure, который предоставляет доступ к функциям, предлагаемым языком ИИ Azure. При этом будет создан пароль (ключ) и URL-адрес конечной точки, который будет использоваться для проверки подлинности запросов к API.

  2. Создайте запрос, используя REST API или клиентскую библиотеку для C#, Java, JavaScript или Python. Также можно отправить асинхронные вызовы с пакетным запросом, чтобы объединить в один вызов несколько запросов к разным функциям API.

  3. Отправьте запрос, содержащий нужные данные в формате необработанного неструктурированного текста. Для проверки подлинности будут использоваться ключ и конечная точка.

  4. Выполните потоковую передачу ответа или сохраните его локально.

Начало работы с анализом тональности

Чтобы использовать анализ тональности, вы отправляете необработанный неструктурированный текст для анализа и обрабатываете выходные данные API в приложении. Анализ выполняется на условиях "как есть", без дополнительной настройки используемой модели для ваших данных. Существует два способа использования анализа тональности:

Вариант разработки Описание
Language Studio Language Studio — это веб-платформа, которая позволяет попробовать связывание сущностей с текстовыми примерами без учетной записи Azure и собственными данными при регистрации. Дополнительные сведения см. на веб-сайте Language Studio или в кратком руководстве по языковой студии.
REST API или клиентская библиотека (пакет SDK для Azure) Интегрируйте анализ тональности в приложения с помощью REST API или клиентской библиотеки, доступной на различных языках. Дополнительные сведения см. в кратком руководстве по анализу тональности.
Контейнер Docker Используйте доступный контейнер Docker, чтобы развернуть эту функцию локально. Эти контейнеры Docker позволяют разместить службу ближе к данным, чтобы обеспечивать безопасность, соответствие требованиям и пользоваться другими операционными преимуществами.

Справочная документация и примеры кода

При использовании этой функции в приложениях см. следующую справочную документацию и примеры для языка ИИ Azure:

Язык/вариант разработки Справочная документация Примеры
REST API Документация по REST API
C# Документация по C# Примеры для C#
Java Документация для Java Примеры для Java
JavaScript Документация по работе с JavaScript. Примеры JavaScript
Python Документация по Python. Примеры для Python

Ответственный подход к использованию ИИ

Система ИИ включает не только технологию, но и людей, которые ее используют, людей, которые будут затронуты ею, и среду, в которой она развернута. Ознакомьтесь с примечанием о прозрачности для анализа тональности, чтобы узнать больше об ответственном использовании и развертывании решений искусственного интеллекта в своих системах. Дополнительные сведения см. в следующих статьях:

Следующие шаги