AssessmentSentiment Класс

  • Ссылка

AssessmentSentiment содержит прогнозируемые тональности, оценки достоверности и другие сведения об оценке, данной определенной цели. Например, в предложении "Еда хороша" оценка целевого "еда" будет "хорошо".

Наследование
azure.ai.textanalytics._dict_mixin.DictMixin
AssessmentSentiment

Конструктор

AssessmentSentiment(**kwargs: Any)

Методы

get
has_key
items
keys
update
values

get 

get(key: str, default: Any | None = None) -> Any

Параметры

Имя Описание
key
Обязательно
default
значение по умолчанию: None

has_key 

has_key(k: str) -> bool

Параметры

Имя Описание
k
Обязательно

items 

items() -> Iterable[Tuple[str, Any]]

keys 

keys() -> Iterable[str]

update 

update(*args: Any, **kwargs: Any) -> None

values 

values() -> Iterable[Any]

Атрибуты

confidence_scores

Оценка достоверности тональности в диапазоне от 0 до 1 для оценки меток "положительные" и "отрицательные". Это оценка для "нейтрального" всегда будет 0

confidence_scores: SentimentConfidenceScores

is_negated

Указывает, отрицается ли значение оценки. Например, в разделе "Еда не является хорошей" оценка "хорошо" отрицается.

is_negated: bool

length

Длина текста оценки. Это значение зависит от значения параметра string_index_type , заданного в исходном запросе( по умолчанию — ЮникодPoints).

length: int

offset

Смещение текста оценки от начала документа. Значение зависит от значения параметра string_index_type , заданного в исходном запросе, который по умолчанию имеет значение UnicodePoints.

offset: int

sentiment

Прогнозируемая тональность для оценки. Возможные значения: positive, mixed и negative.

sentiment: str

text

Текст оценки.

text: str