Aracılığıyla paylaş

Yaklaşım analizi ve fikir madenciliği nedir?

Yaklaşım analizi ve fikir madenciliği, yazılı dil içeren akıllı uygulamalar geliştirmeye yönelik buluttaki bir makine öğrenmesi ve yapay zeka algoritmaları koleksiyonu olan Dil hizmeti tarafından sunulan özelliklerdir. Bu özellikler, olumlu veya olumsuz yaklaşımla ilgili ipuçları için metin madenciliği yaparak kişilerin markanız veya konunuz hakkında ne düşündüğünü bulmanıza yardımcı olur ve bunları metnin belirli yönleriyle ilişkilendirebilir.

Hem yaklaşım analizi hem de fikir madenciliği çeşitli yazılı dillerle çalışır.

Duygu analizi

Yaklaşım analizi özelliği, hizmet tarafından bir cümlede ve belge düzeyinde bulunan en yüksek güvenilirlik puanına göre yaklaşım etiketleri ("negatif", "nötr" ve "pozitif" gibi) sağlar. Bu özellik ayrıca pozitif, nötr ve negatif yaklaşım için içindeki her belge ve tümce için 0 ile 1 arasında güvenilirlik puanları döndürür.

Fikir madenciliği

Görüş madenciliği, Doğal Dil İşleme'de (NLP) özneye dayalı duygu analizi olarak da bilinen duygu analizinin bir özelliğidir. Bu özellik, metindeki sözcüklerle (ürün veya hizmetlerin öznitelikleri gibi) ilgili görüşler hakkında daha ayrıntılı bilgiler sağlar.

Tipik iş akışı

Bu özelliği kullanmak için analiz için veri gönderir ve uygulamanızdaki API çıkışını işlersiniz. Analiz, verilerinizde kullanılan modele ek özelleştirme yapılmadan olduğu gibi gerçekleştirilir.

  1. Azure Yapay Zeka Dili tarafından sunulan özelliklere erişmenizi sağlayan bir Azure Yapay Zeka Dili kaynağı oluşturun. Bir parola (anahtar olarak adlandırılan) ve bir uç nokta URL'si oluşturur, bu da API isteklerini kimlik doğrulamak için kullanılır.

  2. C#, Java, JavaScript ve Python için REST API veya istemci kitaplığını kullanarak bir istek oluşturun. Birden çok özelliğe yönelik API isteklerini tek bir çağrıda birleştirmek için toplu istekle zaman uyumsuz çağrılar da gönderebilirsiniz.

  3. Metin verilerinizi içeren isteği gönderin. Anahtarınız ve uç noktanız kimlik doğrulaması için kullanılır.

  4. Yanıtın akışını yapın veya yerel ortamda depolayın.

Yaklaşım analizini kullanmaya başlama

Yaklaşım analizini kullanmak için analiz için ham yapılandırılmamış metin gönderir ve uygulamanızdaki API çıkışını işlersiniz. Analiz, verilerinizde kullanılan modelde ek özelleştirme yapılmadan olduğu gibi gerçekleştirilir. Yaklaşım analizini kullanmanın iki yolu vardır:

Geliştirme seçeneği Açıklama
Azure Yapay Zeka Atölyesi Azure AI Foundry, kaydolduğunuz sırada kendi verilerinizle metin örnekleriyle varlık bağlama özelliğini kullanmanıza olanak tanıyan web tabanlı bir platformdur. Daha fazla bilgi için Bkz . Azure AI Foundry web sitesi veya Azure AI Foundry belgeleri.
REST API veya İstemci kitaplığı (Azure SDK) REST API'yi veya çeşitli dillerde kullanılabilen istemci kitaplığını kullanarak yaklaşım analizini uygulamalarınızla tümleştirin. Daha fazla bilgi için duygu analizi hızlı başlangıç kılavuzu'na bakın.
Docker kapsayıcısı Bu özelliği şirket içinde dağıtmak için kullanılabilir Docker kapsayıcısını kullanın. Bu docker kapsayıcıları uyumluluk, güvenlik veya diğer operasyonel nedenlerle hizmeti verilerinize yaklaştırmanızı sağlar.

Başvuru belgeleri ve kod örnekleri

Uygulamalarınızda bu özelliği kullanırken Azure AI Dili için aşağıdaki başvuru belgelerine ve örneklerine bakın:

Geliştirme seçeneği / dil Başvuru belgeleri Örnekler
REST API REST API belgeleri
C# (programlama dili) C# belgeleri C# örnekleri
Java Java belgeleri Java Örnekleri
JavaScript JavaScript belgeleri JavaScript örnekleri
Piton Python belgeleri Python örnekleri

Başvuru belgeleri

Yaklaşım analizini kullanırken, Dil hizmeti için aşağıdaki başvuru belgelerine ve örneklerine bakın:

Geliştirme seçeneği / dil Başvuru belgeleri Örnekler
REST API'leri (Yazma) REST API belgeleri
REST API'leri (Çalışma Zamanı) REST API belgeleri

Sorumlu Yapay Zeka

Yapay zeka sistemi yalnızca teknolojiyi değil, onu kullanan kişileri, etkilenen kişileri ve dağıtıldığı ortamı da içerir. Sistemlerinizde sorumlu yapay zeka kullanımı ve dağıtımı hakkında bilgi edinmek için duygu analizi için saydamlık notunu okuyun. Daha fazla bilgi için aşağıdaki makalelere de bakabilirsiniz:

Sonraki adımlar