什麼是情感分析和意見挖掘？
情感分析和意見挖掘是語言服務所提供的其中一項功能，這是雲端中機器學習和 AI 演算法的集合，用於開發涉及書面語言的智慧型應用程式。 這些功能可讓您藉由挖掘文字內容來取得關於正面或負面情感的線索，藉此找出人們對品牌或話題的看法，並且可以將它們與文字的特定層面產生關聯。
情感分析和意見挖掘都適用於各種書寫語言。
情感分析
情感分析功能會根據服務在句子和文件層級找到的最高信賴分數提供情感標籤 (例如「負面」、「中性」和「正面」)。 此功能也會為每份文件和其中的句子傳回 0 到 1 之間的信賴分數，以表示正面、中性和負面情感。
意見挖掘
意見挖掘是情感分析的一項功能。 這項功能也稱為自然語言處理 (NLP) 中的層面型情感分析，可提供文字中與各層面相關文字的詳細資訊 (例如產品或服務的屬性)。
一般流程
若要使用此功能，您要提交資料以進行分析，並在您的應用程式中處理 API 輸出。 分析會按原樣執行，對您資料所使用的模型不會新增自訂項目。
建立 Azure AI 語言資源，其會授與您 Azure AI 語言所提供功能的存取權。 接著會產生密碼 (稱為金鑰)，以及您用來驗證 API 要求的端點 URL。
使用 REST API 或適用於 C#、JAVA、JavaScript 和 Python 的用戶端程式庫來建立要求。 您也可以使用批次要求傳送非同步呼叫，以便將多個功能的 API 要求合併成單一呼叫。
傳送包含文字資料的要求。 您的金鑰和端點會用於驗證。
將回應串流處理或儲存至本機。
開始使用情感分析
若要使用情感分析，您可以提交原始非結構化文字以進行分析，並在您的應用程式中處理 API 輸出。 分析是按原樣執行，對針對您的資料所使用的模型不會進行額外的自訂。 有兩種方式可以使用情感分析:
| 開發選項 | 描述 |
|---|---|
| Language Studio | Language Studio 是以 Web 為基礎的平台，可讓您在沒有 Azure 帳戶的情況下嘗試使用文字範例進行實體連結，以及在註冊時使用自己的資料。 如需詳細資訊，請參閱 Language Studio 網站或 Language Studio 快速入門。 |
| REST API 或用戶端程式庫 (Azure SDK) | 使用 REST API 或以各種語言提供的用戶端程式庫，將文字摘要整合至您的應用程式。 如需詳細資訊，請參閱情感分析快速入門。 |
| Docker 容器 | 使用可用的 Docker 容器，在內部部署環境中部署此功能。 這些 Docker 容器可讓服務更加契合您的資料，以實現合規性、安全性或其他操作原因。 |
參考文件和程式碼範例
當您在應用程式中使用此功能時，請參閱下列 Azure AI 語言的參考文件和範例：
| 開發選項/語言 | 參考文件 | 範例 |
|---|---|---|
| REST API | REST API 文件 (英文) | |
| C# | C# 文件 | C# 範例 |
| Java | Java 文件 | Java 範例 |
| JavaScript | JavaScript 文件 | JavaScript 範例 \(英文\) |
| Python | Python 文件 | Python 範例 |
負責 AI
AI 系統不僅包含技術，也包含使用該技術的人員、受其影響的人員及部署的環境。 請參閱情感分析的透明度資訊，以了解如何在系統中使用及部署負責任的 AI。 如需詳細資訊，您也可以參閱下列文章：