Co to jest analiza tonacji i górnictwo opinii?

  • Artykuł

Analiza tonacji i wyszukiwanie opinii to funkcje oferowane przez usługę językową, kolekcję algorytmów uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w chmurze na potrzeby tworzenia inteligentnych aplikacji obejmujących język pisany. Te funkcje pomagają dowiedzieć się, co ludzie myślą o twojej marce lub temacie, wyszukując tekst pod kątem wskazówek dotyczących pozytywnych lub negatywnych tonacji, i mogą kojarzyć je z określonymi aspektami tekstu.

Zarówno analiza tonacji, jak i górnictwo opinii współpracują z różnymi językami napisanymi.

Analiza opinii

Funkcja analizy tonacji udostępnia etykiety tonacji (takie jak "negatywne", "neutralne" i "pozytywne") na podstawie najwyższego wskaźnika ufności znalezionego przez usługę na poziomie zdania i dokumentu. Ta funkcja zwraca również wyniki ufności z zakresu od 0 do 1 dla każdego dokumentu i zdań w nim w celu uzyskania pozytywnej, neutralnej i negatywnej tonacji.

Górnictwo opinii

Górnictwo opinii jest cechą analizy tonacji. Znana również jako analiza tonacji opartej na aspektach w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), ta funkcja zapewnia bardziej szczegółowe informacje o opiniach związanych z wyrazami (takimi jak atrybuty produktów lub usług) w tekście.

Typowy przepływ pracy

Aby użyć tej funkcji, przesyłasz dane do analizy i obsługujesz dane wyjściowe interfejsu API w aplikacji. Analiza jest wykonywana zgodnie z rzeczywistym użyciem, bez dodatkowego dostosowania do modelu używanego na danych.

  1. Utwórz zasób języka sztucznej inteligencji platformy Azure, który zapewnia dostęp do funkcji oferowanych przez język azure AI. Generuje hasło (nazywane kluczem) i adres URL punktu końcowego używany do uwierzytelniania żądań interfejsu API.

  2. Utwórz żądanie przy użyciu interfejsu API REST lub biblioteki klienta dla języków C#, Java, JavaScript i Python. Możesz również wysyłać wywołania asynchroniczne z żądaniem wsadowym, aby połączyć żądania interfejsu API dla wielu funkcji w jedno wywołanie.

  3. Wyślij żądanie zawierające dane tekstowe. Klucz i punkt końcowy są używane do uwierzytelniania.

  4. Prześlij odpowiedź strumieniowo lub przechowaj ją lokalnie.

Wprowadzenie do analizy tonacji

Aby użyć analizy tonacji, przesyłasz nieprzetworzone tekst bez struktury na potrzeby analizy i obsługujesz dane wyjściowe interfejsu API w aplikacji. Analiza jest wykonywana zgodnie z rzeczywistym użyciem, bez dodatkowego dostosowania modelu używanego na danych. Istnieją dwa sposoby używania analizy tonacji:

Opcja programowania opis
Studio językowe Language Studio to platforma internetowa, która umożliwia wypróbowanie łączenia jednostek z przykładami tekstowymi bez konta platformy Azure i własnych danych podczas tworzenia konta. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz witrynę internetową language Studio lub przewodnik Szybki start dla programu Language Studio.
Interfejs API REST lub biblioteka klienta (Zestaw Azure SDK) Integrowanie analizy tonacji z aplikacjami przy użyciu interfejsu API REST lub biblioteki klienta dostępnej w różnych językach. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz przewodnik Szybki start dotyczący analizy tonacji.
Kontener platformy Docker Użyj dostępnego kontenera platformy Docker, aby wdrożyć tę funkcję lokalnie. Te kontenery platformy Docker umożliwiają przybliżenie usługi do danych ze względów zgodności, zabezpieczeń lub innych powodów operacyjnych.

Dokumentacja referencyjna i przykłady kodu

Jeśli używasz tej funkcji w aplikacjach, zapoznaj się z następującą dokumentacją referencyjną i przykładami dotyczącymi języka AI platformy Azure:

Opcja/język programowania Dokumentacja referencyjna Przykłady
Interfejs API REST Dokumentacja interfejsu API REST
C# Dokumentacja języka C# Przykłady języka C#
Java Dokumentacja języka Java Przykłady języka Java
JavaScript Dokumentacja języka JavaScript Przykłady języka JavaScript
Python Dokumentacja języka Python Przykłady w języku Python

Odpowiedzialne AI

System sztucznej inteligencji obejmuje nie tylko technologię, ale także osoby, które z niej korzystają, osoby, których to dotyczy, oraz środowisko, w którym jest wdrażane. Przeczytaj notatkę dotyczącą przejrzystości analizy tonacji, aby dowiedzieć się więcej na temat odpowiedzialnego używania i wdrażania sztucznej inteligencji w systemach. Więcej informacji można również znaleźć w następujących artykułach:

Następne kroki