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Che cos'è l'analisi del sentimento e l'estrazione delle opinioni?

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L'analisi valutazione e l'opinion mining sono funzionalità offerte dal Servizio del linguaggio, una raccolta di algoritmi di apprendimento automatico e IA nel cloud per lo sviluppo di applicazioni intelligenti che implicano la lingua scritta. Queste funzionalità consentono di scoprire che cosa pensano le persone di un marchio o di un argomento eseguendo il data mining di suggerimenti nel testo relativi alla valutazione, positiva o negativa, associabili ad aspetti specifici del testo.

Sia l'analisi del sentiment che l'opinion mining funzionano con varie lingue scritte.

Analisi del sentiment

La funzionalità di analisi del sentiment attribuisce etichette di sentiment, come "negativa", "neutra" e "positiva", in base al punteggio di affidabilità più alto individuato dal servizio a livello di frase e di documento. Questa funzionalità restituisce anche punteggi di attendibilità compresi tra 0 e 1 per ogni documento e frasi al suo interno per sentiment positivo, neutro e negativo.

Opinion mining

Opinion mining è una funzionalità dell'analisi del sentiment, nota anche come analisi del sentiment basata su aspetti nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Questa funzionalità fornisce informazioni più granulari sulle opinioni relative alle parole (ad esempio gli attributi dei prodotti o dei servizi) nel testo.

Flusso di lavoro tipico

Per usare questa funzionalità, inviare i dati per l'analisi e gestire l'output dell'API nell'applicazione. L'analisi viene eseguita così come è, senza alcuna personalizzazione del modello usato nei dati.

  1. Creare una risorsa di Lingua di Azure AI, che concede l'accesso alle funzionalità offerte da Lingua di Azure AI. Verrà generata una password (denominata chiave) e un URL dell'endpoint che verrà usato per autenticare le richieste API.

  2. Creare una richiesta usando l'API REST o la libreria client per C#, Java, JavaScript e Python. È possibile anche inviare chiamate asincrone con una richiesta batch per combinare richieste API per più funzionalità in una singola chiamata.

  3. Invia la richiesta contenente i dati di testo. La chiave e l'endpoint vengono usati per l'autenticazione.

  4. Trasmettere o archiviare la risposta in locale.

Informazioni di base sull'analisi del sentiment

Per usare l'analisi del sentiment, inviare testo non strutturato e non elaborato per l'analisi e gestire l'output dell'API nell'applicazione. L'analisi viene eseguita così come è, senza alcuna personalizzazione aggiuntiva del modello usato sui dati. Esistono due modi per usare l'analisi del sentiment:

Opzione di sviluppo Descrizione
Azure AI Foundry Fonderia Azure AI è una piattaforma basata sul Web che consente di usare il collegamento delle entità con esempi di testo con i propri dati quando si esegue l'iscrizione. Per altre informazioni, vedere il sito Web di Azure AI Foundry o la documentazione di Azure AI Foundry.
API REST o libreria client (SDK di Azure) Integra l'analisi del sentimento nelle tue applicazioni usando l'API REST o la libreria cliente disponibile in un'ampia gamma di lingue. Per altre informazioni, vedere l'avvio rapido sull'analisi del sentiment.
Contenitore Docker Usare il contenitore Docker disponibile per distribuire questa funzionalità in locale. Questi contenitori Docker consentono di avvicinare il servizio ai dati per motivi di conformità, sicurezza o di altro tipo.

Documentazione di riferimento ed esempi di codice

Quando si usa questa funzionalità nelle applicazioni, consultare la documentazione di riferimento e gli esempi seguenti per Lingua di Azure AI:

Lingua / opzione di sviluppo Documentazione di riferimento Esempi
REST API Documentazione relativa all'API REST
C# Documentazione di C# Esempi per C#
Java Documentazione di Java Esempi di Java
JavaScript Documentazione di JavaScript Esempi JavaScript
Python Documentazione di Python Esempi per Python

Documentazione di riferimento

Quando si usa l'analisi del sentiment, vedere la documentazione di riferimento e gli esempi seguenti per il servizio Lingua:

Lingua / opzione di sviluppo Documentazione di riferimento Esempi
API REST (creazione) Documentazione relativa all'API REST
API REST (Tempo di Esecuzione) Documentazione relativa all'API REST

Intelligenza artificiale responsabile

Un sistema di intelligenza artificiale include non solo la tecnologia ma anche le persone che ne fanno uso, le persone interessate e l'ambiente di distribuzione. Leggere la nota sulla trasparenza relativa all'analisi del sentiment per informazioni sull'uso e la distribuzione dell'intelligenza artificiale responsabile nei propri sistemi. Per altre informazioni, vedere anche gli articoli seguenti:

Passaggi successivi