Поделиться через

Что такое анализ тональности и анализ мнений?

Анализ тональности и интеллектуальный анализ мнений — это функции, предоставляемые языком Azure, коллекция алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта в облаке для разработки интеллектуальных приложений, включающих письменный язык. Эти функции помогают вам узнать, что люди думают о вашем бренде или теме, анализируя текст на признаки положительной или отрицательной тональности. Они также могут связывать эти эмоции с определёнными аспектами текста.

Анализ тональности и анализ мнений работают с различными письменными языками.

Анализ тональности

Функция анализа тональности назначает метки тональности, такие как "отрицательный", "нейтральный" и "положительный". Служба определяет эти метки с помощью самой высокой оценки достоверности. Оценка настроений проводится как на уровне предложения, так и на уровне документа. Эта функция также возвращает оценки уверенности от 0 до 1 для каждого документа и предложений внутри него, определяя положительное, нейтральное и отрицательное настроение.

Интеллектуальный анализ мнений

Анализ мнений является особенностью анализа тональности, также известного как анализ тональности, основанный на аспектах, в обработке естественного языка (ОНЯ). Эта функция предоставляет более подробную информацию о мнениях, связанных с словами (например, атрибутами продуктов или услуг) в тексте.

Стандартный рабочий процесс

Чтобы использовать эту возможность, нужно в приложении передать данные для анализа и обработать полученный от API результат. Анализ выполняется как есть, без добавления настройки модели, используемой для данных.

  1. Создайте ресурс Azure Language in Foundry Tools, который предоставляет доступ к функциям, предлагаемым языком. Он создает пароль (называемый ключом) и URL-адрес конечной точки, используемый для проверки подлинности запросов API.

  2. Создайте запрос, используя REST API или клиентскую библиотеку для C#, Java, JavaScript или Python. Также можно отправить асинхронные вызовы с пакетным запросом, чтобы объединить в один вызов несколько запросов к разным функциям API.

  3. Отправьте запрос, содержащий текстовые данные. Ключ и конечная точка используются для проверки подлинности.

  4. Выполните потоковую передачу ответа или сохраните его локально.

Начните с анализа тональности

Чтобы использовать анализ тональности, вы отправляете необработанный неструктурированный текст для анализа и обрабатываете выходные данные API в приложении. Анализ выполняется на условиях "как есть", без дополнительной настройки используемой модели для ваших данных. Существует два способа использования анализа тональности.

Вариант разработки Описание
Microsoft Foundry Foundry — это онлайн-платформа, которая позволяет использовать связывание сущностей с текстовыми примерами с собственными данными после регистрации. Дополнительные сведения см. на веб-сайте Foundry или документации по Foundry.
REST API или клиентская библиотека (пакет SDK для Azure) Используйте REST API или клиентскую библиотеку, доступную на различных языках, для интеграции анализа тональности в ваши приложения. Дополнительные сведения см. в кратком руководстве по анализу тональности.
Контейнер Docker Используйте доступный контейнер Docker, чтобы развернуть эту функцию локально. Эти контейнеры Docker позволяют разместить службу ближе к данным, чтобы обеспечивать безопасность, соответствие требованиям и пользоваться другими операционными преимуществами.

Справочная документация и примеры кода

При использовании этой функции в ваших приложениях ознакомьтесь со следующей справочной документацией и примерами для службы Azure Language в инструменте Foundry.

Вариант разработки и язык Справочная документация Примеры
REST API Документация по REST API
C# Документация по C# Примеры C#
Ява Документация по Java Примеры для Java
JavaScript Документация по работе с JavaScript. Примеры JavaScript
Питон Документация по Python. Примеры для Python

Справочная документация

При использовании анализа тональности ознакомьтесь со следующей справочной документацией и примерами для языка Azure:

Вариант разработки и язык Справочная документация Примеры
REST API-и (создание) Документация по REST API
REST API'и (время выполнения) Документация по REST API

Ответственное применение ИИ

Система ИИ охватывает больше, чем только саму технологию. Система искусственного интеллекта включает людей, которые управляют системой, людей, которые испытывают последствия этой системы, и более широкую среду, в которой система функционирует – все это играет роль. Ознакомьтесь с инструкцией о прозрачности анализа тональности, чтобы узнать больше об ответственном использовании и развертывании решений искусственного интеллекта в ваших системах.

Следующие шаги

Начните с наших статей с краткими инструкциями, чтобы использовать службу впервые: анализ тональности и оценка мнений

  • Last updated on