Analyse de sentiment
L'analyse de sentiment peut être utilisée pour évaluer le ton du texte.
L'analyse de sentiment analyse l'information subjective dans une expression. Par exemple, des opinions, des appréciations, des émotions ou des attitudes envers un sujet, une personne ou une entité. Les expressions sont classées, avec un score de confiance, comme positives, négatives ou neutres.
L'analyse de sentiment du service Language utilise le traitement du langage naturel. Le service comprend le texte, renvoie des sentiments positifs, neutres, mixtes et négatifs ainsi qu'un score de confiance. Il prend en charge l'analyse de sentiment basé sur une phrase et sur une facette.
Analyse de sentiment basé sur une facette
L'analyse de sentiment basé sur une facette extrait les différentes facettes du document d'entrée et classe chacune d'entre elles dans l'une des classes de polarité suivantes : positive, négative, mixte ou neutre. Avec le sentiment prévu pour chaque aspect, l'API Language fournit également un score de confiance pour chacune des classes et leur position correspondante dans la saisie.
Les scores de confiance plus proches de 1 indiquent une plus grande confiance dans la classification du libellé, tandis que les scores inférieurs indiquent un score de confiance inférieur. La plage du score de confiance pour chaque classe est comprise entre 0 et 1, et le score cumulé des quatre classes est égal à 1.
Par exemple, une critique de restaurant qui dit "La nourriture est marginale, mais le service est si mauvais." contient un sentiment positif envers l'aspect de la nourriture. Mais, il y a également un fort sentiment négatif concernant la facette du service. Le fait de définir le sentiment général comme négatif ne prendrait pas en compte le fait que la nourriture était bonne. L'analyse de sentiment basé sur une facette répond à ce problème en faisant référence à une facette en tant qu'attribut (ou composant) d'une entité. Il en va de même pour l'écran d'un téléphone ou la qualité d'image d'un appareil photo.
Si les données saisies sont "J'ai passé une bonne journée au travail", alors la facette de la journée est identifiée par des sentiments positifs à 100 %, neutres à 0 %, mixtes à 0 % et négatifs à 0 %.
Analyse de sentiment au niveau de la phrase
Le service Language fournit également le sentiment au niveau de la phrase avec des scores de confiance pour chaque phrase du texte. Selon le cas d'emploi, vous pouvez sélectionner le sentiment au niveau de la phrase ou du document, ou l'analyse de sentiment basé sur une facette, ou les deux. Par exemple, dans le cas de l'analyse des commentaires d'un client, vous pouvez identifier les phrases qui nécessitent d'être examinées par un humain afin de prendre des mesures supplémentaires.
Cas d'emploi
Voici quelques cas d'emploi relatifs aux entreprises :
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Surveillance de la marque
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Surveillance des études de marché
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Analyse des commentaires des employés
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Analyse des courriels et des avis de clients
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Enquêtes sur les produits
Par exemple, les réponses brutes à l'enquête du client et de l'employé peuvent être traitées à l'aide du modèle d'analyse de sentiment. Les résultats peuvent ensuite être agrégés à des fins d'analyse et de suivi, ainsi que pour faciliter les interactions.
La surveillance des médias sociaux peut être utilisée avec l'analyse des sentiments pour extraire le changement d'humeur global du client. Par exemple, lors du lancement d'un nouveau produit ou de la réalisation d'une étude de la concurrence.
Fonctionnalités prises en charge
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Niveau d'analyse : phrase et facette
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Langue anglaise
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Les demandes prennent en charge les batches d'enregistrements uniques et de plusieurs enregistrements.
Langues prises en charge pour le texte d'entrée
- Anglais
- Espagnol
Exemple d'analyse de sentiment basé sur une facette
| Texte saisi | Sentiment | Score de polarité |
|---|---|---|
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Exemple de demande:
- Format de demande d'API :
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POST https://<region-url>/20210101/actions/batchDetectLanguageSentiments?level=ASPECT - Contenu JSON d'entrée
-
{ "documents": [ { "key" : "doc1", "text" : "OCI recently added new services to existing compliance program including SOC, HIPAA, and ISO to enable our customers to solve their use cases. We also released new white papers and guidance documents related to Object Storage, the Australian Prudential Regulation Authority (APRA), and the Central Bank of Brazil. These resources help regulated customers better understand how OCI supports their regional and industry-specific compliance requirements. Not only are we expanding our number of compliance offerings and regulatory alignments, we continue to add regions and services at a faster clip." } ] } - Contenu JSON de la réponse :
-
{ "documents": [ { "key": "1", "documentSentiment": "Positive", "documentScores": { "Neutral": 0.44763687, "Positive": 0.46578798, "Mixed": 0.064058214, "Negative": 0.022516921 }, "sentences": [ { "offset": 0, "length": 147, "text": "OCI recently added new services to the existing compliance program including SOC, HIPAA, and ISO, to enable our customers to solve their use cases.", "sentiment": "Neutral", "scores": { "Negative": 0.0154264, "Mixed": 0, "Neutral": 0.98231775, "Positive": 0.0022558598 } }, { "offset": 148, "length": 170, "text": "We also released new white papers and guidance documents related to Object Storage, the Australian Prudential Regulation Authority (APRA), and the Central Bank of Brazil.", "sentiment": "Neutral", "scores": { "Mixed": 0, "Neutral": 0.97296304, "Negative": 0.007886417, "Positive": 0.019150572 } }, { "offset": 319, "length": 137, "text": "These resources help regulated customers better understand how OCI supports their regional and industry-specific compliance requirements.", "sentiment": "Neutral", "scores": { "Neutral": 0.5864549, "Positive": 0.35583654, "Mixed": 0.02932497, "Negative": 0.028383587 } }, { "offset": 457, "length": 145, "text": "Not only are we expanding our number of compliance offerings and regulatory alignments, we continue to add regions and services at a faster rate.", "sentiment": "Positive", "scores": { "Negative": 0.022516921, "Positive": 0.46578798, "Mixed": 0.064058214, "Neutral": 0.44763687 } } ], "aspects": [ { "offset": 325, "length": 9, "text": "resources", "sentiment": "Positive", "scores": { "Positive": 0.9841423768960832, "Negative": 0.01398839404953044, "Neutral": 0, "Mixed": 0.0018692290543864747 } } ], "languageCode": "en" } ], "errors": [] }
Exemple d'analyse de sentiment au niveau de la phrase
| Texte saisi | Sentiment | Score de polarité |
|---|---|---|
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I was impressed with the griddle as it kept an even heat throughout the surface. My only concern is that the cord is too short, I really wish it was at least 16 inches long so I do not have to buy an extension cord. Overall, I think it is OK for the price. |
sentence 1 [Positif] Sentence 2 [Negatif] sentence 3 [neutre] |
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Exemple de demande:
- Format de demande d'API :
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POST https://<region-url>/20210101/actions/batchDetectLanguageSentiments?level=SENTENCE - Contenu JSON d'entrée
-
{ "documents": [ { "key": "doc1", "text": "OCI recently added new services to existing compliance program including SOC, HIPAA, and ISO to enable our customers to solve their use cases. We also released new white papers and guidance documents related to Object Storage, the Australian Prudential Regulation Authority (APRA), and the Central Bank of Brazil. These resources help regulated customers better understand how OCI supports their regional and industry-specific compliance requirements. Not only are we expanding our number of compliance offerings and regulatory alignments, we continue to add regions and services at a faster clip." } ] } - Contenu JSON de la réponse :
-
{ "documents": [ { "key": "doc1", "documentSentiment": "positive", "documentScores": { "positive": 0.6763582, "mixed": 0.08708387, "neutral": 0.12376911, "negative": 0.11278882 }, "sentences": [ { "text": "OCI recently added new services to existing compliance program including SOC, HIPAA, and ISO to enable our customers to solve their use cases.", "sentiment": "neutral", "scores": { "positive": 0.15475821, "neutral": 0.5567636, "mixed": 0.09907853, "negative": 0.18939966 } }, { "text": "We also released new white papers and guidance documents related to Object Storage, the Australian Prudential Regulation Authority (APRA), and the Central Bank of Brazil.", "sentiment": "neutral", "scores": { "mixed": 0.07148028, "negative": 0.12318015, "positive": 0.11138679, "neutral": 0.6939528 } }, { "text": "These resources help regulated customers better understand how OCI supports their regional and industry-specific compliance requirements.", "sentiment": "positive", "scores": { "negative": 0.11278882, "neutral": 0.12376911, "mixed": 0.08708387, "positive": 0.6763582 } }, { "text": "Not only are we expanding our number of compliance offerings and regulatory alignments, we continue to add regions and services at a faster clip.", "sentiment": "neutral", "scores": { "mixed": 0.0973028, "positive": 0.18745653, "negative": 0.1592837, "neutral": 0.55595696 } } ], "aspects": [], "languageCode": "en" } ], "errors": [] }
Les valeurs réelles, ainsi que la structure d'entrée et de sortie peuvent varier en fonction de la version du modèle. Reportez-vous à la documentation relative au kit SDK.
Limites
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Les facettes identifiées peuvent être des correspondances partielles ou des facettes fractionnées.
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Lorsque les phrases sont sémantiquement ou structurellement incorrectes, les facettes peuvent différer de vos attentes.
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Les pronoms ne sont pas considérés comme des aspects.
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Le sarcasme n'est pas reconnu.