Análise de Sentimentos
A análise de sentimentos pode ser usada para medir o humor ou o tom do texto.
A análise de sentimentos analisa as informações subjetivas de uma expressão. Por exemplo, opiniões, avaliações, emoções ou atitudes em relação a um tópico, pessoa ou entidade. As expressões são classificadas, com uma pontuação de confiança, como positivas, negativas ou neutras.
A análise de sentimentos do serviço Language usa o processamento de linguagem natural (NLP). O serviço entende o texto, retorna sentimentos positivos, neutros, mistos e negativos, e uma pontuação de confiança. Ele suporta análise de sentimentos baseada tanto em frases como em aspectos.
Análise de Sentimentos Baseada em Aspectos
A Análise de Sentimento Baseada em Aspectos (ABSA) extrai os aspectos individuais no documento de entrada e classifica cada um dos aspectos em uma das classes de polaridade: positiva, negativa, mista e neutra. Com o sentimento previsto para cada aspecto, a API do serviço Language também fornece uma pontuação de confiança para cada uma das classes, e suas compensações correspondentes na entrada.
As pontuações de confiança mais próximas de 1 indicam maior confiança na classificação do label, enquanto pontuações mais baixas indicam menor pontuação de confiança. O intervalo da pontuação de confiança de cada classe está entre 0 e 1, e as pontuações acumuladas de todas as quatro classes somam 1.
Por exemplo, uma análise de restaurante que diz "A comida é marginal, mas o serviço é muito ruim." contém um sentimento positivo em relação ao aspecto alimentar. Além disso, ela tem um forte sentimento negativo em relação ao aspecto do serviço. Classificar o sentimento geral como negativo negligenciaria o fato de que a comida era boa. A ABSA aborda esse problema fazendo referência a um aspecto como um atributo (ou componente) de uma entidade. Acrescente-se a isso a tela de um telefone ou a qualidade da imagem de uma câmera.
Se os dados de entrada forem "Tive um bom dia no trabalho hoje", um dia com um único aspecto será identificado com 100% de sentimentos positivos, 0% neutros, 0% mistos e 0% negativos.
Análise de Sentimentos no Nível da Frase
O serviço Language também fornece um sentimento em nível de frase com pontuações de confiança para cada frase no texto. Com base no caso de uso, você pode selecionar sentimento de frase ou documento, ABSA ou ambos. Por exemplo, em um cenário de análise de feedback do cliente, talvez você queira identificar frases que precisam de revisão humana para tomar medidas adicionais.
Casos de Uso
Alguns casos de uso comercial são:
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Monitoramento de marca
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Monitoramento da pesquisa de mercado
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Análise de feedback do funcionário
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Avaliações e análise de e-mails de clientes
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Pesquisas de produtos
Por exemplo, as respostas da pesquisa bruta do cliente e do funcionário podem ser processadas usando o modelo de análise de sentimentos. Os resultados podem ser agregados para análise e acompanhamento e para ajudar em interações.
O monitoramento de mídia social pode ser usado com análise de sentimento para extrair a mudança de humor geral do cliente. Por exemplo, quando um novo produto é lançado ou uma pesquisa de mercado competitiva é realizada.
Recursos com Suporte
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Nível de análise: frase e aspecto
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Idioma inglês
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As solicitações suportam registros únicos e batches de vários registros.
Idiomas Suportados para Texto de Entrada
- Inglês
- Espanhol
Exemplo de Análise de Sentimentos Baseada em Aspectos
| Texto de Entrada | Sentimento | Pontuação de Polaridade |
|---|---|---|
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Amostra de Solicitação:
- Formato da Solicitação de API:
-
POST https://<region-url>/20210101/actions/batchDetectLanguageSentiments?level=ASPECT - JSON de entrada
-
{ "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." } ] } - JSON de resposta:
-
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Exemplo de Análise de Sentimentos no Nível de Sentença
| Texto de Entrada | Sentimento | Pontuação de Polaridade |
|---|---|---|
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Fiquei impressionado com o grill, pois ele manteve um calor igual em toda a superfície. A minha única preocupação é que o fio é muito curto. Eu realmente gostaria que ele tivesse pelo menos uns 40 cm de comprimento, para que eu não tenha que comprar uma extensão. No geral, acho que ele vale o preço que paguei. |
Sentença 1 [Positiva] Sentença 2 [Negativa] Instrução 3 [Neutra] |
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Amostra de Solicitação:
- Formato da Solicitação de API:
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POST https://<region-url>/20210101/actions/batchDetectLanguageSentiments?level=SENTENCE - JSON de entrada
-
{ "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." } ] } - JSON de resposta:
-
{ "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": [] }
Os valores reais, bem como a estrutura de entrada e saída, podem variar de acordo com a versão do modelo. Consulte a documentação do SDK.
Limitações
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Os aspectos identificados podem ser correspondências parciais ou aspectos divididos.
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Quando as frases são semanticamente ou estruturalmente incorretas, os aspectos podem diferir de suas expectativas.
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Pronomes não são considerados aspectos.
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O sarcasmo não é reconhecido.