Introducción

En el procesamiento de lenguaje natural (NLP), análisis de sentimiento y de minería de opiniones son fundamentales para extraer información valiosa de los datos textuales. Aprender estos conceptos, sus diferencias y sus ventajas es esencial para crear aplicaciones inteligentes que procesan el lenguaje escrito y proporcionan información sobre cómo los clientes realmente se sienten sobre una marca, un producto o un tema. El análisis de sentimiento proporciona información sobre las tendencias de mercado, el rendimiento de los competidores y las preferencias de los consumidores. Comprender la opinión ayuda a las empresas a adaptar sus estrategias en consecuencia.

Escenario: Análisis de la opinión de las revisiones de propiedades de usuario

Usted es desarrollador de Margie's Travel, una empresa cuyas aplicaciones web y móviles conectan a los viajeros que buscan alojamiento con propietarios y administradores de propiedades dispuestos a alquilar sus propiedades. La base de datos de servidor flexible de Azure Database for PostgreSQL respalda estas aplicaciones. Una de las características de la aplicación permite a los inquilinos enviar opiniones de las propiedades que alquilaban. Estas revisiones permiten a otros clientes determinar la calidad de los alojamientos y la utilidad de los hosts. Se le pide que use Azure AI Services y la extensión azure_ai para analizar la opinión de las revisiones para que las etiquetas descriptivas se puedan aplicar como filtros dentro de las aplicaciones.

Análisis de sentimiento: Descripción de la imagen general

análisis de sentimiento es como tener un radar emocional para el texto. Le ayuda a medir los sentimientos o el tono emocional expresado en contenido escrito. Ya sea una revisión del producto, una publicación en redes sociales o comentarios de los clientes, el análisis de opiniones revela si la opinión es positiva, negativa o neutral. Esta funcionalidad proporciona información sobre cómo los usuarios perciben su marca, producto o servicio.

Minería de opiniones: Ir más allá de la opinión

de minería de opiniones (también conocido como análisis de sentimiento basado en aspectos) toma el análisis de sentimiento al siguiente nivel. Es como disectar opiniones bajo un microscopio. En lugar de opinión general, la minería de opiniones se acerca a aspectos específicos del texto. Por ejemplo, puede avisarle si los usuarios aman las habitaciones amplias pero encuentran los alrededores ruidosos. Esta funcionalidad proporciona una comprensión más profunda de las opiniones más matizadas asociadas a distintos atributos y es ideal para realizar análisis detallados.

Análisis de opiniones con Azure AI Services

El servicio azure AI Language, que forma parte de Azure AI Services, le permite analizar opiniones y extraer opiniones de datos textuales. La incorporación de funcionalidades de análisis de sentimiento en las aplicaciones se puede lograr sin problemas mediante la extensión azure_ai para el servidor flexible de Azure Database for PostgreSQL.

Objetivos de aprendizaje

En el módulo se exploran las funcionalidades de análisis de opiniones y minería de opiniones del servicio Azure AI Language y cómo se puede usar la extensión azure_ai para integrar el análisis de sentimiento directamente en las bases de datos de PostgreSQL. En este módulo, debe hacer lo siguiente:

• Explore los aspectos básicos del análisis de sentimiento y cómo se puede aplicar para obtener información sobre las opiniones y emociones del usuario.
• Describir técnicas de minería de opiniones para identificar opiniones relacionadas con atributos específicos.
• Aplique el análisis de opiniones a las revisiones de los usuarios en una base de datos postgreSQL mediante la extensión azure_ai.

Al final de este módulo, está equipado para crear aplicaciones inteligentes que comprendan opiniones y opiniones directamente dentro de la base de datos.