Exploración del análisis de sentimiento

análisis de sentimiento es una técnica fundamental de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que nos permite distinguir el tono emocional o la opinión expresada en datos textuales. Con el aprendizaje automático y el NLP natural, el análisis de sentimiento tiene como objetivo determinar si las opiniones, opiniones, opiniones, evaluaciones, actitudes y emociones expresadas en el texto transmiten una opinión positiva, negativa o neutral. Estas funcionalidades permiten a las aplicaciones comprender la opinión del usuario, supervisar la percepción de la marca y tomar decisiones fundamentadas basadas en contenido textual.

Las aplicaciones web y móviles de Margie's Travel permiten a los inquilinos enviar opiniones que detallan sus experiencias en las propiedades enumeradas en las aplicaciones. El texto de estas revisiones contiene información valiosa sobre cómo se sintió el cliente sobre la propiedad, su host y su estancia. Comprender estos sentimientos puede ayudar a Margie's Travel a servir mejor a sus clientes y proporcionar comentarios valiosos a los propietarios y administradores de propiedades.

Análisis de opiniones con la extensión azure_ai

La extensión azure_ai para Azure Database for PostgreSQL: servidor flexible se basa en la integración con el servicio azure AI Language para realizar análisis de sentimiento. Las funcionalidades de análisis de sentimiento de la extensión son accesibles mediante la función analyze_sentiment() dentro del esquema de azure_cognitive.

Este método tiene tres sobrecargas, lo que le permite analizar la opinión de un registro a la vez o varios registros pasando una matriz de valores que se van a evaluar. Con el parámetro language, también puede indicar en cuál de los idiomas admitidos 94 se escribe el texto de entrada.

La salida de la función analyze_sentiment() es el tipo compuesto sentiment_analysis_result. La estructura del tipo es:

   Column       |   Type   
----------------+------------------
 sentiment      | text      
 positive_score | double precision
 neutral_score  | double precision
 negative_score | double precision

El tipo compuesto contiene las predicciones de opinión del texto de entrada. Incluye la opinión, que puede ser positiva, negativa, neutral o mixta, y las puntuaciones para aspectos positivos, neutros y negativos encontrados en el texto. Las puntuaciones se representan como números reales entre 0 y 1. Por ejemplo, en (neutral, 0,26, 0,64, 0,09), la opinión es neutral, con una puntuación positiva de 0,26, neutral de 0,64 y negativa en 0,09.

La función asigna etiquetas de opinión (positivas, negativas o neutrales) a frases individuales o documentos completos. Estas etiquetas indican el tono emocional expresado en el texto. Devuelve puntuaciones de confianza junto con las etiquetas de opinión, que representan la confianza del modelo en sus predicciones.

Ventajas del análisis de sentimiento

• Comprender los comentarios de los clientes: analizar opiniones, publicaciones en redes sociales, encuestas, etc.
• Supervisión de la reputación de la marca: realice un seguimiento de las tendencias de opinión a lo largo del tiempo.
• Personalizar experiencias de usuario: adapte el contenido en función de la opinión del usuario.