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La competenza Sentiment (v3) valuta il testo non strutturato e per ogni record fornisce etichette del sentiment (ad esempio "negative", "neutral" e "positive") in base al punteggio di attendibilità più alto trovato dal servizio a livello di frase e documento. Questa competenza usa i modelli di Machine Learning forniti dalla versione 3 di Language Service in Foundry Tools. Espone inoltre le funzionalità di opinion mining, che fornisce informazioni più granulari sulle opinioni relative agli attributi dei prodotti o dei servizi nel testo.
Note
Questa competenza è associata a Foundry Tools e richiede una risorsa fatturabile per le transazioni che superano 20 documenti per indicizzatore al giorno. L'esecuzione di competenze predefinite viene addebitata al prezzo standard degli strumenti Foundry esistenti.
@odata.type
Microsoft.Skills.Text.V3.SentimentSkill
Data limits
Le dimensioni massime di un record devono essere 5000 caratteri in base alla misurazione di String.Length. Se è necessario suddividere i dati prima di inviarli alla competenza sentiment, usare la competenza Suddivisione testo.
Skill parameters
I parametri fanno distinzione tra maiuscole e minuscole.
| Parameter Name | Description |
|---|---|
defaultLanguageCode |
(facoltativo) Il codice lingua da applicare ai documenti che non specificano in modo esplicito una lingua. Vedi l'elenco completo di linguaggi supportati. |
modelVersion |
(facoltativo) Specifica la versione del modello da usare quando si chiama l'analisi del sentiment. L'impostazione predefinita sarà la versione più recente quando non è specificata. È consigliabile non specificare questo valore a meno che non sia necessario. |
includeOpinionMining |
Se impostato su true, abilita la funzionalità di opinion mining, che consente l'inserimento dell'analisi del sentiment basata su aspetti nei risultati dell'output. Il valore predefinito è false. |
Skill inputs
| Input Name | Description |
|---|---|
text |
Testo da analizzare. |
languageCode |
(facoltativo) Stringa che indica la lingua dei record. Se questo parametro non è specificato, il valore predefinito è "en". Vedi l'elenco completo di linguaggi supportati. |
Skill outputs
| Output Name | Description |
|---|---|
sentiment |
Valore stringa che rappresenta l'etichetta del sentiment dell'intero testo analizzato (positivo, neutro o negativo). |
confidenceScores |
Tipo complesso con tre valori double, uno per la valutazione positiva, uno per la classificazione neutra e uno per la classificazione negativa. I valori sono compresi tra 0 e 1,00, dove 1,00 rappresenta la maggiore attendibilità possibile in una determinata assegnazione di etichetta. |
sentences |
Raccolta di tipi complessi che suddivide il sentiment della frase di testo per frase. Questo è anche il caso in cui i risultati di opinion mining vengono restituiti sotto forma di obiettivi e valutazioni se includeOpinionMining è impostato su true. |
Sample definition
{
"@odata.type": "#Microsoft.Skills.Text.V3.SentimentSkill",
"context": "/document",
"includeOpinionMining": true,
"inputs": [
{
"name": "text",
"source": "/document/content"
},
{
"name": "languageCode",
"source": "/document/languageCode"
}
],
"outputs": [
{
"name": "sentiment",
"targetName": "sentiment"
},
{
"name": "confidenceScores",
"targetName": "confidenceScores"
},
{
"name": "sentences",
"targetName": "sentences"
}
]
}
Sample input
{
"values": [
{
"recordId": "1",
"data": {
"text": "I had a terrible time at the hotel. The staff was rude and the food was awful.",
"languageCode": "en"
}
}
]
}
Sample output
{
"values": [
{
"recordId": "1",
"data": {
"sentiment": "negative",
"confidenceScores": {
"positive": 0.0,
"neutral": 0.0,
"negative": 1.0
},
"sentences": [
{
"text": "I had a terrible time at the hotel.",
"sentiment": "negative",
"confidenceScores": {
"positive": 0.0,
"neutral": 0.0,
"negative": 1.0
},
"offset": 0,
"length": 35,
"targets": [],
"assessments": [],
},
{
"text": "The staff was rude and the food was awful.",
"sentiment": "negative",
"confidenceScores": {
"positive": 0.0,
"neutral": 0.0,
"negative": 1.0
},
"offset":36,
"length": 42,
"targets": [
{
"text": "staff",
"sentiment": "negative",
"confidenceScores": {
"positive": 0.0,
"neutral": 0.0,
"negative": 1.0
},
"offset": 40,
"length": 5,
"relations": [
{
"relationType": "assessment",
"ref": "#/documents/0/sentences/1/assessments/0",
}
]
},
{
"text": "food",
"sentiment": "negative",
"confidenceScores": {
"positive": 0.0,
"neutral": 0.0,
"negative": 1.0
},
"offset": 63,
"length": 4,
"relations": [
{
"relationType": "assessment",
"ref": "#/documents/0/sentences/1/assessments/1",
}
]
}
],
"assessments": [
{
"text": "rude",
"sentiment": "negative",
"confidenceScores": {
"positive": 0.0,
"neutral": 0.0,
"negative": 1.0
},
"offset": 50,
"length": 4,
"isNegated": false
},
{
"text": "awful",
"sentiment": "negative",
"confidenceScores": {
"positive": 0.0,
"neutral": 0.0,
"negative": 1.0
},
"offset": 72,
"length": 5,
"isNegated": false
}
],
}
]
}
}
]
}
Warning cases
Se il testo è vuoto, viene generato un avviso e non vengono restituiti risultati del sentiment. Se una lingua non è supportata, viene generato un avviso e non vengono restituiti risultati del sentiment.