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Tutorial: Stimmungsanalyse mit Azure KI Services

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In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie Ihre Daten in Azure Synapse Analytics mit Azure KI Services anreichern können. Hier werden die Textanalysefunktionen von Azure KI Language für eine Stimmungsanalyse verwendet.

Benutzende in Azure Synapse können eine Tabelle mit einer Textspalte auswählen, um sie mit Stimmungen anzureichern. Diese Stimmungen können positiv, negativ, gemischt oder neutral sein. Auch eine Wahrscheinlichkeit wird zurückgegeben.

In diesem Lernprogramm wird Folgendes behandelt:

  • Schritte zum Abrufen eines Spark-Tabellendatasets mit einer Textspalte für die Stimmungsanalyse
  • Verwenden eines Assistenten in Azure Synapse, um Daten mithilfe der Textanalyse in Azure KI Language anzureichern.

Wenn Sie kein Azure-Abonnement besitzen, können Sie ein kostenloses Konto erstellen, bevor Sie beginnen.

Voraussetzungen

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Erstellen einer Spark-Tabelle

Für dieses Tutorial wird eine Spark-Tabelle benötigt.

  1. Laden Sie die Datei FabrikamComments.csv herunter. Sie enthält ein Dataset für die Textanalyse.

  2. Öffnen Sie in Synapse Analytics Ihr Speicherkonto unter Daten und Verknüpft.

  3. Laden Sie die Datei in Ihr Azure Synapse-Speicherkonto in Data Lake Storage Gen2 hoch.

    Screenshot: Auswahl für das Hochladen von Daten

  4. Erstellen Sie auf der Grundlage der CSV-Datei eine Spark-Tabelle. Klicken Sie hierzu mit der rechten Maustaste auf die Datei, und wählen Sie Neues Notebook>Spark-Tabelle erstellen aus.

    Screenshot: Auswahl für die Erstellung einer Spark-Tabelle

  5. Legen Sie header=True fest, und benennen Sie die Tabelle in der Codezelle. Führen Sie dann das Notebook in einem Spark-Pool aus.

    Screenshot: Ausführen eines Notebooks

    %%pyspark
df = spark.read.load('abfss://default@azuresynapsesa.dfs.core.windows.net/data/FabrikamComments.csv', format='csv'
## If a header exists, uncomment the line below
, header=True
)
df.write.mode("overwrite").saveAsTable("default.YourTableName")

Öffnen des Assistenten für Azure KI-Dienste

  1. Klicken Sie auf der Registerkarte Arbeitsbereich auf der Datenseite unter der Lakestandardtabelle mit der rechten Maustaste auf die Spark-Tabelle, die im vorherigen Verfahren erstellt wurde.

  2. Wählen Sie Machine Learning>Mit Modell vorhersagen aus, um den Assistenten zu öffnen.

    Screenshot: Auswahl für das Öffnen des Bewertungs-Assistenten

  3. Ein Konfigurationsbereich wird angezeigt, und Sie werden aufgefordert, ein vortrainiertes Modell auszuwählen. Wählen Sie Gefühlsanalyse.

    Screenshot der Auswahl eines vortrainierten Stimmungsanalysemodells.

Konfigurieren der Stimmungsanalyse

Konfigurieren Sie als Nächstes die Stimmungsanalyse. Wählen Sie die folgenden Details aus:

  • Mit Azure KI Services verknüpfter Dienst: Als Teil der Voraussetzungsschritte haben Sie einen mit Ihrem Azure KI Services-Dienst verknüpften Dienst erstellt. Wählen Sie ihn hier aus.
  • Sprache: Wählen Sie Englisch als Sprache des Texts aus, für den Sie eine Stimmungsanalyse durchführen möchten.
  • Textspalte: Wählen Sie die Spalte comment (string) (Kommentar (Zeichenfolge)) als die Textspalte in Ihrem Dataset aus, die Sie analysieren möchten, um die Stimmung zu ermitteln.

Wenn Sie fertig sind, wählen Sie Notebook öffnen aus. Dadurch wird ein Notebook mit PySpark-Code generiert, der die Stimmungsanalyse mithilfe von Azure KI Services durchführt.

Screenshot: Auswahl für die Konfiguration der Stimmungsanalyse

Ausführen des Notebooks

Das soeben geöffnete Notebook verwendet die SynapseML-Bibliothek, um eine Verbindung mit Azure KI Services herzustellen. Der mit Azure KI Services verknüpfte Dienst, den Sie bereitgestellt haben, ermöglicht Ihnen, in dieser Umgebung sicher auf Ihren Azure KI Services-Dienst zu verweisen, ohne Geheimnisse preiszugeben.

Nun können Sie alle Zellen ausführen, um Ihre Daten mit Stimmungen anzureichern. Wählen Sie Alle ausführen aus.

Die Stimmungen werden als positive (positiv), negative (negativ), neutral (neutral) oder mixed (gemischt) zurückgegeben. Des Weiteren erhalten Sie Wahrscheinlichkeiten pro Stimmung. Weitere Informationen zur Stimmungsanalyse in Azure KI Services.

Screenshot: Stimmungsanalyse

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