Exploración del análisis de sentimiento
El análisis de sentimiento es una técnica fundamental de procesamiento del lenguaje natural (NLP) que nos permite distinguir el tono emocional o la opinión expresada en datos textuales. Con el aprendizaje automático y el NLP, el análisis de sentimiento tiene como objetivo determinar si las opiniones, sentimientos, valoraciones, actitudes y emociones expresadas en el texto transmiten una opinión positiva, negativa o neutra. 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 Viajes Margie permiten a los huéspedes enviar opiniones que detallan sus experiencias en las propiedades enumeradas en las aplicaciones. El texto de estas reseñas contiene información valiosa sobre cómo se sintió el cliente con respecto a la propiedad, su anfitrión y su estancia. Comprender estas opiniones puede ayudar a Viajes Margie a atender mejor a sus clientes y proporcionar comentarios valiosos a los propietarios y administradores de las propiedades.
Análisis de opiniones con la extensión azure_ai
La extensión azure_ai para la opción de servidor flexible de Azure Database for PostgreSQL se basa en la integración con el servicio de Lenguaje de Azure AI para realizar el análisis de sentimiento. Las funcionalidades de análisis de sentimiento de la extensión son accesibles mediante la función analyze_sentiment() del esquema azure_cognitive.
Este método tiene tres sobrecargas, lo que le permite analizar la opinión de un registro cada vez o de varios registros pasando una matriz de los valores que se van a evaluar. Con el parámetro language, también puede indicar en cuál de los 94 idiomas admitidos está escrito 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, neutra 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 neutra, con una puntuación positiva de 0,26, neutra de 0,64 y negativa de 0,09.
La función asigna etiquetas de opinión (positivas, negativas o neutras) 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 reseñas, publicaciones en redes sociales, encuestas, etc.
- Supervisar la reputación de la marca: Seguimiento de las tendencias de opinión a lo largo del tiempo.
- Personalizar experiencias de usuario: Adaptar el contenido en función de la opinión del usuario.