소개
NLP(자연어 처리)에서 감정 분석과 오피니언 마이닝은 텍스트 데이터에서 귀중한 인사이트를 추출하는 데 중추적인 역할을 합니다. 서면 언어를 처리하고 고객이 브랜드, 제품 또는 항목에 대해 실제로 어떻게 생각하는지 파악하는 데 대한 인사이트를 제공하는 지능형 애플리케이션을 빌드하려면 이러한 개념, 차이점 및 이점을 알아야 합니다. 감정 분석은 시장 추세, 경쟁업체 성과, 소비자 선호도에 대한 인사이트를 제공합니다. 감정을 이해하면 기업이 그에 따라 전략을 조정하는 데 도움이 됩니다.
시나리오: 사용자 부동산 검토 감정 분석
이제 숙소를 찾는 여행자와 부동산을 임대하려는 주택 소유자 및 부동산 관리자를 연결하는 웹 및 모바일 앱을 제공하는 회사인 Margie's Travel의 개발자입니다. Azure Database for PostgreSQL 유연한 서버 데이터베이스는 이러한 앱을 지원합니다. 앱의 기능 중 하나를 통해 임차인은 자신이 임대한 부동산에 대한 검토를 제출할 수 있습니다. 이러한 검토를 통해 다른 고객은 숙박 시설의 품질과 주인의 도움을 판단할 수 있습니다. 설명 레이블을 앱 내에서 필터로 적용할 수 있도록 Azure AI 서비스 및 azure_ai 확장을 사용하여 검토의 감정을 분석하라는 메시지가 표시됩니다.
감정 분석: 큰 그림 이해
감정 분석은 텍스트에 대한 정서 레이더를 갖는 것과 같습니다. 이는 서면 콘텐츠에 표현된 감정이나 정서적 톤을 측정하는 데 도움이 됩니다. 제품 검토, 소셜 미디어 게시물, 고객 피드백 등 감정 분석을 통해 감정이 긍정적인지, 부정적인지, 중립적인지를 알 수 있습니다. 이 기능은 사용자가 브랜드, 제품 또는 서비스를 인식하는 방식에 대한 인사이트를 제공합니다.
의견 마이닝: 감정을 넘어서
오피니언 마이닝(양상 기반 감정 분석이라고도 함)은 감정 분석을 한 단계 더 발전시킵니다. 이는 현미경으로 의견을 분석하는 것과 같습니다. 전반적인 감정 대신 오피니언 마이닝은 텍스트의 특정 양상을 확대합니다. 예를 들어, 사용자가 넓은 방을 좋아하지만 주변이 시끄럽다고 생각하는지 알려줄 수 있습니다. 이 기능은 다양한 특성과 관련된 보다 미묘한 감정에 대한 더 깊은 이해를 제공하며 세밀한 분석을 수행하는 데 이상적입니다.
Azure AI 서비스로 감정 분석
Azure AI 서비스의 일부인 Azure AI 언어 서비스를 사용하면 감정을 분석하고 텍스트 데이터에서 의견을 찾을 수 있습니다. Azure Database for PostgreSQL 유연한 서버용 azure_ai 확장을 사용하면 감정 분석 기능을 애플리케이션에 원활하게 통합할 수 있습니다.
학습 목표
이 모듈에서는 Azure AI 언어 서비스의 감정 분석 및 오피니언 마이닝 기능과 azure_ai 확장을 사용하여 감정 분석을 PostgreSQL 데이터베이스에 직접 통합하는 방법을 살펴봅니다. 이 모듈에서 학습할 내용은 다음과 같습니다.
- 감정 분석의 기본 사항과 이를 적용하여 사용자 감정과 정서에 대한 인사이트를 얻는 방법을 살펴봅니다.
- 특정 특성과 관련된 감정을 식별하기 위한 오피니언 마이닝 기술을 설명합니다.
azure_ai확장을 사용하여 PostgreSQL 데이터베이스의 사용자 검토에 감정 분석을 적용합니다.
이 모듈을 마치면 데이터베이스 내에서 감정과 의견을 직접 이해하는 지능형 애플리케이션을 빌드할 수 있게 됩니다.