La Analítica de Texto de Servicios Cognitivos determina si una frase de texto tiene un sentimiento positivo o negativo. También identifica los puntos clave de conversación dentro de esa misma frase, determina el lenguaje que la frase está usando, y escoge entidades nombradas, como personas u organizaciones.
Características
Una llamada a la API de análisis de texto le da a tu aplicación mucha información sobre la frase pasada.
El análisis de texto determinará el sentimiento, los puntos clave de conversación, el lenguaje y las entidades nombradas dentro de la frase, todo desde una sola llamada hasta el punto final. Puede consultar cada función por separado, si no necesita toda la información.
La API de análisis de texto ya está construida sobre un modelo de aprendizaje de máquinas de Procesos de Lenguaje Natural existente. No se puede cambiar ni personalizar.
Cuando se utiliza la porción de Sentimiento de la API de Análisis de Textos, devolverá una puntuación de 0 a 1. Las puntuaciones cercanas a 0 indican un sentimiento negativo, mientras que las cercanas a 1 indican un sentimiento positivo. El análisis se realiza mejor sobre trozos cortos de texto, una o dos frases, que sobre párrafos largos.
La API de extracción de frases clave devuelve una lista de términos importantes que encuentra dentro de una determinada frase de texto. Funciona mejor con grandes cantidades de texto introducido.
La API de detección de lenguaje evaluará las frases pasadas y devolverá el lenguaje en el que cree que está escrita la frase. También devolverá una puntuación de confianza. Si una frase aprobada contiene más de un idioma, el Language Detection API devolverá sólo el idioma en el que tiene más confianza.
Finalmente, la API de reconocimiento de entidades nominales analiza el texto en busca de personas, lugares y cosas. Puede identificar entidades tan variadas como personas, organizaciones, fechas y cantidades como la temperatura.
Aplicación en el mundo real
Imagina una compañía usando el API de análisis de texto para monitorear los tweets que mencionan el nombre de la compañía.
Al pasar cada tweet por las distintas API, la empresa podría crear fácilmente un depósito de información sobre si el sentimiento del público en general era positivo o negativo. También podrían extraer frases en los tweets para obtener el contexto de por qué la gente las menciona. Se podría construir una nube de palabras con esos términos. Sería fácil determinar el idioma en el que la gente está twiteando, de nuevo construyendo un contexto. Y finalmente, con el reconocimiento de la entidad nombrada, la compañía podría construir un repositorio de otras cosas que se mencionan junto con. Como por ejemplo, si los tweets siempre mencionan la empresa con otra empresa o vacaciones.