Analysieren der Stimmung in Texten

mit Amazon Comprehend

In diesem Tutorial erfahren Sie Schritt für Schritt, wie Sie Amazon Comprehend für die Stimmungsanalyse verwenden.

Amazon Comprehend nutzt Machine Learning, um Erkenntnisse und Zusammenhänge in Texten zu erkennen. Amazon Comprehend stellt APIs für die Schlüsselbegriff-Extraktion, Stimmungsanalyse, Entitätserkennung, Themenmodellierung und Spracherkennung bereit, sodass Sie die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ganz einfach in Ihre Anwendungen integrieren können.

Mit Amazon Comprehend sind Autoren und Marketingexperten in der Lage, Kundenvorlieben einfach zu erkennen und personalisierte Empfehlungen zu präsentieren. Organisationen aus unterschiedlichsten Branchen – vom Einzelhandel über die Finanzbranche bis hin zu mit Rechtswesen – können mit Amazon Comprehend ebenfalls sehr große Textvolumina analysieren, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen.

In unserem Tutorial werden wir eine Reise planen und dafür nach nützlichen Büchern suchen. Sie haben ein Buch ausgewählt und möchten nun einige Buchbewertungen mithilfe von Amazon Comprehend verarbeiten, um herauszufinden, ob andere Kunden das Buch nützlich fanden.

Um diese Herausforderung zu meistern, müssen Sie sich bei der Amazon Comprehend-Konsole anmelden. Mit dem API-Explorer werden Sie dann eine Stimmungsanalyse durchführen. Anschließend werden Sie die Funktionen für die Entitätserkennung und die Schlüsselbegriff-Extraktion testen.

Für dieses Tutorial ist ein AWS-Konto erforderlich.

Für die Nutzung von Amazon Comprehend für dieses Tutorial fallen keine zusätzlichen Gebühren an. Die in diesem Tutorial erstellten Ressourcen können im Rahmen des kostenlosen Kontingents genutzt werden. 

Weitere Informationen zum kostenlosen Kontingent >>


Schritt 1: Die Amazon Comprehend-Konsole öffnen

Öffnen Sie die AWS-Managementkonsole, damit Sie diese Schritt-für-Schritt-Anleitung nebenher geöffnet lassen können. Wenn der Bildschirm vollständig geladen ist, geben Sie Ihren Benutzernamen und das Passwort ein, um zu beginnen. Geben Sie in die Suchleiste Comprehend ein und wählen Sie Amazon Comprehend, um die Servicekonsole zu öffnen.

Step1-AWS Management Console

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Schritt 2: Erste Schritte mit Amazon Comprehend

In diesem Schritt machen Sie sich mit der Stimmungsanalyse in Amazon Comprehend vertraut, um die Stimmung in diesen 3 Buchbewertungen zu erfassen und herauszufinden, ob es sich lohnt, das Buch zu kaufen.

Bewertung 1:
"Ich war auf der Suche nach einigen richtig tollen, neuen Orten, die ich noch nicht besucht habe. Die habe ich hier vergebens gesucht. Einige der Empfehlungen sind einfach nur grauenhaft … Ich musste so lachen! In den meisten Empfehlungen ging es um die typischen Großstädte, Restaurants und Bars. Nichts abseits des Massentourismus. Das sind keine Orte, die ich zum Vergnügen besuchen will. Der Kauf lohnt absolut nicht."

Bewertung 2:
"Das war ein ganz wundervolles Buch. Ich hatte überhaupt keine Reise geplant, als mir das Buch in die Hände fiel, und blätterte zunächst ein bisschen durch die Seiten. Ich mag das Cover und die großen Hochglanzfotos in dem Buch. John Smith hat bei den Fotos tolle Arbeit geleistet. Ein perfektes Coffee Table Book. Ich plane, bald eine Reise nach Paris und Barcelona zu unternehmen, und da kommt mir das Buch sehr gelegen. Bis dahin eignet es sich großartig für eine kleine gedankliche Reise vom heimischen Sofa aus!"

Bewertung 3:
"Als Reisender fand ich es toll, mehr über diese großartigen Orte zu erfahren. Der Autor führt den Leser rund um die Welt. Trotz all der zahlreichen Informationen, die heutzutage online verfügbar sind, greife ich immer wieder auf dieses Buch zurück, nehme es überall mit hin und nutze es, um verborgene Schätze aufzuspüren."


Schritt 2a: Klicken Sie in der Konsole auf Erste Schritte, um mit dem Service zu beginnen und einige der verfügbaren Funktionen auszuprobieren.

Step2-Get-started-Comprehend

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Schritt 3: Den für Bewertung 1 zu analysierenden Text eingeben

Zunächst werden wir den API-Explorer in Amazon Comprehend verwenden, um herauszufinden, ob unsere Kundenbewertungen eine positive, negative oder gemischte Stimmung aufweisen. Sie können in das Textfeld Text mit bis zu 1 000 Zeichen eingeben.

Bewertung 1:
"Ich war auf der Suche nach einigen richtig tollen, neuen Orten, die ich noch nicht besucht habe. Die habe ich hier vergebens gesucht. Einige der Empfehlungen sind einfach nur grauenhaft … Ich musste so lachen! In den meisten Empfehlungen ging es um die typischen Großstädte, Restaurants und Bars. Nichts abseits des Massentourismus. Das sind keine Orte, die ich zum Vergnügen besuchen will. Der Kauf lohnt absolut nicht."


Schritt 3a: Geben Sie den Text aus Bewertung 1 in das Fenster des API-Explorers ein und wählen Sie Analysieren.

sentiment-3A

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Schritt 3b: Erweitern Sie in der Seitenleiste den Bereich für die Stimmungsanalyse.

Nachdem Sie in der Seitenleiste den Bereich für die Stimmungsanalyse erweitert haben, sehen Sie die Analyse der ersten Bewertung. Wie Sie sehen, werden für die Bewertung verschiedene Werte für negative, positive und gemischte Stimmung angezeigt. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass es sich um eine negative Bewertung handelt, da die Werte für eine positive oder gemischte Stimmung sehr niedrig sind.  

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Schritt 4: Den für Bewertung 2 zu analysierenden Text eingeben

Schauen wir uns nun an, was die Analyse der nächsten Buchbewertung ergibt. Wiederholen Sie das in Schritt 3 beschriebene Verfahren für Bewertung 2.

Bewertung 2:
"Das war ein ganz wundervolles Buch. Ich hatte überhaupt keine Reise geplant, als mir das Buch in die Hände fiel, und blätterte zunächst ein bisschen durch die Seiten. Ich mag das Cover und die großen Hochglanzfotos in dem Buch. John Smith hat bei den Fotos tolle Arbeit geleistet. Ein perfektes Coffee Table Book. Ich plane, bald eine Reise nach Paris und Barcelona zu unternehmen, und da kommt mir das Buch sehr gelegen. Bis dahin eignet es sich großartig für eine kleine gedankliche Reise vom heimischen Sofa aus!"


Schritt 4a: Geben Sie den Text in den API-Explorer ein und wählen Sie Analysieren.

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Schritt 4b: Erweitern Sie in der Seitenleiste den Bereich für die Stimmungsanalyse.

Erweitern Sie in der Seitenleiste erneut den Bereich für die Stimmungsanalyse, um die Ergebnisse für Bewertung 2 anzuzeigen. Diese zweite Bewertung unterscheidet sich vollkommen von der ersten. Die Werte deuten auf eine ausschließlich positive Stimmung hin. Für eine negative oder gemischte Stimmung konnte keine Anzeichen gefunden werden. 

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Schritt 4c: Erweitern Sie in der Seitenleiste den Bereich für die Entitätserkennung.

Sie verfügen bereits über ein grundlegendes Verständnis des Funktionsprinzips der Stimmungsanalyse. Im Folgenden wollen wir uns einige andere Analysen anschauen, die für diese Bewertung ebenfalls durchgeführt wurden. In der Seitenleiste im Bereich für die Entitätserkennung werden die im Text erkannten Verweise auf den eindeutigen Namen eines realen Objekts angezeigt, z. B. einer Person, eines Orts oder eines Gegenstands. Wie Sie im API-Explorer sehen können, wurden bereits in dieser kurzen Bewertung zwei Arten von Entitäten erkannt: Personen und Orte. John Smith wurde als Person identifiziert, während Paris und Barcelona als Orte erkannt wurden.

Diese Funktion eignet sich hervorragend für die Analyse größerer Textkörper, um die am häufigsten vorkommenden Entitäten schnell zu ermitteln. Die so gewonnenen Informationen können für eine intelligente Suche verwendet werden oder um Artikel und Dokumente für die Personalisierung von Inhalten zu kategorisieren.

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Schritt 4d: Erweitern Sie in der Seitenleiste den Bereich für die Schlüsselbegriff-Extraktion.

Nun wollen wir uns die Schlüsselbegriffe genauer ansehen, die in dieser Bewertung gefunden wurden. Erweitern Sie in der Seitenleiste den Bereich Schlüsselbegriffe, um die Begriffe anzuzeigen, die aus der Bewertung extrahiert wurden. Zu den gefundenen Schlüsselbegriffen gehören zum Beispiel "ein ganz wundervolles Buch" und "Coffee Table Book". Da es sich um eine kurze, einfache Bewertung handelt, kam keiner der Schlüsselbegriffe mehr als einmal vor.  

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Schritt 5: Den für Bewertung 3 zu analysierenden Text eingeben

Schauen wir uns nun an, was die Analyse für unsere letzte Kundenbewertung ergibt. Wiederholen Sie die in Schritt 3 und 4 beschriebenen Verfahren für Bewertung 3.

Bewertung 3:
"Als Reisender fand ich es toll, mehr über diese großartigen Orte zu erfahren. Der Autor führt den Leser rund um die Welt. Trotz all der zahlreichen Informationen, die heutzutage online verfügbar sind, greife ich immer wieder auf dieses Buch zurück, nehme es überall mit hin und nutze es, um verborgene Schätze aufzuspüren."


Schritt 5a: Geben Sie den Text in den API-Explorer ein und wählen Sie Analysieren.

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Schritt 5b: Erweitern Sie in der Seitenleiste den Bereich für die Stimmungsanalyse.

Erweitern Sie in der Seitenleiste erneut den Bereich für die Stimmungsanalyse, um die Ergebnisse für Bewertung 3 anzuzeigen. Im Gegensatz zur ersten Bewertung haben wir es hier mit einer sehr positiven Bewertung mit lediglich geringen Anzeichen für eine neutrale Stimmung zu tun.  

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Herzlichen Glückwunsch!

Ausgehend von den Ergebnissen der Stimmungsanalyse in diesem Tutorial möchten Sie diesen Reiseführer vielleicht kaufen! Sie können mit Amazon Comprehend Text analysieren und die Ergebnisse anschließend für eine breite Palette von Anwendungsfällen nutzen, z. B. für Voice-of-Customer-Analysen, intelligente Dokumentenanalysen und die Personalisierung von Inhalten für Webanwendungen.

 

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Weitere Informationen

Weitere Informationen zu den Funktionen in Amazon Comprehend finden Sie im Leitfaden zu den ersten Schritten.

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