Menganalisis sentimen dalam teks

dengan Amazon Comprehend

Dalam tutorial langkah demi langkah ini, Anda akan belajar cara menggunakan Amazon Comprehend untuk analisis sentimen.

Amazon Comprehend menggunakan machine learning untuk menemukan wawasan dan hubungan dalam teks. Amazon Comprehend menyediakan ekstraksi kata kunci, analisis sentimen, pengenalan entitas, pemodelan topik, dan API deteksi bahasa sehingga Anda dapat dengan mudah mengintegrasikan pemrosesan bahasa alami ke dalam aplikasi.

Dengan menggunakan Amazon Comprehend, kreator dan pemasar konten dapat dengan mudah memahami preferensi pelanggan untuk mempersonalkan rekomendasi. Organisasi—dari retail hingga keuangan hingga hukum—juga dapat menggunakan Amazon Comprehend untuk menganalisis volume teks besar untuk wawasan dengan cepat.

Di skenario tutorial kami, Anda akan merencanakan perjalanan dan akan menemukan buku perjalanan yang bermanfaat. Anda telah memilih buku dan sekarang Anda ingin memroses beberapa ulasan menggunakan Amazon Comprehend untuk memahami apakah pelanggan lain mendapati buku tersebut bernilai.

Untuk memecahkan tantangan ini, Anda akan masuk ke konsol Amazon Comprehend. Anda akan menggunakan API Explorer untuk menjalankan analisis sentimen serta menguji fitur deteksi entitas dan ekstraksi frasa kunci.

Tutorial ini memerlukan akun AWS

Tidak diperlukan biaya tambahan untuk menggunakan Amazon Comprehend untuk tutorial ini. Sumber daya yang Anda buat dalam tutorial ini memenuhi syarat untuk Tingkat Gratis. 

Selengkapnya tentang Tingkat Gratis >>


Langkah 1: Memasukkan konsol Amazon Comprehend

Buka AWS Management Console, agar panduan langkah demi langkah ini selalu terbuka. Ketika layar memuat, masukkan nama pengguna dan kata sandi untuk memulai. Lalu ketik Comprehend dalam bilah pencarian, lalu pilih Amazon Comprehend untuk membuka konsol layanan.

Step1-AWS Management Console

( klik untuk memperbesar )


Langkah 2: Mulai Menggunakan Amazon Comprehend

Pada langkah ini Anda akan menjelajahi fitur Analisis Sentimen Amazon Comprehend untuk memahami sentimen 3 ulasan buku ini guna membantu Anda menentukan apakah Anda ingin membeli buku tersebut.

Ulasan 1:
“Saya hanya ingin menemukan beberapa tempat baru yang benar-benar keren yang belum pernah saya kunjungi sebelumnya tetapi saya tidak menemui keberuntungan di sini. Beberapa dari saran ini buruk sekali… Saya harus tertawa! Kebanyakan sarannya hanyalah tipikal kota besar, restoran, dan bar Anda. Tidak ada jalur terpencil atau tak biasa di sini. Saya pergi ke tempat ini tidak untuk bersenang-senang. Sungguh tidak berharga untuk mendapatkannya.”

Ulasan 2:
“Ini buku yang indah. Saya bahkan belum merencanakan perjalanan ke mana pun saat saya menemukan buku ini dan hanya mulai membolak-balik halamannya. Saya benar-benar menyukai sampul dan semua foto glossynya yang besar di buku ini. John Smith melakukan pekerjaan yang luar biasa dengan fotografi tersebut. Saya telah menemukan rumah sempurna untuk ini di meja kopi saya. Saya sedang merencanakan perjalanan ke Paris dan Barcelona segera dan saya tahu buku ini akan berguna. Selain itu, buku ini sempurna untuk membantu pelancong yang jarang bepergian!”

Ulasan 3:
“Sebagai pelancong, saya sangat menghargai saat membaca tempat-tempat luar biasa yang harus dikunjungi ini. Penulis membawamu ke seluruh dunia. Meskipun ada banyak informasi online gratis akhir-akhir ini, saya tetap akan membawa buku ini kemana pun saya pergi dan menggunakannya untuk menemukan permata-permata tersembunyi.”


Langkah 2a: Klik tombol Mulai di konsol untuk mulai menggunakan layanan dan menguji beberapa fiturnya.

Step2-Get-started-Comprehend

( klik untuk memperbesar )


Langkah 3: Memasukkan teks yang akan dianalisis untuk Ulasan 1

Sekarang mari kita mulai menggunakan API Explorer Amazon Comprehend untuk menganalisis ulasan pelanggan kita untuk sentimen positif, negatif, atau campuran. Anda dapat memasukkan hingga 1000 karakter teks ke dalam bidang teks.

Ulasan 1:
“Saya hanya ingin menemukan beberapa tempat baru yang benar-benar keren yang belum pernah saya kunjungi sebelumnya tetapi saya tidak menemui keberuntungan di sini. Beberapa dari saran ini buruk sekali… Saya harus tertawa! Kebanyakan sarannya hanyalah tipikal kota besar, restoran, dan bar Anda. Tidak ada jalur terpencil atau tak biasa di sini. Saya pergi ke tempat ini tidak untuk bersenang-senang. Sungguh tidak berharga untuk mendapatkannya.”


Langkah 3a: Memasukkan teks dari Ulasan 1 ke dalam jendela API Explorer dan pilih Analisis.

sentiment-3A

( klik untuk memperbesar )


Langkah 3b: Membuka panel bilah samping Analisis Sentimen

Setelah Anda membuka panel bilah samping Analisis Sentimen, Anda akan melihat analisis untuk ulasan terlebih dulu. Anda akan melihat bahwa ada beberapa hasil untuk sentimen positif, negatif, dan campuran di ulasan. Hasil tersebut menunjukkan bahwa ini adalah ulasan negatif, dan skor rendah untuk ulasan positif atau campuran.  

sentiment-3B

( klik untuk memperbesar )


Langkah 4: Memasukkan teks yang akan dianalisis untuk Ulasan 2

Sekarang mari kita lihat apa yang diungkap oleh ulasan tersebut untuk ulasan buku berikutnya. Anda akan mengulang apa yang telah Anda lakukan di Langkah 3 untuk memroses Ulasan 2.

Ulasan 2:
“Ini buku yang indah. Saya bahkan belum merencanakan perjalanan ke mana pun saat saya menemukan buku ini dan hanya mulai membolak-balik halamannya. Saya benar-benar menyukai sampul dan semua foto glossynya yang besar di buku ini. John Smith melakukan pekerjaan yang luar biasa dengan fotografi tersebut. Saya telah menemukan rumah sempurna untuk ini di meja kopi saya. Saya sedang merencanakan perjalanan ke Paris dan Barcelona segera dan saya tahu buku ini akan berguna. Selain itu, buku ini sempurna untuk membantu pelancong yang jarang bepergian!”


Langkah 4a: Memasukkan teks ke dalam API Explorer dan memilih Analisis.

sentiment-4A

( klik untuk memperbesar )


Langkah 4b: Membuka panel bilah samping Analisis Sentimen

Sekarang Anda akan kembali ke panel bilah samping Analisis Sentimen untuk melihat hasil Ulasan 2. Ulasan kedua ini cukup berbeda dengan yang pertama karena di sini Anda melihat hasil sepenuhnya positif, dan tidak ada hasil negatif atau campuran di ulasan ini. 

sentiment-4B

( klik untuk memperbesar )


Langkah 4c: Membuka panel bilah samping Deteksi Entitas

Sekarang setelah Anda mendapatkan ide dasar bagaimana fitur Analisis Sentimen bekerja, mari kita lihat dengan cepat analisis lainnya yang juga diterapkan ke ulasan ini. Panel bilah samping Deteksi Entitas akan menunjukkan kepada Anda cara mengenali referensi teks pada nama unik objek dunia nyata seperti orang, tempat, atau benda. Di ulasan singkat ini, Anda dapat melihat tepat di API Explorer bahwa ada dua tipe entitas yang terdeteksi—orang dan lokasi. John Smith diidentifikasi sebagai orang dan Paris dan Barcelona diidentifikasi sebagai tempat.

Fitur ini berguna untuk memindai teks tubuh yang besar untuk mengidentifikasi dengan cepat entitas-entitas yang paling umum. Informasi ini dapat digunakan untuk pencarian cerdas atau untuk membantu mengkategorikan artikel dan dokumen untuk personalisasi konten.

sentiment-4C

( klik untuk memperbesar )


Langkah 4d: Membuka panel bilah samping Ekstraksi Frasa Kunci

Mari kita juga melihat dengan cepat apa yang telah dikenali frasa kunci dari ulasan ini. Buka panel bilah samping Frasa Kunci untuk melihat beberapa frasa yang diekstrak dari ulasan ini. Anda akan memperhatikan beberapa tipe frasa kunci termasuk hal-hal seperti “buku yang indah” dan “rumah yang sempurna.” Karena ini ulasan yang singkat dan sederhana, tidak ada satu pun dari frasa kunci itu yang muncul lebih dari sekali.  

sentiment-4D

( klik untuk memperbesar )


Langkah 5: Memasukkan teks yang akan dianalisis untuk Ulasan 3

Sekarang mari kita lihat apa yang diungkap oleh analisis tersebut untuk ulasan pelanggan akhir kita. Ulangi apa yang telah Anda lakukan di Langkah 3 dan 4 untuk memroses Ulasan 3.

Ulasan 3:
“Sebagai pelancong, saya sangat menghargai saat membaca tempat-tempat luar biasa yang harus dikunjungi ini. Penulis membawamu ke seluruh dunia. Meskipun ada banyak informasi online gratis akhir-akhir ini, saya tetap akan membawa buku ini kemana pun saya pergi dan menggunakannya untuk menemukan permata-permata tersembunyi.”


Langkah 5a: Memasukkan teks ke dalam API Explorer dan memilih Analisis.

sentiment-5A

( klik untuk memperbesar )


Langkah 5b: Membuka panel bilah samping Analisis Sentimen

Sekarang kembali ke panel bilah samping Analisis Sentimen untuk melihat hasil Ulasan 3. Mirip yang pertama, ini adalah ulasan positif lainnya dan hanya ada sedikit sentimen netral yang terdeteksi.  

sentiment-5B

( klik untuk memperbesar )


Selamat!

Berdasarkan hasil analisis sentimen Anda di tutorial ini, Anda mungkin ingin membeli panduan bepergian tersebut! Anda dapat menggunakan Amazon Comprehend untuk menganalisis teks dan menggunakan hasilnya pada banyak aplikasi termasuk analisis suara pelanggan, pencarian dokumen cerdas, dan personalisasi konten untuk aplikasi web.

 

Apakah tutorial ini bermanfaat?

Terima Kasih
Harap beri tahu kami apa yang Anda sukai.
Close
Maaf karena membuat Anda kecewa
Apakah ada bagian dari tutorial yang tidak relevan, membingungkan, atau tidak akurat? Harap bantu kami meningkatkan tutorial ini dengan memberikan umpan balik.
Close

Pelajari selengkapnya

Cari tahu lebih banyak tentang fitur Amazon Comprehend dengan Memulai Panduan ini.

Membangun Dasbor Media Sosial

Bangun dasbor media sosial menggunakan machine learning dan layanan kecerdasan bisnis.

Analisis Sentimen Batch

Cobalah tutorial lanjutan ini untuk melakukan batch sentiment analysis pada volume teks yang besar.