Analisi delle emozioni nel testo

con Amazon Comprehend

Questo tutorial dettagliato illustra come utilizzare Amazon Comprehend per analizzare le emozioni nei testi scritti.

Amazon Comprehend si avvale del machine learning per individuare informazioni e relazioni in un testo. Amazon Comprehend offre API di estrazione di frasi chiave, analisi delle emozioni, riconoscimento delle entità, modeling dell'argomento e rilevamento della lingua, per permettere di integrare l'elaborazione del linguaggio naturale nelle tue applicazioni.

Grazie ad Amazon Comprehend, creatori di contenuti ed esperti di marketing possono facilmente cogliere le preferenze dei clienti e quindi personalizzare le loro proposte. Inoltre, le organizzazioni, dal settore retail alla finanza e al campo legale, possono usare Amazon Comprehend per analizzare rapidamente grandi volumi di testi per raccogliere informazioni.

Lo scenario del tutorial è il seguente: stai programmando un viaggio e sei alla ricerca di guide di viaggio cartacee che possano esserti utili. Hai scelto un libro e ora vuoi elaborare alcune recensioni tramite Amazon Comprehend per capire se gli altri clienti l'hanno trovato utile.

Per farlo dovrai accedere alla console di Amazon Comprehend. Utilizzerai API Explorer per eseguire un'analisi delle emozioni e per mettere alla prova le funzionalità di riconoscimento delle entità ed estrazione delle frasi chiave.

Questo tutorial richiede un account AWS

Non sono previsti costi aggiuntivi per l'utilizzo di Amazon Comprehend per questo tutorial. Le risorse create in questo tutorial sono idonee per il piano gratuito. 

Ulteriori informazioni sul piano gratuito >>


Fase 1: Accedere alla console Amazon Comprehend

Apri la Console di gestione AWS e tieni aperta questa guida dettagliata. Quando viene caricata la schermata, inserisci nome utente e password per iniziare. Poi digita Comprehend nella barra di ricerca e seleziona Amazon Comprehend per aprire la console del servizio.

Step1-AWS Management Console
Step1-AWS Management Console

(fai clic per ingrandire l'immagine)


Fase 2: Iniziare a usare Amazon Comprehend

In questa fase dovrai esplorare la funzione di analisi delle emozioni di Amazon Comprehend per cogliere le emozioni di queste tre recensioni del libro, in modo da poter stabilire se vuoi acquistarlo oppure no.

Recensione 1:
"Volevo solo scoprire posti nuovi e bellissimi che non avevo mai visitato, ma non ho avuto questa fortuna. Alcuni di questi suggerimenti sono semplicemente terribili... mi veniva quasi da ridere! La maggior parte dei consigli riguardavano le solite grandi città e i classici bar e ristoranti. Niente che andasse fuori dai circuiti turistici. Non voglio visitare quei posti per divertirmi. Non vale assolutamente la pena di comprare questo libro."

Recensione 2:
"Davvero un bel libro. Non avevo intenzione di programmare viaggi quando ho scoperto questo libro e ho iniziato a sfogliarne le pagine. Mi piacciono molto la copertina e le grandi foto lucide del libro. John Smith ha fatto un gran lavoro con le immagini. La guida ha trovato il suo posto ideale sul mio tavolino. Sto pensando a un viaggio a Parigi e Barcellona nel prossimo futuro e so che questo libro mi sarà utile. Nel frattempo, è il compagno perfetto per chi, come me, viaggia dalla sua poltrona!"

Recensione 3:
"Mi piace viaggiare e quindi è stato molto piacevole leggere di questi splendidi posti. L'autore porta i lettori in tutto il mondo. Pur avendo tutte le informazioni a disposizione gratis online, penso che porterò con me questa guida nei miei viaggi e la userò per scoprire i posti più belli e meno conosciuti."


Fase 2a: Fai clic sul pulsante Get Started (Inizia subito) della console per iniziare a usare il servizio e provarne le funzionalità.

Step2-Get-started-Comprehend
Step2-Get-started-Comprehend

(fai clic per ingrandire l'immagine)


Fase 3: Inserire il testo da analizzare per la recensione 1

Ora iniziamo a usare l'API Explorer di Amazon Comprehend per analizzare le recensioni dei clienti e trovare emozioni positive, negative o miste. Puoi inserire un testo con un massimo di 1.000 caratteri nell'apposito campo.

Recensione 1:
"Volevo solo scoprire posti nuovi e bellissimi che non avevo mai visitato, ma non ho avuto questa fortuna. Alcuni di questi suggerimenti sono semplicemente terribili... mi veniva quasi da ridere! La maggior parte dei consigli riguardavano le solite grandi città e i classici bar e ristoranti. Niente che andasse fuori dai circuiti turistici. Non voglio visitare quei posti per divertirmi. Non vale assolutamente la pena di comprare questo libro."


Fase 3a: Inserisci il testo della recensione 1 nella finestra API Explorer e seleziona Analyze (Analizza).

sentiment-3A
sentiment-3A

(fai clic per ingrandire l'immagine)


Fase 3b: Apri il pannello della barra laterale Sentiment Analysis (Analisi delle emozioni)

Una volta aperto il pannello della barra laterale Sentiment Analysis (Analisi delle emozioni), vedrai l'analisi della prima recensione. Noterai diversi risultati relativi alle emozioni positive, negative e miste delle recensioni. I risultati indicano che questa è una recensione negativa e mostrano punteggi bassi per le emozioni positive o miste.  

sentiment-3B
sentiment-3B

(fai clic per ingrandire l'immagine)


Fase 4: Inserire il testo da analizzare per la recensione 2

Ora vediamo cosa ci rivelerà l'analisi della recensione successiva sul libro. Ripeti ciò che hai fatto nella fase 3 anche per la recensione 2.

Recensione 2:
"Davvero un bel libro. Non avevo intenzione di programmare viaggi quando ho scoperto questo libro e ho iniziato a sfogliarne le pagine. Mi piacciono molto la copertina e le grandi foto lucide del libro. John Smith ha fatto un gran lavoro con le immagini. La guida ha trovato il suo posto ideale sul mio tavolino. Sto pensando a un viaggio a Parigi e Barcellona nel prossimo futuro e so che questo libro mi sarà utile. Nel frattempo, è il compagno perfetto per chi, come me, viaggia dalla sua poltrona!"


Fase 4a: Inserisci il testo in API Explorer e seleziona Analyze (Analizza).

sentiment-4A
sentiment-4A

(fai clic per ingrandire l'immagine)


Fase 4b: Apri il pannello della barra laterale Sentiment Analysis (Analisi delle emozioni)

Ora torna al pannello della barra laterale Sentiment Analysis (Analisi delle emozioni) per vedere i risultati della recensione 2. La seconda recensione è molto diversa dalla prima, infatti i risultati sono completamente positivi e non ci sono emozioni negative o miste. 

sentiment-4B
sentiment-4B

(fai clic per ingrandire l'immagine)


Fase 4c: Apri il pannello della barra laterale Entity Detection (Riconoscimento delle entità)

Ora che hai un'idea di come funzioni l'analisi delle emozioni, diamo una rapida occhiata alle altre analisi applicate a questa recensione. Il pannello della barra laterale Entity Detection (Riconoscimento delle entità) ti mostra come riconoscere i riferimenti testuali ai nomi unici di entità del mondo reale, come persone, cose o luoghi. All'interno di API Explorer possiamo osservare come in questa breve recensione siano stati riconosciuti due tipi di entità: persone e luoghi. John Smith è stato identificato come persona, mentre Parigi e Barcellona sono stati riconosciuti come luoghi.

Questa funzione è utile per analizzare testi molto ampi e identificare rapidamente le entità più comuni che contengono. Queste informazioni possono essere usate per ricerche intelligenti o per categorizzare più facilmente articoli e documenti ai fini della personalizzazione dei contenuti.

sentiment-4C
sentiment-4C

(fai clic per ingrandire l'immagine)


Fase 4d: Apri il pannello della barra laterale Keyphrase Extraction (Estrazione di frasi chiave)

Diamo una rapida occhiata anche alle frasi chiave rilevate in questa recensione. Apri il pannello della barra laterale Keyphrase (Frasi chiave) per vedere alcune delle frasi estratte da questa recensione. Noterai diversi tipi di frasi chiave, come "Davvero un bel libro" e "il suo posto ideale". Dato che si tratta di una recensione semplice e breve, nessuna frase chiave compare più di una volta.  

sentiment-4D
sentiment-4D

(fai clic per ingrandire l'immagine)


Fase 5: Inserire il testo da analizzare per la recensione 3

Ora vediamo cosa ci rivela l'analisi dell'ultima recensione. Ripeti ciò che hai fatto nelle fasi 3 e 4 anche per la recensione 3.

Recensione 3:
"Mi piace viaggiare e quindi è stato molto piacevole leggere di questi splendidi posti. L'autore porta i lettori in tutto il mondo. Pur avendo tutte le informazioni a disposizione gratis online, penso che porterò con me questa guida nei miei viaggi e la userò per scoprire i posti più belli e meno conosciuti."


Fase 5a: Inserisci il testo in API Explorer e seleziona Analyze (Analizza).

sentiment-5A
sentiment-5A

(fai clic per ingrandire l'immagine)


Fase 5b: Apri il pannello della barra laterale Sentiment Analysis (Analisi delle emozioni)

Ora torna al pannello della barra laterale Sentiment Analysis (Analisi delle emozioni) per vedere i risultati della recensione 3. Proprio come la precedente, si tratta di nuovo di una recensione molto positiva e sono state rilevate poche emozioni neutre.  

sentiment-5B
sentiment-5B

(fai clic per ingrandire l'immagine)


Complimenti!

In base ai risultati dell'analisi delle emozioni eseguita in questo tutorial, puoi acquistare la guida di viaggio. Puoi utilizzare Amazon Comprehend per analizzare il testo e usare i risultati in moltissime applicazioni, fra cui quelle di analisi della voce del cliente, ricerca intelligente di documenti e personalizzazione del contenuto per applicazioni Web.

 

Questo tutorial è stato utile?

Grazie
Facci sapere cosa ti è piaciuto.
Spiacenti di non esserti stati d'aiuto
C'è qualcosa di obsoleto, ambiguo o approssimativo? Aiutaci a migliorare questo tutorial con il tuo feedback.

Ulteriori informazioni

Per saperne di più sulle funzionalità di Amazon Comprehend, consulta questa guida alle nozioni di base.

Crea un pannello di controllo per i social media

Crea un pannello di controllo per i social media utilizzando il machine learning e i servizi di business intelligence

Analisi delle emozioni in batch

Segui questo tutorial avanzato sull'esecuzione di analisi delle emozioni in batch su grandi volumi di testo.