Analise o sentimento no texto

com o Amazon Comprehend

Neste tutorial detalhado, você aprenderá a usar o Amazon Comprehend para a análise de sentimento.

O Amazon Comprehend usa machine learning para encontrar insights e relacionamentos no texto. O Amazon Comprehend fornece APIs de extração de frases-chave, análise de sentimentos, reconhecimento de entidades, modelagem de tópicos e detecção de idioma para que você possa integrar o processamento de linguagem natural aos seus aplicativos.

Ao usar o Amazon Comprehend, os criadores e comerciantes de conteúdo podem facilmente entender as preferências dos clientes para personalizar as recomendações. As organizações — do setor de varejo ao financeiro e ao jurídico — também podem usar o Amazon Comprehend para analisar rapidamente grandes volumes de texto à procura de insights.

No cenário do nosso tutorial, você está planejando uma viagem e deseja encontrar livros de viagem úteis. Você escolheu um livro e agora quer processar alguns comentários usando o Amazon Comprehend para entender se outros clientes acharam o livro valioso.

Para superar esse desafio, você fará login no console do Amazon Comprehend. Você usará o Explorador de API para realizar uma análise de sentimento e experimentar os recursos de detecção de entidade e de extração de frases-chave.

Este tutorial requer uma conta da AWS

Não há cobrança adicional pelo uso do Amazon Comprehend para este tutorial. Os recursos criados neste tutorial estão qualificados para o nível gratuito. 

Mais sobre o nível gratuito >>


Etapa 1: Entre no console do Amazon Comprehend

Abra o Console de gerenciamento da AWS para poder manter este guia detalhado aberto. Quando a tela carregar, digite seu nome de usuário e senha para começar. Em seguida, digite Comprehend na barra de pesquisa e selecione Amazon Comprehend para abrir o console do serviço.

Step1-AWS Management Console
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Etapa 2: Comece a usar o Amazon Comprehend

Nesta etapa, você explorará o recurso de Análise de sentimento do Amazon Comprehend para entender o sentimento desses 3 comentários sobre o livro para determinar se você quer comprá-lo.

Comentário 1:
“Eu só queria encontrar alguns lugares novos realmente interessantes que eu nunca visitei antes, mas não tive sorte, aqui. Algumas dessas sugestões são simplesmente terríveis... tive de rir! A maioria das sugestões indicava suas grandes cidades, restaurantes e bares típicos. Aqui não há indicações de coisas fora do que é usual. Não quero ir a esses lugares por diversão. Não vale a pena, absolutamente.”

Comentário 2:
“Esse é um belo livro. Não estava sequer planejando uma viagem quando me deparei com o livro e fiquei percorrendo as páginas. Gostei da capa e de todas as grandes fotografias em papel brilhante do livro. John Smith fez um excelente trabalho com a fotografia. Encontrei um lugar perfeito para o livro na mesinha de café. Estou planejando uma viagem a Paris e Barcelona em breve, e sei que o livro será útil. Enquanto isso, ele é perfeito para auxiliar este viajante de poltrona!”

Comentário 3:
“Como viajante, gostei muito de ler sobre esses ótimos lugares para visitar. O autor leva você ao mundo inteiro. Mesmo com todas as informações gratuitas on-line nos dias de hoje, acho que levarei este livro comigo sempre que viajar e o usarei para descobrir joias ocultas.”


Etapa 2a: Clique no botão Conceitos básicos do console para começar a usar o serviço e experimente os recursos.

Step2-Get-started-Comprehend
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Etapa 3: Digite o texto a ser analisado para o Comentário 1

Agora, comecemos com o API Explorer do Amazon Comprehend para analisar os comentários dos nossos clientes quanto a sentimento positivo, negativo ou misto. Você pode digitar até 1000 caracteres no campo de texto.

Comentário 1:
“Eu só queria encontrar alguns lugares novos realmente interessantes que eu nunca visitei antes, mas não tive sorte, aqui. Algumas dessas sugestões são simplesmente terríveis... tive de rir! A maioria das sugestões indicava suas grandes cidades, restaurantes e bares típicos. Aqui não há indicações de coisas fora do que é usual. Não quero ir a esses lugares por diversão. Não vale a pena, absolutamente.”


Etapa 3a: Digite o texto do Comentário 1 na janela do API Explorer e selecione Analisar.

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Etapa 3b: Abra o painel da barra lateral Análise de sentimento

Depois de abrir o painel da barra lateral Análise de sentimento, você verá as análises do primeiro comentário. Você observará que existem vários resultados para sentimento positivo, negativo e misto nos comentários. Os resultados indicam que este é um comentário negativo e baixos escores para comentários positivos ou mistos.  

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Etapa 4: Digite o texto a ser analisado para o Comentário 2

Agora, vejamos o que a análise revela para o próximo comentário sobre o livro. Você repetirá o que fez na Etapa 3 para processar o Comentário 2.

Comentário 2:
“Esse é um belo livro. Não estava sequer planejando uma viagem quando me deparei com o livro e fiquei percorrendo as páginas. Gostei da capa e de todas as grandes fotografias em papel brilhante do livro. John Smith fez um excelente trabalho com a fotografia. Encontrei um lugar perfeito para o livro na mesinha de café. Estou planejando uma viagem a Paris e Barcelona em breve, e sei que o livro será útil. Enquanto isso, ele é perfeito para auxiliar este viajante de poltrona!”


Etapa 4a: Digite o texto no API Explorer e selecione Analisar.

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Etapa 4b: Abra o painel da barra lateral Análise de sentimento

Agora, você voltará para o painel da barra lateral Análise de sentimento para ver os resultados do Comentário 2. Este segundo comentário é muito diferente do primeiro, porque aqui você observará que os resultados são completamente positivos e que não existem resultados negativos ou mistos neste comentário. 

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Etapa 4c: Abra o painel lateral Detecção de entidade

Agora que você tem uma ideia básica de como o recurso Análise de sentimento funciona, daremos uma rápida olhada em algumas outras análises que também foram aplicadas a este comentário. O painel lateral Detecção de entidade mostrará como reconhecer referências textuais ao nome exclusivo de objetos do mundo real, como pessoas, lugares ou coisas. Neste rápido comentário, você pode observar no API Explorer que dois tipos de entidade foram detectados: pessoas e locais. John Smith foi identificado como pessoa e Paris e Barcelona identificados como lugares.

Esse recurso é útil para o exame de textos longos e identificar rapidamente as entidades mais comuns. Essas informações podem ser usadas para uma pesquisa inteligente ou para ajudar a categorizar produtos e documentos para personalização do conteúdo.

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Etapa 4d: Abra o painel da barra lateral Extração de frases-chave

Daremos examinaremos rapidamente nas palavras-chave que foram reconhecidas nesse comentário. Abra o painel da barra lateral Extração de frases-chave para ver algumas das frases que foram extraídas deste comentário. Você observará vários tipos de frases-chave, incluindo coisas como “que belo livro” e “um lugar perfeito”. Como este é um comentário curto e simples, nenhuma das frases-chave apareceram mais de uma vez.  

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Etapa 5: Digite o texto a ser analisado para o Comentário 3

Agora, examinemos o que a análise revela para o comentário final dos clientes. Repita o que você fez para as Etapas 3 e 4 para processar o Comentário 3.

Comentário 3:
“Como viajante, gostei muito de ler sobre esses ótimos lugares para visitar. O autor leva você ao mundo inteiro. Mesmo com todas as informações gratuitas on-line nos dias de hoje, acho que levarei este livro comigo sempre que viajar e o usarei para descobrir joias ocultas.”


Etapa 5a: Digite o texto no API Explorer e selecione Analisar.

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Etapa 5b: Abra o painel da barra lateral Análise de sentimento

Agora, volte para o painel da barra lateral Análise de sentimento para ver os resultados do Comentário 3. Da mesma forma que o primeiro, este é outro comentário muito positivo e só foi detectado um pouco de sentimento neutro.  

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Parabéns!

Com base nos resultados da sua análise de sentimento neste tutorial, talvez você queira comprar o guia de viagens! Você pode usar as APIs do Amazon Comprehend para analisar texto e usar os resultados em uma grande variedade de aplicativos, incluindo análise de voz do cliente, pesquisa inteligente de documentos e personalização de conteúdo para aplicativos web.

 

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