Анализ эмоциональной окраски текстов

с помощью Amazon Comprehend

Из этого учебного пособия с пошаговыми инструкциями вы узнаете, как использовать сервис Amazon Comprehend для анализа эмоциональной окраски.

Amazon Comprehend использует методы машинного обучения и дает возможность получить аналитические данные, а также выявить связи в тексте. Amazon Comprehend предоставляет API для извлечения ключевых фраз, анализа эмоциональной окраски, распознавания сущностей, определения языка и тематического моделирования. Это позволяет без труда встраивать механизмы обработки естественного языка в приложения.

Используя Amazon Comprehend, создатели контента и маркетологи смогут без труда понять предпочтения клиентов и персонализировать рекомендации. Организации из самых разных сфер – розничной торговли, финансов, права и т. д. – также могут использовать Amazon Comprehend для быстрого анализа больших объемов текста.

Давайте представим, что вы планируете поездку и хотите найти информативную туристическую литературу. Выбрав книгу, вы решили обработать отзывы с помощью Amazon Comprehend, чтобы понять, считают ли ее полезной другие покупатели.

Чтобы справиться с этой задачей, вам потребуется войти в консоль Amazon Comprehend. Далее вы будете использовать API Explorer, чтобы запустить анализ эмоциональной окраски, а также протестировать функции определения сущностей и извлечения ключевых фраз.

Чтобы просмотреть учебное пособие, необходим аккаунт AWS

Дополнительная плата за использование Amazon Comprehend в рамках этого практического занятия не взимается. Ресурсы, которые вы создаете в рамках обучения по этому пособию, доступны для уровня бесплатного пользования. 

Подробнее об уровне бесплатного пользования >>


Шаг 1. Вход в консоль Amazon Comprehend

Откройте Консоль управления AWS, чтобы не закрывать данное пошаговое руководство. Когда стартовый экран загрузится, введите имя пользователя и пароль, чтобы начать работу. Затем введите в поле поиска слово Comprehend и выберите Amazon Comprehend, чтобы открыть консоль сервиса.

Step1-AWS Management Console
Step1-AWS Management Console

(Щелкните, чтобы увеличить изображение.)


Шаг 2. Начало работы с Amazon Comprehend

В этой части занятия вы ознакомитесь с функцией анализа эмоциональной окраски Amazon Comprehend, чтобы понять впечатления о книге авторов этих трех обзоров и определить, хотите ли вы купить ее.

Обзор 1
«Мне хотелось узнать о парочке действительно интересных мест, чтобы поехать в какое-то новое, но в этой книге ничего не нашлось. Некоторые из рекомендаций просто ужасны… Было трудно сдержать смех! Предлагается посещать типичные большие города, рестораны и бары. Ничего оригинального. Мне бы не хотелось отдыхать в этих местах. Покупать книгу точно не стоит».

Обзор 2
«Книга просто замечательная. Отправляться в путешествие у меня даже в планах не было, когда в руки попала эта книга. Понадобилось всего лишь пролистать ее. Мне очень нравится обложка и большие глянцевые фотографии в ней. Джон Смит сделал замечательные фотоиллюстрации. Для книги нашлось идеальное место на журнальном столике. Скоро я отправлюсь в Париж и Барселону, и она пригодится при планировании путешествия. А пока это прекрасный вариант для изучения мира, не выходя из дома!»

Обзор 3
«Я путешествую, и мне очень понравилось читать об этих замечательных местах. Автор рассказывает о самых разных уголках мира. Несмотря на то, что сейчас можно найти огромное количество бесплатной информации онлайн, я буду всегда брать с собой эту книгу и открывать с ее помощью скрытые жемчужины».


Шаг 2a. Нажмите кнопку Начать работу в консоли, чтобы приступить к использованию сервиса и протестировать любые функции.

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

(Щелкните, чтобы увеличить изображение.)


Шаг 3. Ввод текста обзора 1, который требуется проанализировать

Теперь приступим к работе с API Explorer сервиса Amazon Comprehend, чтобы проанализировать обзоры покупателей и узнать их эмоциональную окраску, которая может быть положительной, отрицательной или смешанной. В текстовое поле можно ввести максимум 1000 символов.

Обзор 1
«Мне хотелось узнать о парочке действительно интересных мест, чтобы поехать в какое-то новое, но в этой книге ничего не нашлось. Некоторые из рекомендаций просто ужасны… Было трудно сдержать смех! Предлагается посещать типичные большие города, рестораны и бары. Ничего оригинального. Мне бы не хотелось отдыхать в этих местах. Покупать книгу точно не стоит».


Шаг 3a. Введите текст обзора 1 в окно API Explorer и нажмите Анализировать.

sentiment-3A
sentiment-3A

(Щелкните, чтобы увеличить изображение.)


Шаг 3b. Перейдите в раздел анализа эмоциональной окраски на боковой панели.

Перейдя в раздел Эмоциональная окраска на боковой панели, вы увидите результаты обработки первого обзора. Вы увидите, что в обзоре обнаружено несколько текстовых элементов с положительной, отрицательной и смешанной эмоциональной окраской. Результаты показывают, что это отрицательный отзыв и в нем мало элементов с положительной или смешанной окраской.  

sentiment-3B
sentiment-3B

(Щелкните, чтобы увеличить изображение.)


Шаг 4. Ввод текста обзора 2, который требуется проанализировать

Теперь давайте посмотрим, какими будут результаты анализа следующего обзора книги. Повторите действия из шага 3, чтобы обработать обзор 2.

Обзор 2
«Книга просто замечательная. Отправляться в путешествие у меня даже в планах не было, когда в руки попала эта книга. Понадобилось всего лишь пролистать ее. Мне очень нравится обложка и большие глянцевые фотографии в ней. Джон Смит сделал замечательные фотоиллюстрации. Для книги нашлось идеальное место на журнальном столике. Скоро я отправлюсь в Париж и Барселону, и она пригодится при планировании путешествия. А пока это прекрасный вариант для изучения мира, не выходя из дома!»


Шаг 4a. Введите текст в API Explorer и нажмите Анализировать.

sentiment-4A
sentiment-4A

(Щелкните, чтобы увеличить изображение.)


Шаг 4b. Перейдите в раздел анализа эмоциональной окраски на боковой панели.

Вернитесь в раздел Эмоциональная окраска на боковой панели, чтобы увидеть результаты обработки обзора 2. Второй обзор существенно отличается от первого. Ми получили исключительно положительные результаты, в этом обзоре нет элементов с отрицательной или смешанной окраской. 

sentiment-4B
sentiment-4B

(Щелкните, чтобы увеличить изображение.)


Шаг 4c. Перейдите в раздел определения сущностей на боковой панели.

Теперь, когда у вас есть общее представление о том, как работает функция анализа эмоциональной окраски, давайте ненадолго остановимся на некоторых других анализах, которые также применялись к этому обзору. В разделе Сущности на боковой панели содержится информация об упомянутых в тексте реальных именах собственных, которые могут называть, к примеру, людей, места или предметы. Прямо в API Explorer можно увидеть, что в этом кратком обзоре обнаружено упоминания двух типов объектов: человека и места. Джон Смит был определен как человек, а Париж и Барселона – как места.

С помощью этой функции можно обрабатывать большие массивы текстов, чтобы быстро определить, что в них упоминается чаще всего. Эту информацию можно использовать для интеллектуального поиска или чтобы каталогизировать статьи и документы для персонализации контента.

sentiment-4C
sentiment-4C

(Щелкните, чтобы увеличить изображение.)


Шаг 4d. Перейдите в раздел извлечения ключевых фраз на боковой панели.

Также давайте посмотрим, какие ключевые фразы были распознаны в результате анализа этого обзора. Перейдите в раздел Ключевые фразы на боковой панели. Здесь отображаются некоторые ключевые фразы из обзора, например Книга просто замечательная и идеальное место. Поскольку это краткий и простой обзор, ни одна из ключевых фраз не встречалась более одного раза.  

sentiment-4D
sentiment-4D

(Щелкните, чтобы увеличить изображение.)


Шаг 5. Ввод текста обзора 3, который требуется проанализировать

Теперь давайте посмотрим, какие сведения удастся получить в результате анализа последнего обзора покупателя. Повторите действия из шага 3 и 4, чтобы собрать данные об обзоре 3.

Обзор 3
«Я путешествую, и мне очень понравилось читать об этих замечательных местах. Автор рассказывает о самых разных уголках мира. Несмотря на то, что сейчас можно найти огромное количество бесплатной информации онлайн, я буду всегда брать с собой эту книгу и открывать с ее помощью скрытые жемчужины».


Шаг 5a. Введите текст в API Explorer и нажмите Анализировать.

sentiment-5A
sentiment-5A

(Щелкните, чтобы увеличить изображение.)


Шаг 5b. Перейдите в раздел анализа эмоциональной окраски на боковой панели.

Вернитесь в раздел Эмоциональная окраска на боковой панели, чтобы увидеть результаты обработки обзора 3. Это еще один очень положительный отзыв (как и второй). Лишь небольшой процент его текста имеет нейтральную эмоциональную окраску.  

sentiment-5B
sentiment-5B

(Щелкните, чтобы увеличить изображение.)


Поздравляем!

Возможно, изучив результаты анализа эмоциональной окраски в ходе обучения, вы захотите приобрести этот путеводитель! С помощью Amazon Comprehend можно анализировать тексты и использовать результаты для разнообразных целей, таких как анализ мнений клиентов, интеллектуальный поиск документов и индивидуальная настройка контента для интернет-приложений.

 

Была ли полезной информация, предоставленная в этом учебном пособии?

Спасибо!
Укажите, что вам понравилось.
Приносим извинения за причиненные неудобства
Вы обнаружили устаревшую, неточную или неподходящую информацию? Оставьте свой отзыв, чтобы мы могли улучшить качество предоставляемых услуг.

Подробная информация

Узнайте больше о возможностях Amazon Comprehend в Учебном пособии по началу работы.

Создание панели информации социальных сетей

Создайте панель информации социальных сетей, используя машинное обучение и сервисы бизнес‑аналитики.

Пакетный анализ эмоциональной окраски

Пройдите обучение для более высокого уровня по пакетному анализу эмоциональной окраски больших объемов текстов.