Amazon Comprehend ile
metinlerdeki duyguyu analiz edin
Bu öğreticide duygu analizi için Amazon Comprehend'in nasıl kullanılacağını öğreneceksiniz.
Amazon Comprehend, metindeki öngörüleri ve ilişkileri bulmak için makine öğrenimini kullanır. Amazon Comprehend tarafından sunulan anahtar sözcük ayıklama, yaklaşım analizi, varlık tanıma, konu modelleme ve dil algılama API’leri sayesinde doğal dil işleme özelliklerini uygulamalarınıza kolaylıkla entegre edebilirsiniz.
İçerik yaratıcıları ve pazarlamacılar, Amazon Comprehend’i kullanarak önerileri kişiselleştirmek için müşteri tercihlerini kolayca anlayabilirler. İster perakende, ister finans, isterse hukuk kuruluşu olsun, kuruluşlar Amazon Comprehend’i öngörüleri anlamak için yüksek hacimli metinleri hızlı bir şekilde analiz etmek için de kullanabilir.
Bu öğreticideki senaryoda bir yolculuk planlıyorsunuz ve faydalı seyahat kitapları bulmak istiyorsunuz. Bir kitap seçtiniz ve şimdi diğer müşterilerin bu kitabı değerli bulup bulmadığını anlamak için Amazon Comprehend’i kullanarak bazı incelemeler yapmak istiyorsunuz.
Bu sorunu çözmek için Amazon Comprehend konsolunda oturum açacaksınız. Duygu analizi gerçekleştirmek ve varlık algılama ve anahtar ifade ayıklama özelliklerini test etmek için API Explorer’i kullanacaksınız.
Bu öğretici için AWS hesabı gereklidir
Bu öğretici için Amazon Comprehend’i kullanmaya yönelik ek bir ücret söz konusu değildir. Bu öğreticide oluşturduğunuz kaynaklar, Ücretsiz Kullanıma uygundur.
1. Adım: Amazon Comprehend konsolu’na Girin
AWS Management Consoleu açın, böylece bu adım adım kılavuzu açık tutabilirsiniz. Ekran yüklendiğinde, başlamak için kullanıcı adınızı ve parolanızı girin. Ardından arama çubuğuna Comprehend yazın ve Amazon Comprehend’i seçerek hizmet konsolunu açın.
2. Adım: Amazon Comprehend'i Kullanmaya Başlayın
Bu adımda, kitabı alıp almayacağınıza karar vermenize yardımcı olması için bu 3 kitap incelemesindeki duyguları anlamak için Amazon Comprehend’in Duygu Analizi özelliğini keşfedeceksiniz.
İnceleme 1:
“Sadece daha önce hiç gitmediğim havalı yeni yerler bulmak istedim ama burada şansım yok. Bu önerilerden bazıları gerçekten çok kötü… Komik! Önerilerin çoğu tipik büyük şehirler, restoranlar ve barlar. Burada gözlerden uzak hiçbir yer yok. Eğlenmek için bu mekanlara gitmek istemiyorum. Bunları almama kesinlikle değmedi.”
İnceleme 2:
“Bu kitap gerçekten çok güzeldi. Bunu bulduğumda herhangi bir seyahat planım bile yoktu, sadece sayfalarını karıştırmaya başladım. Kapağı ve kitabın içindeki büyük ve canlı fotoğrafları gerçekten beğendim. John Smith fotoğraf konusunda harika bir iş çıkarmış. Sehpamda bu kitaba mükemmel bir yer ayırdım. Yakında Paris ve Barselona’ya seyahat etmeyi planlıyorum ve bu kitabın işe yarayacağını biliyorum. Bu sırada oturduğum yerden gezmeme de yardımcı olacak!”
İnceleme 3:
“Bir gezgin olarak ziyaret edilecek bu mükemmel yerler hakkında okumak gerçekten hoşuma gitti. Yazar size tüm dünyayı gezdiriyor. Günümüzde çevrimiçi ve ücretsiz olarak erişebileceğiniz tüm bilgilere rağmen kendimi bu kitabı gittiğim her yere yanımda götürürken ve içinde saklı cevherleri keşfetmeye çalışırken buluyorum.”
3. Adım: İnceleme 1 için analiz edilecek metni girin
Müşteri incelemelerimizi olumlu, olumsuz veya birden fazla duygu açısından analiz etmek için Amazon Comprehend API Explorer’i kullanmaya başlayın. Metin alanına en fazla 1000 karakterlik bir metin girebilirsiniz.
İnceleme 1:
“Sadece daha önce hiç gitmediğim havalı yeni yerler bulmak istedim ama burada şansım yok. Bu önerilerden bazıları gerçekten çok kötü… Komik! Önerilerin çoğu tipik büyük şehirler, restoranlar ve barlar. Burada gözlerden uzak hiçbir yer yok. Eğlenmek için bu mekanlara gitmek istemiyorum. Bunları almama kesinlikle değmedi.”
Adım 3a: İnceleme 1’den API Explorer penceresine metin girin ve Analiz’i seçin.
Adım 3b: Duygu Analizi kenar çubuğu panosunu açın
Duygu Analizi kenar çubuğu panosunu açtığınızda ilk incelemeye yönelik analizi göreceksiniz. İncelemelerde olumlu, olumsuz ve birden fazla duyguya ilişkin birkaç sonuç olduğunu göreceksiniz. Sonuçlar, bu incelemenin olumsuz olduğunu ve olumlu veya birden fazla duyguya ilişkin puanların düşük olduğunu göstermektedir.
4. Adım: İnceleme 2 için analiz edilecek metni girin
Analizin bir sonraki inceleme için neler gösterdiğine bakın. İnceleme 2’yi işlemek için 3. Adımda gerçekleştirdiğiniz eylemleri tekrar edeceksiniz.
İnceleme 2:
“Bu kitap gerçekten çok güzeldi. Bunu bulduğumda herhangi bir seyahat planım bile yoktu, sadece sayfalarını karıştırmaya başladım. Kapağı ve kitabın içindeki büyük ve canlı fotoğrafları gerçekten beğendim. John Smith fotoğraf konusunda harika bir iş çıkarmış. Sehpamda bu kitaba mükemmel bir yer ayırdım. Yakında Paris ve Barselona’ya seyahat etmeyi planlıyorum ve bu kitabın işe yarayacağını biliyorum. Bu sırada oturduğum yerden gezmeme de yardımcı olacak!”
Adım 4b: Duygu Analizi kenar çubuğu panosunu açın
Şimdi, İnceleme 2’ye ilişkin sonuçları görmek için Duygu Analizi kenar çubuğu panosuna geri döneceksiniz. Bu ikinci inceleme ilkinden oldukça farklıdır; çünkü gördüğünüz üzere burada sonuçlar tamamen olumludur ve hiçbir olumsuz veya birden fazla sonuç yoktur.
Adım 4c: Varlık Algılama kenar çubuğu panosunu açın
Artık Duygu Analizi özelliğinin nasıl çalıştığına dair temel fikri anladığınıza göre bu inceleme için uygulanan diğer bir analize hızlıca göz gezdirin. Varlık Algılama kenar çubuğu panosu size metin içinde insanlar, mekanlar veya eşyalar gibi gerçek dünya nesnelerinin benzersiz isimlerine yapılan atıfları nasıl tanıyabileceğinizi gösterecektir. Bu kısa incelemede API Explorer içerisinde iki adet varlık algılandığını görebilirsiniz: kişi ve konum. Kişi olarak John Smith, konum olarak ise Paris ve Barcelona belirlenmiştir.
Bu özellik, en yaygın varlıkları hızlı bir şekilde tespit etmek için yüksek hacimli metinleri tarama konusunda faydalıdır. Bu bilgi akıllı arama yapmak veya içeriklerin kişiselleştirilmesi amacıyla makaleleri ve belgeleri sınıflandırmak için kullanılabilir.
Adım 4d: Anahtar İfade Ayıklama kenar çubuğu panosunu açın
Bu incelemeden hangi anahtar ifadelerin ayıklandığına hızlıca bir göz atalım. Bu incelemeden ayıklanan bazı ifadeleri görmek için Anahtar İfade kenar çubuğu panosunu açın. “gerçekten çok güzeldi” ve “mükemmel bir yer” gibi birkaç anahtar ifade türü olduğunu fark edeceksiniz. Bu inceleme kısa ve basit olduğundan anahtar ifadelerin hiçbiri birden fazla kez görünmemektedir.
5. Adım: İnceleme 3 için analiz edilecek metni girin
Şimdi analizin nihai müşteri incelemesi için neler gösterdiğine bir bakın. İnceleme 3’ü işlemek için 3. ve 4. Adımda gerçekleştirdiğiniz eylemleri tekrar edin.
İnceleme 3:
“Bir gezgin olarak ziyaret edilecek bu mükemmel yerler hakkında okumak gerçekten hoşuma gitti. Yazar size tüm dünyayı gezdiriyor. Günümüzde çevrimiçi ve ücretsiz olarak erişebileceğiniz tüm bilgilere rağmen kendimi bu kitabı gittiğim her yere yanımda götürürken ve içinde saklı cevherleri keşfetmeye çalışırken buluyorum.”
Tebrikler!
Bu öğreticide elde ettiğiniz duygu analizi sonuçlarına dayanarak bu seyahat kılavuzunu almak isteyebilirsiniz! Metni analiz etmek ve sonuçları, müşterinin sesi analizi, akıllı belge arama ve web uygulamaları için içerik kişiselleştirmesi de dâhil olmak üzere çok çeşitli uygulamalarda kullanmak için Amazon Comprehend’i kullanabilirsiniz.
Sonraki Önerilen:
Daha fazla bilgi edinin
Bu Kullanmaya Başlama Kılavuzu ile Amazon Comprehend’in özellikleri hakkında daha fazla bilgi edinin.
Sosyal Medya Panosu Oluşturun
Makine öğrenimi ve iş zekası hizmetlerini kullanarak sosyal medya panosu oluşturun.
Toplu Duygu Analizi
Yüksek hacimli metinlerde toplu duygu analizi gerçekleştirmek için bu gelişmiş öğreticiyi deneyin.
