分析文字情緒

利用 Amazon Comprehend 實現

在此逐步教學中,您將了解如何使用 Amazon Comprehend 進行情緒分析。

Amazon Comprehend 使用機器學習來尋找文字中的洞見與關係。Amazon Comprehend 提供關鍵片語擷取、情緒分析、實體辨識、主題建模及語言偵測等 API,因此您可以輕鬆將自然語言處理功能整合至您的應用程式。

內容創作者和行銷人員可以使用 Amazon Comprehend 輕鬆了解客戶的偏好,以個人化推薦項目。零售、金融和法律等領域的組織也可以使用 Amazon Comprehend 快速分析龐大的文字量,以獲得洞見。

在我們的教學案例中,您正在準備旅程,並且想要尋找實用的旅遊書。您已選定一本書,現在想要使用 Amazon Comprehend 處理部分評論,以了解其他客戶是否認為這本書有價值。

為應對此挑戰,您將登入 Amazon Comprehend 主控台。您將使用 API Explorer 執行情緒分析,並測試整個實體偵測和關鍵片語擷取。

本教學需要 AWS 帳戶

本教學中使用的 Amazon Comprehend 無須額外付費。您在本教學建立的資源符合免費方案資格。 

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步驟 1:進入 Amazon Comprehend 主控台

開啟 AWS 管理主控台,以便讓此逐步指南保持開啟狀態。當畫面載入時,請輸入您的使用者名稱和密碼以開始使用。在搜尋列輸入「Comprehend」,然後選取「Amazon Comprehend」開啟服務主控台。

Step1-AWS Management Console
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步驟 2:開始使用 Amazon Comprehend

在此步驟中,您將探索 Amazon Comprehend 的情緒分析功能,以便了解有關此書的以下 3 條評論的情緒,從而協助您判斷是否想要購買這本書。

評論 1:
「我只是想要尋找一些真的很酷,自己之前從未觀光過的新地點,但運氣不太好。有些建議太糟了...我忍不住笑了出來! 大部分的建議都是常見大城市、餐廳和酒吧。書裡面的地點都太尋常了。我不想去這些地方找樂子。買這本書完全不值得。」

評論 2:
「這本書真漂亮。我不經意讀到時,甚至都還沒規劃任何旅遊,並且只是快速瀏覽幾頁。我真的很喜歡封面,還有書中每一張又大又亮眼的攝影相片。John Smith 的攝影技巧真的很強。我已經找到了適合放這本書的地方,就是在我的咖啡桌上。我正規劃不久後到巴黎和巴塞隆納旅遊,並且我知道手邊有這本書很有用。不僅如此,神遊旅遊者也能從中獲益良多!」

評論 3:
「身為旅行者,我真的很喜歡閱讀這些優美景點的介紹。作者帶你環遊世界。即使現在網路上都有免費資訊,但我發現自己到每個地方都會帶著這本書,用這本書來探索秘境。」


步驟 2a:按一下主控台中的「開始使用」按鈕,以開始使用服務並測試任何功能。

Step2-Get-started-Comprehend
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步驟 3:輸入評論 1 要分析的文字

現在開始使用 Amazon Comprehend API Explorer 分析客戶評論,以判斷評論是屬於正面、負面或混合情緒。您可以在文字欄位中輸入最多 1000 個文字字元。

評論 1:
「我只是想要尋找一些真的很酷,自己之前從未觀光過的新地點,但運氣不太好。有些建議太糟了...我忍不住笑了出來! 大部分的建議都是常見大城市、餐廳和酒吧。書裡面的地點都太尋常了。我不想去這些地方找樂子。買這本書完全不值得。」


步驟 3a:評論 1 的文字輸入 API Explorer 視窗並選取「分析」。

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步驟 3b:開啟「情緒分析」側邊欄面板

開啟「情緒分析」側邊欄面板後,即可看到第一則評論的分析。您會在評論中看到數個正面、負面和混合情緒結果。分析結果指出這是一則負面評論,且正面或混合評論的分數較低。 

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步驟 4:輸入評論 2 要分析的文字

現在我們來看看下一則書評分析結果如何。您將重複步驟 3 的動作來處理評論 2

評論 2:
「這本書真漂亮。我不經意讀到時,甚至都還沒規劃任何旅遊,並且只是快速瀏覽幾頁。我真的很喜歡封面,還有書中每一張又大又亮眼的攝影相片。John Smith 的攝影技巧真的很強。我已經找到了適合放這本書的地方,就是在我的咖啡桌上。我正規劃不久後到巴黎和巴塞隆納旅遊,並且我知道手邊有這本書很有用。不僅如此,神遊旅遊者也能從中獲益良多!」


步驟 4a:API Explorer 中輸入文字,然後選取「分析」。

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步驟 4b:開啟「情緒分析」側邊欄面板

現在將返回「情緒分析」側邊欄面板,以查看評論 2 的結果。第二則評論與第一則有很大的不同,因為分析結果完全顯示為正面,且在此評論中毫無負面或混合情緒分析結果。 

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步驟 4c:開啟「實體偵測」側邊欄面板

現在您已了解情緒分析功能運作的基本知識,接下來將了解同樣適用於此則評論的一些其他分析。實體偵測側邊欄面板將會指引您如何辨識對實際物件 (如人物、地點或事物) 唯一名稱的文字參考。在此則簡短的評論中,您可以在 API Explorer 中看到對兩個實體類型的偵測 – 人物和地點。John Smith 識別為人物,而巴黎巴塞隆納識別為地點。

此功能對龐大的文字量掃描十分有幫助,可迅速識別最常見的實體。此項資訊可用於智慧搜尋,或協助分類文章和文件,以進行內容個人化。

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步驟 4d:開啟「關鍵片語擷取」側邊欄面板

現在我們來快速一覽可以從此評論中辨識哪些關鍵片語。開啟「關鍵片語」側邊欄面板,查看從此評論擷取的部分片語。您會注意到有數種關鍵片語,包括「這本書真漂亮」和「適合放這本書的地方」。 由於這只是一則簡短的評論,因此沒有任何一種關鍵片語不只出現一次。 

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步驟 5:輸入評論 3 要分析的文字

現在我們來看看最後一則客戶評論分析結果如何。重複步驟 3 和 4 的動作來處理評論 3

評論 3:
「身為旅行者,我真的很喜歡閱讀這些優美景點的介紹。作者帶你環遊世界。即使現在網路上都有免費資訊,但我發現自己到每個地方都會帶著這本書,用這本書來探索秘境。」


步驟 5a:API Explorer 中輸入文字,然後選取「分析」。

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步驟 5b:開啟「情緒分析」側邊欄面板

現在返回「情緒分析」側邊欄面板,以查看評論 3 的結果。此則評論與第一則評論很相似,也是一則非常正面的評論,且只偵測到極少中性情緒。 

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恭喜您!

根據本次教學中的情緒分析結果,您可能也想購買這本旅遊指南! 您可以使用 Amazon Comprehend 分析文字,並在各式各樣的應用程式中使用分析結果,包括客戶語音分析、智慧文件搜尋以及 Web 應用程式的內容個人化。

 

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