Phân tích cảm xúc trong văn bản

bằng Amazon Comprehend

Trong hướng dẫn từng bước này, bạn sẽ học cách sử dụng Amazon Comprehend để phân tích cảm xúc.

Amazon Comprehend sử dụng máy học để tìm kiếm những thông tin chuyên sâu và mối quan hệ trong văn bản. Amazon Comprehend cung cấp các API trích xuất cụm từ khóa, phân tích cảm xúc, nhận dạng thực thể, lập mô hình chủ đề và phát hiện ngôn ngữ để bạn có thể tích hợp dễ dàng tính năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên vào ứng dụng của mình.

Bằng cách sử dụng Amazon Comprehend, các nhà sáng tạo nội dung và nhà tiếp thị có thể dễ dàng hiểu được sở thích của khách hàng để đưa ra các đề xuất phù hợp với nhu cầu riêng của họ. Các tổ chức — từ các tổ chức bán lẻ đến các tổ chức tài chính và pháp lý — cũng có thể sử dụng Amazon Comprehend để phân tích nhanh chóng lượng lớn văn bản để cung cấp thông tin chi tiết.

Trong bối cảnh của hướng dẫn, bạn đang lên kế hoạch cho chuyến đi và muốn tìm những cuốn sách du lịch hữu ích. Bạn đã chọn một cuốn sách và bạn muốn xử lý một số đánh giá về cuốn sách bằng Amazon Comprehend để biết liệu khách hàng có yêu thích cuốn sách không.

Để làm điều này, bạn sẽ đăng nhập vào bảng điều khiển Amazon Comprehend. Bạn sẽ sử dụng API Explorer để chạy chức năng phân tích cảm xúc, đồng thời thử nghiệm các chức năng nhận diện thực thể và trích xuất cụm từ khóa.

Hướng dẫn này yêu cầu bạn có tài khoản AWS

Bạn không phải trả thêm phí sử dụng Amazon Comprehend cho hướng dẫn này. Các tài nguyên mà bạn tạo trong hướng dẫn này đủ điều kiện hưởng Bậc miễn phí. 

Thông tin thêm về Bậc miễn phí >>


Bước 1: Vào bảng điều khiển Amazon Comprehend

Mở Bảng điều khiển quản lý AWS, nhờ đó bạn có thể khiến cho hướng dẫn từng bước này luôn mở. Khi màn hình tải xong, nhập tên người dùng và mật khẩu của bạn để bắt đầu. Sau đó nhậpComprehend vào thanh tìm kiếm và lựa chọn Amazon Comprehend để mở bảng điều khiển dịch vụ.

Step1-AWS Management Console
Step1-AWS Management Console

(nhấp để phóng to)


Bước 2: Bắt đầu với Amazon Comprehend

Trong bước này bạn sẽ khám phá cách sử dụng chức năng Phân tích cảm xúc của Amazon Comprehend để hiểu cảm xúc của 3 bài đánh giá sách này, cũng như xác định liệu bạn có nên mua sách hay không.

Đánh giá 1:
“Tôi chỉ muốn tìm vài nơi thật sự hay ho mới lạ mà tôi chưa bao giờ ghé thăm, nhưng cuốn sách này không giúp tôi làm được điều đó. Một số gợi ý trong sách thật sự kinh khủng... đến mức tôi phải cười! Đa số gợi ý đều chỉ là những thành phố, nhà hàng và quán bar thông thường mà bạn biết. Không có thứ gì độc đáo ở đây cả. Tôi không muốn đến những nơi này để vui chơi. Cuốn sách hoàn toàn không đáng tiền.”

Đánh giá 2:
“Cuốn sách này thật sự đẹp. Tôi thậm chí còn chưa có kế hoạch đi du lịch thì tôi tình cờ thấy nó và chỉ mới vừa lật qua các trang sách thôi. Tôi thật sự thích bìa sách và những bức ảnh lấp lánh trong sách này. John Smith quả thực là một nghệ sĩ nhiếp ảnh tài năng. Tôi nhất định sẽ mua quyển sách này. Tôi đang lên kế hoạch cho một chuyến đi Paris và Barcelona sớm thôi và tôi biết cuốn này sẽ có ích đấy. Trong khi chờ đợi, cuốn sách này thật hoàn hảo trong việc giúp người thích đọc sách du lịch như tôi!”

Đánh giá 3:
“Là một người đi du lịch, tôi thật sự thích đọc về những địa điểm tuyệt vời để viếng thăm thế này. Tác giả đưa bạn đi khắp thế giới. Dù ngày nay có tất cả những thông tin miễn phí trên mạng, tôi vẫn mang sách này theo người dù tôi đi bất kỳ đâu và dùng nó để khám phá những điều tuyệt vời được ẩn giấu.”


Bước 2a: Nhấn vào nút Bắt đầu trong bảng điều khiển để bắt đầu sử dụng dịch vụ và thử nghiệm bất kỳ tính năng nào.

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

(nhấp để phóng to)


Bước 3: Nhập văn bản cần phân tích đối với Đánh giá 1

Giờ thì hãy bắt đầu với API Explorer trong Amazon Comprehend để phân tích các bài đánh giá của khách hàng để biết cảm xúc của họ là tích cực, tiêu cực hay cả hai. Bạn có thể nhập tối đa 1000 ký tự vào trường văn bản.

Đánh giá 1:
“Tôi chỉ muốn tìm vài nơi thật sự hay ho mới lạ mà tôi chưa bao giờ ghé thăm, nhưng cuốn sách này không giúp tôi làm được điều đó. Một số gợi ý trong sách thật sự kinh khủng... đến mức tôi phải cười! Đa số gợi ý đều chỉ là những thành phố, nhà hàng và quán bar thông thường mà bạn biết. Không có thứ gì độc đáo ở đây cả. Tôi không muốn đến những nơi này để vui chơi. Cuốn sách hoàn toàn không đáng tiền.”


Bước 3a: Nhập văn bản từĐánh giá 1 vào cửa sổ API Explorer và chọnPhân tích.

sentiment-3A
sentiment-3A

(nhấp để phóng to)


Bước 3b: Bật bảng Phân tích cảm xúc ở thanh bên

Sau khi bật bảng Phân tích cảm xúc ở thanh bên, bạn sẽ xem được bản phân tích của đánh giá đầu tiên. Bạn sẽ thấy có một vài kết quả về cảm xúc tích cực, tiêu cực và cả hai trong bài đánh giá. Các kết quả cho biết rằng đây là một đánh giá tiêu cực, , còn các bài đánh giá tích cực hoặc cả hai có điểm thấp.  

sentiment-3B
sentiment-3B

(nhấp để phóng to)


Bước 4: Nhập văn bản để phân tích đối với Đánh giá 2

Giờ thì hãy xem quá trình phân tích hé lộ gì với đánh giá sách tiếp theo. Bạn sẽ lặp lại những gì bạn làm ở Bước 3 để xử lý Đánh giá 2.

Đánh giá 2:
“Cuốn sách này thật sự đẹp. Tôi thậm chí còn chưa có kế hoạch đi du lịch thì tôi tình cờ thấy nó và chỉ mới vừa lật qua các trang sách thôi. Tôi thật sự thích bìa sách và những bức ảnh lấp lánh trong sách này. John Smith quả thực là một nghệ sĩ nhiếp ảnh tài năng. Tôi nhất định sẽ mua quyển sách này. Tôi đang lên kế hoạch cho một chuyến đi Paris và Barcelona sớm thôi và tôi biết cuốn này sẽ có ích đấy. Trong khi chờ đợi, cuốn sách này thật hoàn hảo trong việc giúp người thích đọc sách du lịch như tôi!”


Bước 4a: Nhập văn bản vào API Explorer và chọn Phân tích.

sentiment-4A
sentiment-4A

(nhấp để phóng to)


Bước 4b: Mở bảng Phân tích cảm xúc ở thanh bên

Giờ thì bạn sẽ quay trở lại bảng Phân tích cảm xúc ở thanh bên để xem kết quả của Đánh giá 2. Bài đánh giá thứ hai này khá khác biệt với bài đánh giá đầu tiên, do ở đây bạn thấy các kết quả là hoàn toàn tích cực và không có kết quả tiêu cực hoặc cả hai trong bài đánh giá này. 

sentiment-4B
sentiment-4B

(nhấp để phóng to)


Bước 4c: Bật bảng Nhận diện thực thể ở thanh bên

Giờ thì bạn đã hiểu ý tưởng cơ bản về cách mà chức năng Phân tích cảm xúc hoạt động, hãy xem xét nhanh về một số phân tích khác cũng được áp dụng cho đánh giá này. Bảng thanh bên Nhận diện thực thể sẽ thể hiện cho bạn cách nhận diện các tham chiếu văn bản về tên độc nhất của vật thể trong thế giới thực ví dụ như con người, địa điểm, các thứ. Trong bài đánh giá ngắn này, bạn có thể thấy ngay trong API Explorer rằng có hai loại thực thể được phát hiện — con người và địa điểm. John Smith đã được xác định là con người và Paris vớiBarcelona được xác định là địa điểm.

Chức năng này có ích khi cần quét những đoạn văn bản dài để nhận diện nhanh chóng các thực thể phổ biến nhất. Thông tin này có thể được sử dụng để tìm kiếm thông minh hoặc giúp phân loại bài viết và tài liệu nhằm cá nhân hóa nội dung.

sentiment-4C
sentiment-4C

(nhấp để phóng to)


Bước 4d: Mở bảng Trích xuất cụm từ khóa ở thanh bên

Chúng ta cũng sẽ xem nhanh những cụm từ khóa nào đã được nhận diện trong đánh giá này. Mở bảng Cụm từ khóa ở thanh bên để xem một số cụm từ đã được trích xuất từ đánh giá này. Bạn sẽ thấy một số loại cụm từ như “một cuốn sách thật đẹp” và “một căn nhà hoàn hảo.” Vì đây là một đánh giá ngắn và đơn giản, không có cụm từ khóa nào xuất hiện nhiều hơn một lần.  

sentiment-4D
sentiment-4D

(nhấp để phóng to)


Bước 5: Nhập văn bản để phân tích đối với Đánh giá 3

Giờ thì hãy xem bản phân tích cho chúng ta biết điều gì về đánh giá của khách hàng cuối cùng của chúng ta. Bạn sẽ lặp lại những gì bạn đã làm ở Bước 3 và 4 để xử lý Đánh giá 3.

Đánh giá 3:
“Là một người đi du lịch, tôi thật sự thích đọc về những địa điểm tuyệt vời để viếng thăm thế này. Tác giả đưa bạn đi khắp thế giới. Dù ngày nay có tất cả những thông tin miễn phí trên mạng, tôi vẫn mang sách này theo người dù tôi đi bất kỳ đâu và dùng nó để khám phá những điều tuyệt vời được ẩn giấu.”


Bước 5a: Nhập văn bản vào API Explorer và chọn Phân tích.

sentiment-5A
sentiment-5A

(nhấp để phóng to)


Bước 5b: Mở bảng Phân tích cảm xúc ở thanh bên

Giờ thì bạn sẽ quay lại bảng Phân tích cảm xúc ở thanh bên để xem các kết quả của Đánh giá 3. Rất giống với đánh giá trước, đây cũng lại là một đánh giá rất tích cực và chỉ phát hiện một ít cảm xúc trung lập.  

sentiment-5B
sentiment-5B

(nhấp để phóng to)


Xin chúc mừng!

Dựa trên kết quả phân tích cảm xúc của bạn trong hướng dẫn này, bạn có thể sẽ muốn mua sách hướng dẫn du lịch đó! Bạn có thể sử dụng Amazon Comprehend để phân tích văn bản và sử dụng kết quả trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm phân tích giọng điệu của khách hàng, tìm kiếm văn bản thông minh và tùy chỉnh riêng nội dung cho các ứng dụng web.

 

Hướng dẫn này có hữu ích không?

Cảm ơn bạn
Vui lòng cho chúng tôi biết điều bạn yêu thích.
Rất tiếc vì đã làm bạn thất vọng
Có nội dung nào đã lỗi thời, dễ gây nhầm lẫn hoặc thiếu chính xác không? Vui lòng cung cấp phản hồi để giúp chúng tôi cải thiện hướng dẫn này.

Tìm hiểu thêm

Hãy tìm hiểu thêm về các chức năng của Amazon Comprehend với Hướng dẫn bắt đầu này.

Xây dựng Bảng thông tin mạng xã hội

Xây dựng một bảng thông tin mạng xã hội bằng cách sử dụng máy học và dịch vụ doanh nghiệp thông minh.

Phân tích cảm xúc hàng loạt

Hãy thử hướng dẫn nâng cao này bằng cách sử dụng phân tích cảm xúc hàng loạt với lượng lớn văn bản.