Análisis de Sentimiento con APIs de Azure: Uso y Configuración

¿Qué es el análisis de sentimiento y para qué sirve?

El análisis de sentimiento es un servicio que permite identificar si una frase o texto tiene una connotación positiva, negativa o neutral. Cuando envías una frase a la API, la misma devuelve una respuesta con un nivel de confianza, incluyendo puntuaciones para cada categoría. Este servicio es muy útil en aplicaciones que requieren comprender el tono emocional de un texto, como en reseñas de productos, atención al cliente y análisis de redes sociales.

¿Cómo elegir la versión adecuada de la API?

Existen dos versiones de la API de análisis de sentimiento: la 3.0 y la 3.1.

• Versión 3.0: Se recomienda para soluciones productivas que necesitan un acuerdo de nivel de servicio (SLA), ya que es la versión estable.
• Versión 3.1: Permite utilizar características avanzadas como la minería de opiniones, ideal si no necesitas contenedores y buscas explorar funciones en vista previa.

¿Cómo funciona el análisis de sentimientos?

El funcionamiento del análisis de sentimientos se basa en evaluar las oraciones dentro de un documento y determinar la connotación general del mismo. Algunos escenarios incluyen:

• Si hay una oración positiva y el resto es neutral, el resultado será positivo.
• Si al menos una oración es negativa y el resto neutral, el resultado será negativo.
• Si hay oraciones tanto positivas como negativas, se obtiene una respuesta combinada.
• Si todas las oraciones son neutrales, el resultado será neutral.

El nivel de confianza de cada resultado varía entre 0 y 1.

¿Cómo utilizar eficientemente el servicio?

Para obtener resultados más precisos, se aconseja enviar frases cortas en lugar de documentos extensos. Esto permite a la API determinar claramente la connotación de cada segmento. Asimismo, es crucial estructurar el documento en formato JSON y considerar que no debe superar los 5120 caracteres.

{
  "documents": [
    {
      "id": "1",
      "language": "es",
      "text": "Hola, me gusta mucho este curso de Platzi. Estoy aprendiendo bastante."
    }
  ]
}

¿Cómo enviar una petición a la API?

Cuando realices una petición POST a la API usando herramientas como PostMan, es importante estructurar el JSON adecuadamente. El formato típico tendría que incluir el ID de cada documento y el texto a analizar.

Recuerda seleccionar la región correcta en la que está desplegado tu servicio de text analytics en Azure para obtener una mejor latencia y utilizar la suscripción clave necesaria para autenticar tu petición.

Ejemplo práctico con la consola de pruebas

Para consumir el servicio de análisis de sentimiento, puedes usar la consola de pruebas de los servicios cognitivos:

1. Dirígete a la documentación de Cognitive Services y selecciona la categoría de idioma y text analytics.
2. Elige la referencia de la API versión 3.1 y la región donde está desplegado tu servicio.
3. En la consola, selecciona el servicio de sentiment e introduce la suscripción clave.
4. Envía una frase positiva, por ejemplo, "Hola, me gusta mucho este curso de Platzi. Estoy aprendiendo bastante". El sistema devolverá una connotación positiva con un nivel de confianza alto.

{
  "id": "1",
  "language": "es",
  "text": "Hola, me gusta mucho este curso de Platzi. Estoy aprendiendo bastante."
}

La respuesta podría ser un nivel de confianza de 0.86 indicando que la frase tiene una connotación positiva. Continuar explorando e integrando estas funciones en tus aplicaciones te brindará una valiosa comprensión de cómo estas herramientas pueden enriquecer la experiencia del usuario.

Asegúrate siempre de probar con diferentes textos para entender mejor cómo funciona el análisis de sentimiento. Estos primeros pasos te permitirán implementar inteligencia artificial eficazmente en tus proyectos. ¡Mucho ánimo y sigue explorando estas oportunidades en tus desarrollos!