Analisi del sentiment
Analisi del sentiment
Usa Analisi del sentiment per determinare se i dati di testo riflettono un sentiment positivo, negativo o neutro.
Si consiglia di non utilizzare lo strumento Pre-elaborazione del testo per elaborare i dati di testo da utilizzare con lo strumento Analisi del sentiment. Lo strumento Pre-elaborazione del testo può rimuovere le funzionalità su cui si basa lo strumento Analisi del sentiment per determinare il sentiment.
Alteryx Intelligence Suite necessario
Questo strumento fa parte di Alteryx Intelligence Suite . Intelligence Suite richiede una licenza separata e un ulteriore programma di installazione per Designer. Dopo aver installato Designer, installa Intelligence Suite e avvia la versione di prova gratuita .
Supporto linguistico
Attualmente lo strumento Analisi del sentiment può analizzare solo i dati contenenti testo in lingua inglese.
Componenti dello strumento
Lo strumento Analisi del sentiment ha due ancoraggi:
Ancoraggio di input: utilizza l'ancoraggio di input per connettere i dati di testo che desideri analizzare.
Ancoraggio di output: utilizza l'ancoraggio di output per passare i dati analizzati a valle.
Configura lo strumento
Aggiungi uno strumento Analisi del sentiment all'area di disegno.
Utilizza gli ancoraggi per connettere lo strumento Analisi del sentiment ai dati di testo che desideri utilizzare nel flusso di lavoro.
Seleziona l'algoritmo che si desidera utilizzare per eseguire un'analisi del sentiment.
Seleziona il Campo di testo che si desidera analizzare.
Avvia il flusso di lavoro.
Opzioni avanzate
Lo strumento Analisi del sentiment ha alcune opzioni avanzate.
Algoritmi
Attualmente è disponibile un solo algoritmo.
L' algoritmo VADER (Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning) misura la valenza e la grandezza dell'emozione nel testo. La valenza dell'emozione si riferisce al fatto che sia positiva o negativa. La grandezza dell'emozione si riferisce a quanto sia positiva o negativa. VADER identifica anche il testo che non è emotivo o neutro nella sua valenza.
Sentiment a livello di frase
Per utilizzare la punteggiatura per analizzare il testo nelle frasi prima dell'analisi, seleziona la casella Trova il sentiment a livello di frase .
Molti algoritmi di analisi del sentiment, incluso l'algoritmo VADER, sono ottimizzati per trovare il sentiment a livello di frase, il che significa che gli algoritmi analizzano le frasi, analizzano ogni frase singolarmente e quindi restituiscono il punteggio medio della frase composta per l'intero corpo del testo. Per consentire agli algoritmi di analizzare le frasi, i dati di testo devono contenere la punteggiatura finale.
Sentiment categorico
Per classificare i dati di testo come "positivi", "negativi" e "neutri" nell'output, seleziona la casella di Output del sentiment categorico . È quindi possibile utilizzare i campi Classificazione negativa massima e Classificazione positiva massima per definire l'intervallo per ogni categoria utilizzando il punteggio di sentiment composto.
La classificazione negativa massima definisce quanto sensibile alla valutazione negativa dovrebbe essere l'algoritmo. Aumenta questo parametro per ampliare la gamma di sentiment negativo che l'algoritmo è in grado di rilevare. La classificazione positiva minima definisce quanto sensibile alla valutazione positiva dovrebbe essere l'algoritmo. Diminuisci questo parametro per ampliare la gamma del sentiment positivo che l'algoritmo è in grado di rilevare.
Il punteggio composto del sentiment va da -1 a 1. L'algoritmo classifica qualsiasi numero compreso tra -1 e Classificazione negativa massima come "negativo"; qualsiasi numero tra Classificazione negativa massima e Classificazione positiva minima come "neutrale" e qualsiasi numero compreso tra Classificazione positiva minima e 1 come "positivo".
Output
Lo strumento Analisi del sentiment restituisce fino a cinque colonne. Per impostazione predefinita, sono incluse quattro colonne. La quinta colonna viene visualizzata se si sceglie l'opzione Output del sentiment categorico .
Queste sono le colonne nell'ordine in cui appaiono:
negative_sentiment: questa colonna visualizza il punteggio per il livello di negativo di una parte di testo, compreso tra 0 e 1, con 0 che è il meno negativo e 1 è il più negativo. Il punteggio rappresenta la proporzione di parole che rientrano in questa categoria. I punteggi del sentiment negativo, neutro e positivo dovrebbero essere sommati a 1 circa.
neutral_sentiment: questa colonna mostra il punteggio per quanto neutro è una parte di testo, che va da 0 a 1, con 0 non neutro (in altre parole, positivo o negativo) e 1 è il più neutro. Il punteggio rappresenta la proporzione di parole che rientrano in questa categoria. I punteggi del sentiment negativo, neutro e positivo dovrebbero essere sommati a 1 circa.
positive_sentiment: questa colonna mostra il punteggio per quanto è positiva una parte di testo, compresa tra 0 e 1, con 0 non positivo e 1 il più positivo. Il punteggio rappresenta la proporzione di parole che rientrano in questa categoria. I punteggi del sentiment negativo, neutro e positivo dovrebbero essere sommati a 1 circa.
compound_sentiment_score: questa colonna visualizza un punteggio compreso tra -1 e 1. I numeri negativi indicano un sentiment negativo e i numeri positivi indicano un sentiment positivo. -1 è il punteggio più negativo, 0 è il punteggio più neutro e 1 è il punteggio più positivo.
sentiment_category: la categoria del sentiment deriva dal punteggio del sentiment composto e include categorie positive, negative e neutre. Ciò che l'algoritmo classifica come positivo, neutro e negativo dipende dalle impostazioni per Classificazione negativa massima e Classificazione positiva minima .