Azure Text Analytics情感分析

Question

有人能告诉我Azure Text Analytics API中正面或负面情绪的特征吗？ 例如＆＃34;他今天去世了＃34; 根据具体情况，死亡可能是好还是坏......什么将决定回报是积极的还是消极的？

Answer 1

引擎盖下，我们有两个分类器。

首先，客观性模型告诉我们给定记录是客观的概率。

例如，如果有人说“这个圣诞晚会在凯悦酒店举行”，这是一个客观的句子，但是“我很喜欢凯悦的派对，场地很漂亮。”这句话是主观的。 / p>

然后，对于那些主观的记录，我们分析记录的极性，告诉我们句子是表达积极的情绪还是消极的情绪。

这些客观句子映射到0.5。非客观句子考虑极性结果在0和1之间进行映射（0 = =最负，1 =最正，约0.4略负，约0.6略微正）。

出于所有实际目的，你可以说0.45和0.65之间的分数是中性的，0.45和更低的分数是负的，0.65和更高的分数是正的。

现在，模型如何将某些东西归类为客观与否？它全部与培训数据以及提供给该数据的标签有关。