Análise de sentimento para dados de chat

A análise de sentimento é um recurso que analisa mensagens durante uma conversa entre um agente humano e um usuário final para determinar a intenção emocional. Você pode ativar esse recurso ao criar ou editar um perfil de conversa. Se você estiver editando um perfil de conversa, os efeitos só vão aparecer nas conversas depois que o perfil for atualizado. Você também pode ativar a análise de sentimentos ao criar um perfil de conversa usando o console do Agent Assist.

  1. Defina enableSentimentAnalysis como true em MessageAnalysisConfig.
  2. Envie uma solicitação createConversation usando um ConversationProfile com esse recurso ativado.
  3. Os resultados de sentimento são retornados em AnalyzeContentResponse.message.sentimentAnalysis.
  4. Se você tiver ativado a integração do Cloud Pub/Sub na Assistente de IA, o resultado de sentimento também vai aparecer no NewMessagePayload.

Interpretar os resultados da análise de sentimento

O sentimento é representado pelos valores score e magnitude, métricas que são retornadas na resposta. O score do sentimento varia entre -1,0 (negativo) e 1,0 (positivo) e corresponde à tendência emocional geral do texto. O valor magnitude indica a intensidade geral da emoção (positiva e negativa) no texto fornecido, entre 0.0 e +inf. Para mais informações sobre como interpretar essas métricas, consulte a documentação da análise de sentimentos da Natural Language.

Confira dois exemplos de saída da análise de sentimento do recurso de demonstração da API Natural Language. Para usar a demonstração e testar a análise de sentimento em um texto de amostra, cole o texto na caixa de texto, clique em ANALISAR e selecione a guia Sentimento.

Exemplo 1

Texto: "Não estou feliz"

O score retornado é -0,9, e o magnitude é 0,9. Isso indica uma tendência emocional negativa muito forte, com intensidade de emoção baixa a moderada.

Exemplo 2

Texto: "O Google Cloud é o serviço de nuvem do Google".

Os valores retornados de score e magnitude são 0, o que significa que o texto não mostra nenhuma emoção ou intensidade de sentimentos.

Exemplo 3

Texto: "Estou extremamente irritado e decepcionado com o resultado. Por outro lado, fico feliz em ver que nossa equipe trabalhou muito e mostrou uma atitude profissional."

Ao contrário do exemplo 1, este texto contém duas frases. A saída inclui métricas de documento inteiro e de cada frase. Os valores de todo o documento representam as métricas das duas frases combinadas, não uma ou outra. Cada frase também é listada com o valor magnitude e score correspondente.

O sentimento score retornado para todo o documento é 0, enquanto o magnitude é 1,6. Um score de 0 em um documento com várias frases pode significar que ele é realmente neutro em termos de emoção ou que as tendências emocionais positivas e negativas em vários pontos do texto se anularam. O texto com um sentimento verdadeiramente neutro também terá um magnitude igual ou próximo de 0. Nesse caso, o magnitude relativamente alto de 1,6 significa que o sentimento das duas frases não é realmente neutro, mas misto (por exemplo, raiva, decepção e felicidade em vários pontos do texto). Analisando os valores de score de cada frase, uma é fortemente positiva (0,8) e a outra é fortemente negativa (-0,8), o que fez com que o score de todo o documento ficasse em média 0.