Rilevamento dell'intent con l'analisi del sentiment

L'analisi del sentiment esamina l'input utente dell'utente e identifica l'opinione soggettiva prevalente, soprattutto per determinare se l'atteggiamento di un utente è positivo, negativo o neutro. Quando effettui una richiesta di rilevamento dell'intento, puoi specificare che venga eseguita l'analisi del sentiment, e la risposta conterrà i valori dell'analisi del sentiment.

L'API Natural Language viene utilizzata da Dialogflow per eseguire questa analisi. Per ulteriori informazioni sull'API e sulla documentazione relativa all'interpretazione dei risultati dell'analisi del sentiment di Dialogflow:

Lingue supportate

Per un elenco delle lingue supportate, consulta la colonna sentiment nella pagina Lingue. Se richiedi l'analisi del sentiment per una lingua non supportata, la richiesta di rilevamento dell'intenzione non va a buon fine, ma il campo QueryResult.diagnostic_info contiene informazioni di errore.

Prima di iniziare

Questa funzionalità è applicabile solo se l'API viene utilizzata per le interazioni con gli utenti finali. Se utilizzi un'integrazione, puoi saltare questa guida.

Prima di leggere questa guida, devi:

  1. Leggi le nozioni di base su Dialogflow.
  2. Esegui i passaggi di configurazione.

Crea un agente

Se non hai ancora creato un agente, creane uno ora:

  1. Vai alla console Dialogflow ES.
  2. Se richiesto, accedi alla console di Dialogflow. Per ulteriori informazioni, consulta la panoramica della console di Dialogflow.
  3. Fai clic su Crea agente nel menu della barra laterale a sinistra. Se hai già altri agenti, fai clic sul nome dell'agente, scorri verso il basso e fai clic su Crea nuovo agente.
  4. Inserisci il nome dell'agente, la lingua predefinita e il fuso orario predefinito.
  5. Se hai già creato un progetto, inseriscilo. Se vuoi consentire alla console Dialogflow di creare il progetto, seleziona Crea un nuovo progetto Google.
  6. Fai clic su pulsante Crea.

Importa il file di esempio nell'agente

I passaggi descritti in questa guida fanno delle supposizioni sul tuo agente, quindi devi import un agente preparato per questa guida. Durante l'importazione, questi passaggi utilizzano l'opzione restore, che sovrascrive tutte le impostazioni, gli intent e le entità dell'agente.

Per importare il file:

  1. Scarica il file room-booking-agent.zip.
  2. Vai alla console Dialogflow ES.
  3. Seleziona il tuo agente.
  4. Fai clic sul pulsante delle impostazioni accanto al nome dell'agente.
  5. Seleziona la scheda Esporta e importa.
  6. Seleziona Ripristina da file ZIP e segui le istruzioni per ripristinare il file ZIP scaricato.

Impostazioni dell'agente per l'analisi del sentiment

Puoi attivare l'analisi del sentiment per rilevare la richiesta di intent oppure puoi configurare l'agente in modo che restituisca sempre i risultati dell'analisi del sentiment.

Per attivare l'analisi del sentiment per tutte le query:

  1. Vai alla console Dialogflow ES.
  2. Seleziona un agente.
  3. Fai clic sul pulsante delle impostazioni accanto al nome dell'agente.
  4. Seleziona la scheda Avanzate.
  5. Attiva l'opzione Attiva l'analisi del sentiment per la query corrente.

Utilizzare il simulatore di Dialogflow

Puoi interagire con l'agente e ricevere i risultati dell'analisi del sentiment tramite il simulatore Dialogflow:

  1. Digita "Grazie per l\'aiuto."

  2. Consulta la sezione SENTIMENT nella parte inferiore del simulatore. Dovrebbe mostrare un punteggio di sentiment positivo.

  3. Quindi, digita "Non ha funzionato" nel simulatore.

  4. Consulta la sezione SENTIMENT nella parte inferiore del simulatore. Dovrebbe mostrare un punteggio di sentiment negativo.

Rilevare l'intenzione

Per rilevare l'intenzione, chiama il metodo detectIntent sul tipo Sessions.

REST

Chiama il metodo detectIntent e fornisci il campo sentimentAnalysisRequestConfig.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud
  • SESSION_ID: un ID sessione

Metodo HTTP e URL:

POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/agent/sessions/SESSION_ID:detectIntent

Corpo JSON della richiesta:

{
  "queryParams": {
    "sentimentAnalysisRequestConfig": {
      "analyzeQueryTextSentiment": true
    }
  },
  "queryInput": {
    "text": {
      "text": "please reserve an amazing meeting room for six people",
      "languageCode": "en-US"
    }
  }
}

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "responseId": "747ee176-acc5-46be-8d9a-b7ef9c2b9199",
  "queryResult": {
    "queryText": "please reserve an amazing meeting room for six people",
    "action": "room.reservation",
    "parameters": {
      "date": "",
      "duration": "",
      "guests": 6,
      "location": "",
      "time": ""
    },
    "fulfillmentText": "I can help with that. Where would you like to reserve a room?",
    ...
    "sentimentAnalysisResult": {
      "queryTextSentiment": {
        "score": 0.8,
        "magnitude": 0.8
      }
    }
  }
}

Nota che il campo sentimentAnalysisResult contiene i valori score e magnitude.

Java

Per autenticarti a Dialogflow, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.


import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.DetectIntentRequest;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.DetectIntentResponse;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.QueryInput;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.QueryParameters;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.QueryResult;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.SentimentAnalysisRequestConfig;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.SessionName;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.SessionsClient;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.TextInput;
import com.google.common.collect.Maps;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class DetectIntentWithSentimentAnalysis {

  public static Map<String, QueryResult> detectIntentSentimentAnalysis(
      String projectId, List<String> texts, String sessionId, String languageCode)
      throws IOException, ApiException {
    Map<String, QueryResult> queryResults = Maps.newHashMap();
    // Instantiates a client
    try (SessionsClient sessionsClient = SessionsClient.create()) {
      // Set the session name using the sessionId (UUID) and projectID (my-project-id)
      SessionName session = SessionName.of(projectId, sessionId);
      System.out.println("Session Path: " + session.toString());

      // Detect intents for each text input
      for (String text : texts) {
        // Set the text (hello) and language code (en-US) for the query
        TextInput.Builder textInput =
            TextInput.newBuilder().setText(text).setLanguageCode(languageCode);

        // Build the query with the TextInput
        QueryInput queryInput = QueryInput.newBuilder().setText(textInput).build();

        //
        SentimentAnalysisRequestConfig sentimentAnalysisRequestConfig =
            SentimentAnalysisRequestConfig.newBuilder().setAnalyzeQueryTextSentiment(true).build();

        QueryParameters queryParameters =
            QueryParameters.newBuilder()
                .setSentimentAnalysisRequestConfig(sentimentAnalysisRequestConfig)
                .build();
        DetectIntentRequest detectIntentRequest =
            DetectIntentRequest.newBuilder()
                .setSession(session.toString())
                .setQueryInput(queryInput)
                .setQueryParams(queryParameters)
                .build();

        // Performs the detect intent request
        DetectIntentResponse response = sessionsClient.detectIntent(detectIntentRequest);

        // Display the query result
        QueryResult queryResult = response.getQueryResult();

        System.out.println("====================");
        System.out.format("Query Text: '%s'\n", queryResult.getQueryText());
        System.out.format(
            "Detected Intent: %s (confidence: %f)\n",
            queryResult.getIntent().getDisplayName(), queryResult.getIntentDetectionConfidence());
        System.out.format(
            "Fulfillment Text: '%s'\n",
            queryResult.getFulfillmentMessagesCount() > 0
                ? queryResult.getFulfillmentMessages(0).getText()
                : "Triggered Default Fallback Intent");
        System.out.format(
            "Sentiment Score: '%s'\n",
            queryResult.getSentimentAnalysisResult().getQueryTextSentiment().getScore());

        queryResults.put(text, queryResult);
      }
    }
    return queryResults;
  }
}

Node.js

Per autenticarti a Dialogflow, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

// Imports the Dialogflow client library
const dialogflow = require('@google-cloud/dialogflow').v2;

// Instantiate a DialogFlow client.
const sessionClient = new dialogflow.SessionsClient();

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const projectId = 'ID of GCP project associated with your Dialogflow agent';
// const sessionId = `user specific ID of session, e.g. 12345`;
// const query = `phrase(s) to pass to detect, e.g. I'd like to reserve a room for six people`;
// const languageCode = 'BCP-47 language code, e.g. en-US';

// Define session path
const sessionPath = sessionClient.projectAgentSessionPath(
  projectId,
  sessionId
);

async function detectIntentandSentiment() {
  // The text query request.
  const request = {
    session: sessionPath,
    queryInput: {
      text: {
        text: query,
        languageCode: languageCode,
      },
    },
    queryParams: {
      sentimentAnalysisRequestConfig: {
        analyzeQueryTextSentiment: true,
      },
    },
  };

  // Send request and log result
  const responses = await sessionClient.detectIntent(request);
  console.log('Detected intent');
  const result = responses[0].queryResult;
  console.log(`  Query: ${result.queryText}`);
  console.log(`  Response: ${result.fulfillmentText}`);
  if (result.intent) {
    console.log(`  Intent: ${result.intent.displayName}`);
  } else {
    console.log('  No intent matched.');
  }
  if (result.sentimentAnalysisResult) {
    console.log('Detected sentiment');
    console.log(
      `  Score: ${result.sentimentAnalysisResult.queryTextSentiment.score}`
    );
    console.log(
      `  Magnitude: ${result.sentimentAnalysisResult.queryTextSentiment.magnitude}`
    );
  } else {
    console.log('No sentiment Analysis Found');
  }

Python

Per autenticarti a Dialogflow, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

def detect_intent_with_sentiment_analysis(project_id, session_id, texts, language_code):
    """Returns the result of detect intent with texts as inputs and analyzes the
    sentiment of the query text.

    Using the same `session_id` between requests allows continuation
    of the conversation."""
    from google.cloud import dialogflow

    session_client = dialogflow.SessionsClient()

    session_path = session_client.session_path(project_id, session_id)
    print("Session path: {}\n".format(session_path))

    for text in texts:
        text_input = dialogflow.TextInput(text=text, language_code=language_code)

        query_input = dialogflow.QueryInput(text=text_input)

        # Enable sentiment analysis
        sentiment_config = dialogflow.SentimentAnalysisRequestConfig(
            analyze_query_text_sentiment=True
        )

        # Set the query parameters with sentiment analysis
        query_params = dialogflow.QueryParameters(
            sentiment_analysis_request_config=sentiment_config
        )

        response = session_client.detect_intent(
            request={
                "session": session_path,
                "query_input": query_input,
                "query_params": query_params,
            }
        )

        print("=" * 20)
        print("Query text: {}".format(response.query_result.query_text))
        print(
            "Detected intent: {} (confidence: {})\n".format(
                response.query_result.intent.display_name,
                response.query_result.intent_detection_confidence,
            )
        )
        print("Fulfillment text: {}\n".format(response.query_result.fulfillment_text))
        # Score between -1.0 (negative sentiment) and 1.0 (positive sentiment).
        print(
            "Query Text Sentiment Score: {}\n".format(
                response.query_result.sentiment_analysis_result.query_text_sentiment.score
            )
        )
        print(
            "Query Text Sentiment Magnitude: {}\n".format(
                response.query_result.sentiment_analysis_result.query_text_sentiment.magnitude
            )
        )