설문 조사의 감정 분석

  • 릴리스 버전: Australia
  • 업데이트 날짜 2026년 03월 12일
  • 소요 시간: 2분
  • 감정 분석을 사용하여 설문 조사에 대한 사용자 응답이 긍정적, 부정적 또는 중립으로 간주되는지 여부를 결정할 수 있습니다.

    감정 분석(com.snc.sentiment_analysis) 플러그인을 활성화합니다.

    설문 조사의 경우 분석에 사용해야 하는 질문을 선택할 수 있습니다. 이러한 질문에 대한 설문 조사 응답은 지정된 커넥터 구성을 통해 분석을 위해 외부 공급업체 플랫폼으로 전송됩니다.

    주:
    감정 분석에는 문자열 유형 질문만 사용할 수 있습니다.
    감정 분석 결과는 다음 아래에 표시됩니다. 설문 조사 > 질문 감성 결과. 감정 레이블은 정규화된 점수를 기반으로 합니다.
    표 1. 감성 레이블
    표준화된 점수 감성 레이블
    -1에서 0 부정적
    0 중립적
    0 대 1 긍정적

    API 버전 및 점수 계산

    현재 이 플러그인은 현재 더 이상 사용되지 않는 MSAzure 텍스트 분석 API(v2)를 사용합니다. 지속적인 기능과 호환성을 보장하기 위해 최신 v3 API로 마이그레이션하고 있습니다.

    v2 API 응답 형식:

    
                   {
                   "documents": [
                   {
                   "id": "1",
                   "score": 0.14829033613204956
                   }
                   ],
                   "errors": []
                   }
                

    v3 API 응답 형식:

    
                   {
                   "documents": [
                   {
                   "id": "1",
                   "sentiment": "negative",
                   "confidenceScores": {
                   "positive": 0.02,
                   "neutral": 0.0,
                   "negative": 0.97
                   },
                   "sentences": [
                   {
                   "sentiment": "negative",
                   "confidenceScores": {
                   "positive": 0.02,
                   "neutral": 0.0,
                   "negative": 0.97
                   },
                   "offset": 0,
                   "length": 44,
                   "text": "I love this hotel, but the service was slow."
                   }
                   ],
                   "warnings": []
                   }
                   ],
                   "errors": [],
                   "modelVersion": "2025-01-01"
                   }
                

    v3 API에 대한 점수 계산

    v3 API 응답 형식은 단일 점수 대신 신뢰 점수를 제공하므로 정규화된 점수는 다음 수식을 사용하여 계산됩니다.

    점수 = (1 × 긍정) + (0.5 × 중립) + (0.01 × 음수)

    이 공식은 다음을 보장합니다.

    • 긍정적인 신뢰도는 점수를 1로 밀어붙입니다.
    • 중립 신뢰도는 점수의 중심을 0.5 부근에 둡니다.
    • 부정적 신뢰도는 부정적 감정을 설명하기 위해 최소 가중치(0.01)로 점수를 0으로 약간 끌어당깁니다.

    세 신뢰 점수의 합은 항상 1이므로 이 수식은 Azure API에서 감정 정보의 전체 조합을 나타내는 -1에서 1 사이의 범위에서 일관된 값을 생성합니다.