설문 조사의 감정 분석
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. . 감정 레이블은 정규화된 점수를 기반으로 합니다.
| 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.