感情検出に Text Analytics を使用すると、矛盾していると思われる結果が表示されることがあります。
それらは、1 つの簡単な例で示すことができます。
残念ながら1%とマークされました(0% は非常に否定的であることを意味します)
こんにちは、残念ながら85%とマークされました(100% は非常に肯定的であることを意味します) 。
センチメント検出のための Text Analytics サービスを改善/貢献する方法はありますか? それとも、 LUISに似た独自のモデルを使用してセンチメントを検出しますか?
または、より良い結果を得るために感情検出を試みる前に、入力テキストを変更するために使用する推奨されるサービス/ライブラリはありますか?
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/text-analytics/で特定の例をテストするために使用した方法を参照してください。
https://westeurope.api.cognitive.microsoft.com/text/analytics/v2.0/sentimentを使用した API 経由の場合と同じ結果
入力：
{"documents": [{"id": "101","text": "I'm sad","language":"en"},
{"id": "111","text": "Hello I'm sad.","language":"en"}]}
結果：
{"documents":[{"score":0.0038561224937438965,"id":"101"},
{"score":0.84333503246307373,"id":"111"}],"errors":[]}