Analyse de sentiment - Amazon Lex V1

Si vous utilisez Amazon Lex V2, consultez plutôt le guide Amazon Lex V2.

 

Si vous utilisez Amazon Lex V1, nous vous recommandons de mettre à niveau vos robots vers Amazon Lex V2. Nous n'ajoutons plus de nouvelles fonctionnalités à la V1 et recommandons vivement d'utiliser la V2 pour tous les nouveaux robots.

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

Analyse de sentiment

Vous pouvez utiliser l'analyse de sentiment pour déterminer les sentiments exprimés dans un énoncé d'utilisateur. Les informations de sentiment vous permettent de gérer le flux de conversation ou d'effectuer une analyse après appel. Par exemple, si le sentiment de l'utilisateur est négatif, vous pouvez créer un flux pour transmettre une conversation à un agent humain.

Amazon Lex s'intègre à Amazon Comprehend pour détecter le sentiment des utilisateurs. La réponse d'Amazon Comprehend indique si le sentiment général à l'égard du texte est positif, neutre, négatif ou mitigé. La réponse contient le sentiment le plus probable pour l'énoncé de l'utilisateur et les scores des différentes catégories de sentiment. Le score représente la probabilité que le sentiment ait été correctement détecté.

Vous activez l'analyse des sentiments pour un bot à l'aide de la console ou de l'API Amazon Lex. Sur la console Amazon Lex, choisissez l'onglet Paramètres de votre bot, puis définissez l'option d'analyse des sentiments sur Oui. Si vous utilisez l'API, appelez l'opération PutBot avec le champ detectSentiment défini sur true.

Lorsque l'analyse de sentiment est activée, la réponse des opérations PostContent et PostText renvoie un champ appelé sentimentResponse dans la réponse de bot avec d'autres métadonnées. Le champ sentimentResponse comporte deux champs, SentimentLabel et SentimentScore, qui contiennent le résultat de l'analyse de sentiment. Si vous utilisez une fonction Lambda, le sentimentResponse champ est inclus dans les données d'événement envoyées à votre fonction.

Voici un exemple du champ sentimentResponse retourné dans le cadre de la réponse PostText ou PostContent. Le champ SentimentScore est une chaîne qui contient les scores de la réponse.

{
    "SentimentScore": 
        "{
        Mixed: 0.030585512690246105,
        Positive: 0.94992071056365967,
        Neutral: 0.0141543131828308,
        Negative: 0.00893945890665054
        }",
    "SentimentLabel": "POSITIVE"
}

Amazon Lex appelle Amazon Comprehend en votre nom pour déterminer le sentiment contenu dans chaque énoncé traité par le bot. En activant l'analyse des sentiments, vous acceptez les conditions générales de service d'Amazon Comprehend. Pour plus d'informations sur la tarification d'Amazon Comprehend, consultez Amazon Comprehend Pricing.

Pour plus d'informations sur le fonctionnement de l'analyse des sentiments d'Amazon Comprehend, consultez la section Déterminer le sentiment dans le manuel Amazon Comprehend Developer Guide.