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Use o Amazon Comprehend para determinar o sentimento do conteúdo em documentos de texto codificados em UTF-8. Por exemplo, você pode usar a análise de sentimentos para determinar os sentimentos dos comentários em uma postagem no blog e determinar se seus leitores gostaram da postagem.
Você pode determinar a opinião sobre documentos em qualquer um dos principais idiomas suportados pelo Amazon Comprehend. Todos os documentos em um trabalho devem estar no mesmo idioma.
A determinação do sentimento retorna os seguintes valores:
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Positivo: o texto expressa um sentimento geral positivo.
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Negativo: o texto expressa um sentimento geral negativo.
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Misto: o texto expressa sentimentos positivos e negativos.
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Neutro: o texto não expressa sentimentos positivos ou negativos.
Você pode usar qualquer uma das operações de API a seguir para detectar o sentimento de um documento ou de um conjunto de documentos.
As operações retornam o sentimento mais provável para o texto e as pontuações para cada um dos sentimentos. A pontuação representa a probabilidade de o sentimento ter sido detectado corretamente. Por exemplo, no exemplo abaixo, há uma probabilidade de 95% de que o texto tenha um sentimento Positive. Há menos de 1% de probabilidade de que o texto tenha um sentimento Negative. Você pode usar SentimentScore para determinar se a precisão da detecção atende às necessidades da sua aplicação.
A DetectSentiment operação retorna um objeto que contém o sentimento detectado e um SentimentScoreobjeto. A operação BatchDetectSentiment retorna uma lista de sentimentos e objetos SentimentScore, uma para cada documento no lote. A operação StartSentimentDetectionJob inicia um trabalho assíncrono que produz um arquivo contendo uma lista de sentimentos e objetos SentimentScore, um para cada documento no trabalho.
O exemplo a seguir é a resposta da operação DetectSentiment.
{
"SentimentScore": {
"Mixed": 0.030585512690246105,
"Positive": 0.94992071056365967,
"Neutral": 0.0141543131828308,
"Negative": 0.00893945890665054
},
"Sentiment": "POSITIVE",
"LanguageCode": "en"
}