分析用户与机器人对话中的言语的情绪

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分析用户与机器人对话中的言语的情绪 - Amazon Lex

您可以使用情绪分析来确定用户语句中表达的情绪。通过情绪信息，您可以管理对话流或执行呼叫后分析。例如，如果用户情绪是消极的，您可以创建一个流，将对话交给人工代理。

Amazon Lex 与 Amazon Comprehend 集成以检测用户情绪。来自 Amazon Comprehend 的响应可表示文本的整体情绪是积极、中性、消极还是混杂。响应包含用户语句最可能传达的情绪以及每个情绪类别的分数。分数表示正确检测到情绪的可能性。

您可以使用控制台或使用 Amazon Lex API 为机器人启用情绪分析。您可以对机器人的别名启用情绪分析。在 Amazon Lex 控制台上：

选择别名。
在详细信息部分中，选择编辑。
选择启用情绪分析以开启或关闭情绪分析。
选择 Confirm (确认) 以保存所做的更改。

如果您使用的是 API，请将 detectSentiment 字段设置为 true，然后调用 CreateBotAlias 操作。

启用情绪分析后，来自RecognizeText和RecognizeUtterance操作的响应将返回interpretations结构sentimentResponse中调用的字段以及其他元数据。sentimentResponse 字段具有 sentiment 和 sentimentScore 两个字段，包含情绪分析的结果。如果您使用的是 Lambda 函数，则 sentimentResponse 字段将包含在发送到函数的事件数据中。

以下是 sentimentResponse 字段作为 RecognizeText 或 RecognizeUtterance 响应的一部分返回的示例。


sentimentResponse {
    "sentimentScore": {
        "mixed": 0.030585512690246105,
        "positive": 0.94992071056365967,
        "neutral": 0.0141543131828308,
        "negative": 0.00893945890665054
    },
    "sentiment": "POSITIVE"
}