A análise de sentimento analisa mensagens durante uma conversa entre um agente humano e um usuário final para determinar a intenção emocional do usuário final. Ela analisa mensagens individuais com o contexto da conversa e pode até analisar um fluxo de áudio para fornecer pontuações precisas de opinião do usuário final.
Ativar a análise de sentimento
É possível ativar a análise de sentimentos durante a criação ou edição de um perfil de conversa. Se você editar um perfil de conversa, os efeitos só vão aparecer nas conversas depois que o perfil for atualizado. Também é possível ativar a análise de sentimento ao criar um perfil de conversa usando o console do Agent Assist.
Siga estas etapas para ativar a análise de sentimentos e conferir os resultados.
- Defina
enableSentimentAnalysisV3comotrueemMessageAnalysisConfig. - Envie uma solicitação
createConversationusando umConversationProfilecom esse recurso ativado. - Confira os resultados de sentimento em
AnalyzeContentResponse.message.sentimentAnalysis. - Se você ativou a integração do Pub/Sub no Assistente de agente, também é possível conferir os resultados de sentimento em
NewMessagePayload.
Interpretar os resultados da análise de sentimento
O sentimento é representado pelos valores score e magnitude, métricas retornadas na resposta. O score do sentimento varia entre -1,0 (negativo) e 1,0 (positivo) e corresponde à tendência emocional geral do texto ou áudio. O valor magnitude indica a intensidade geral da emoção (positiva e negativa) no texto ou áudio fornecido e varia entre 0.0 e 1.0.
Para mais informações sobre como interpretar essas métricas, consulte a documentação da análise de sentimentos em linguagem natural.
Confira dois exemplos de saída da análise de sentimento do recurso de demonstração da API Natural Language. Siga estas etapas para usar a demonstração e testar a análise de sentimento em um texto de amostra.
- Cole o texto de exemplo no campo.
- Clique em Analisar > Sentimento.
Exemplo 1
Texto: Não estou feliz.
O score retornado é -0,9, e o magnitude é 0,9. Isso indica uma tendência emocional negativa muito forte, com intensidade de emoção baixa a moderada.
Exemplo 2
Texto: Google Cloud é o serviço de nuvem de Google.
Os valores retornados de score e magnitude são 0, o que significa que o texto não mostra nenhuma emoção ou intensidade de sentimentos.
Exemplo 3
Texto: Estou extremamente irritado e decepcionado com o resultado. Por outro lado, fico feliz em ver que nossa equipe trabalhou muito e mostrou uma atitude profissional.
Ao contrário do exemplo 1, este texto contém duas frases. A saída inclui métricas para o documento inteiro e para cada frase individual. Os valores de todo o documento representam as métricas das duas frases combinadas, não uma ou outra. Cada frase também é listada com o valor magnitude e score correspondente.
O sentimento score retornado para o documento inteiro é 0, enquanto o magnitude é 1,0. Um score de 0 em um documento com várias frases pode significar que ele é realmente neutro em termos de emoção ou que as tendências emocionais positivas e negativas em vários pontos do texto se anularam. Textos com um sentimento verdadeiramente neutro também terão um magnitude igual ou próximo de 0. Nesse caso, o magnitude relativamente alto de 1,0 significa que o sentimento das duas frases não é realmente neutro, mas misto (por exemplo, raiva, decepção e felicidade em vários pontos do texto). Analisando os valores de score de cada frase, uma é fortemente positiva (0,8) e a outra é fortemente negativa (-0,8), o que fez com que a média de score de todo o documento fosse 0.
Modelo legado
Talvez você ainda esteja usando a versão legada da análise de sentimento do Agent Assist. A versão legada difere das seguintes maneiras:
- Defina
enableSentimentAnalysiscomotrueemMessageAnalysisConfigpara ativar a análise de sentimento. - Analise o sentimento de agentes humanos e usuários finais.
- Use apenas a transcrição da conversa de arquivos de áudio para análise.
- Consulte as pontuações de
Magnitudeque variam de 0,0 a +inf.