Sentiment von Nachrichten analysieren

Bei der Sentimentanalyse werden Nachrichten während einer Unterhaltung zwischen einem menschlichen Kundenservicemitarbeiter und einem Endnutzer analysiert, um die emotionale Absicht des Endnutzers zu bestimmen. Dabei werden einzelne Nachrichten im Kontext der Unterhaltung analysiert. Es ist sogar möglich, einen Audiostream zu analysieren, um genaue Sentimentwerte für den Endnutzer zu erhalten.

Sentimentanalyse aktivieren

Sie können die Sentimentanalyse während der Erstellung oder Bearbeitung von Unterhaltungsprofilen aktivieren. Wenn Sie ein vorhandenes Unterhaltungsprofil bearbeiten, sehen Sie die Auswirkungen in den Unterhaltungen erst, nachdem das Unterhaltungsprofil aktualisiert wurde. Sie können die Sentimentanalyse auch aktivieren, wenn Sie ein Unterhaltungsprofil über die Agent Assist Console erstellen.

So aktivieren Sie die Sentimentanalyse und rufen die Ergebnisse auf:

  1. Setzen Sie enableSentimentAnalysisV3 in MessageAnalysisConfig auf true.
  2. Senden Sie eine createConversation-Anfrage mit einem ConversationProfile, in dem diese Funktion aktiviert ist.
  3. Die Sentimentergebnisse finden Sie unter AnalyzeContentResponse.message.sentimentAnalysis.
  4. Wenn Sie die Pub/Sub-Integration in Agent Assist aktiviert haben, können Sie die Sentimentergebnisse auch in der NewMessagePayload aufrufen.

Ergebnisse der Sentimentanalyse interpretieren

Die Stimmung wird durch die Werte score und magnitude dargestellt, die in der Antwort zurückgegeben werden. Der score-Wert der Stimmung liegt zwischen -1.0 (negativ) und 1.0 (positiv) und entspricht der allgemeinen emotionalen Tendenz des Textes oder Audios. Der magnitude-Wert gibt die allgemeine Stärke der (sowohl positiven als auch negativen) Stimmung im jeweiligen Text oder Audio zwischen 0.0 und 1.0 an. Weitere Informationen zur Interpretation dieser Messwerte finden Sie in der Dokumentation zur Sentimentanalyse mit Natural Language.

Im Folgenden finden Sie zwei Beispiele für die Ausgabe der Sentimentanalyse aus der Demo-Funktion der Natural Language API. So testen Sie die Sentimentanalyse mit Beispieltext in der Demo:

  1. Fügen Sie Beispieltext in das Feld ein.
  2. Klicken Sie auf Analysieren > Sentiment.

Beispiel 1

Text: I'm not happy.

Der zurückgegebene score-Wert ist -0,9 und der magnitude-Wert ist 0,9. Das deutet auf eine sehr starke negative emotionale Tendenz mit geringer bis mäßiger Stärke der Emotion hin.

Beispiel 2

Text: Google Cloud is the cloud service from Google.

Die zurückgegebenen Werte für score und magnitude sind 0. Das bedeutet, dass der Text keine Emotion oder Stärke der Gefühle zeigt.

Beispiel 3

Text: I'm extremely angry and disappointed for the result. On the other hand, I'm happy to see our team was working very hard and show professional attitude.

Im Gegensatz zu Beispiel 1 enthält dieser Text zwei Sätze. Die Ausgabe umfasst Messwerte für das gesamte Dokument sowie Messwerte für jeden einzelnen Satz. Die Werte für das gesamte Dokument stellen die Messwerte beider Sätze zusammen dar, nicht nur die eines der beiden Sätze. Jeder einzelne Satz wird auch mit dem entsprechenden magnitude- und score-Wert aufgeführt.

Der zurückgegebene score-Wert für das gesamte Dokument ist 0, während der magnitude-Wert 1,0 ist. Ein score-Wert von 0 in einem Dokument mit mehreren Sätzen kann bedeuten, dass es wirklich emotional neutral ist oder dass sich positive und negative emotionale Tendenzen an verschiedenen Stellen im Text gegenseitig aufgehoben haben. Text mit einem wirklich neutralen Sentiment hat auch einen magnitude-Wert von 0 oder nahe 0. In diesem Fall bedeutet der relativ hohe magnitude-Wert von 1,0, dass das Sentiment der beiden Sätze nicht wirklich neutral, sondern gemischt ist (z. B. wütend, enttäuscht und glücklich an verschiedenen Stellen im Text). Die score-Werte für die einzelnen Sätze sind stark positiv (0,8) und stark negativ (-0,8), wodurch der score-Wert für das gesamte Dokument im Durchschnitt 0 beträgt.

Legacy-Modell

Möglicherweise verwenden Sie noch die Legacy-Version der Sentimentanalyse von Agent Assist. Die Legacy-Version unterscheidet sich in folgenden Punkten:

  • Setzen Sie enableSentimentAnalysis in MessageAnalysisConfig auf true, um die Sentimentanalyse zu aktivieren.
  • Analysieren Sie das Sentiment sowohl für menschliche Kundenservicemitarbeiter als auch für Endnutzer.
  • Verwenden Sie für die Analyse nur das Unterhaltungsprotokoll aus Audiodateien.
  • Die Magnitude-Werte liegen zwischen 0,0 und +unendlich.