Analiza el sentimiento de los mensajes

El análisis de opiniones analiza los mensajes durante una conversación entre un agente humano y un usuario final para determinar la intención emocional del usuario final. Analiza mensajes individuales con el contexto de la conversación y puede incluso analizar una transmisión de audio para proporcionar puntuaciones precisas del sentimiento del usuario final.

Habilita el análisis de opiniones

Puedes habilitar el análisis de opiniones durante la creación o edición del perfil de conversación. Si editas un perfil de conversación existente, solo verás los efectos en las conversaciones después de que se actualice el perfil. También puedes habilitar el análisis de sentimiento cuando crees un perfil de conversación con la consola de Agent Assist.

Sigue estos pasos para habilitar el análisis de opiniones y ver los resultados.

  1. Establece enableSentimentAnalysisV3 en true en MessageAnalysisConfig.
  2. Envía una solicitud createConversation con un ConversationProfile que tenga habilitada esta función.
  3. Consulta los resultados del análisis de opinión en AnalyzeContentResponse.message.sentimentAnalysis.
  4. Si habilitaste la integración de Pub/Sub en Agent Assist, también puedes ver los resultados del análisis de opiniones en NewMessagePayload.

Cómo interpretar los resultados del análisis de opiniones

La opinión se representa con los valores score y magnitude, que son métricas que se muestran en la respuesta. El score de la opinión varía entre -1.0 (negativa) y 1.0 (positiva), y corresponde a la inclinación emocional general del texto o el audio. El valor de magnitude indica la intensidad general de la emoción (tanto positiva como negativa) en el texto o audio determinado, y varía entre 0.0 y 1.0. Para obtener más información sobre cómo interpretar estas métricas, consulta la documentación del análisis de opiniones en lenguaje natural.

A continuación, se muestran dos ejemplos de resultados del análisis de opiniones de la función de demostración de la API de Natural Language. Sigue estos pasos para usar la demostración y probar el análisis de opiniones en texto de muestra.

  1. Pega texto de ejemplo en el campo.
  2. Haz clic en Analizar > Opiniones.

Ejemplo 1

Texto: No estoy feliz.

El score devuelto es -0.9 y el magnitude es 0.9. Esto indica una fuerte tendencia emocional negativa, con una intensidad de emoción de baja a moderada.

Ejemplo 2

Texto: Google Cloud es el servicio en la nube de Google.

Los valores devueltos de score y magnitude son 0, lo que significa que el texto no muestra ninguna emoción ni intensidad de sentimientos.

Ejemplo 3

Texto: Estoy muy enojado y decepcionado por el resultado. Por otro lado, me complace ver que nuestro equipo trabajó arduamente y demostró una actitud profesional.

A diferencia del ejemplo 1, este texto contiene dos oraciones. El resultado incluye métricas para todo el documento, así como para cada oración individual. Los valores del documento completo representan las métricas de ambas oraciones combinadas, no de una o la otra. Cada oración individual también se enumera con su valor magnitude y score correspondiente.

La opinión score que se devuelve para todo el documento es 0, mientras que magnitude es 1.0. Un score de 0 en un documento de varias oraciones puede significar que es realmente neutral desde el punto de vista emocional o que las tendencias emocionales positivas y negativas en varios puntos del texto se anularon mutuamente. El texto con una opinión verdaderamente neutral también tendrá un valor de magnitude igual o cercano a 0. En este caso, el magnitude relativamente alto de 1.0 significa que el sentimiento de las dos oraciones no es realmente neutral, sino mixto (por ejemplo, enojado, decepcionado y feliz en varios puntos del texto). Si observamos los valores de score para cada oración, uno es muy positivo (0.8) y el otro es muy negativo (-0.8), lo que hizo que el promedio de score de todo el documento fuera 0.

Modelo heredado

Es posible que aún uses la versión heredada del análisis de opiniones de Agent Assist. La versión heredada difiere de la siguiente manera:

  • Establece enableSentimentAnalysis en true en MessageAnalysisConfig para habilitar el análisis de opiniones.
  • Analiza las opiniones de los agentes humanos y los usuarios finales.
  • Para el análisis, usa solo la transcripción de la conversación de los archivos de audio.
  • Consulta las puntuaciones de Magnitude que varían de 0.0 a +inf.