Détecter un intent avec l'analyse des sentiments

L'analyse des sentiments inspecte l'entrée utilisateur et identifie l'opinion subjective dominante pour déterminer si l'attitude d'un utilisateur est positive, négative ou neutre. Lorsque vous effectuez une requête de détection d'intent, vous pouvez activer l'analyse des sentiments. La réponse contiendra ainsi des valeurs d'analyse des sentiments.

L'API Natural Language est utilisée par Dialogflow pour effectuer cette analyse. Pour plus d'informations sur l'API et la documentation sur l'interprétation des résultats de l'analyse des sentiments Dialogflow, consultez les sections suivantes :

• Analyse des sentiments
• Interpréter les valeurs d'analyse des sentiments

Remarque : Dans les cas où le score d'analyse des sentiments est de 0, le champ renvoyé sentimentAnalysisResult est vide. Si vous souhaitez afficher les valeurs 0 explicites dans la réponse, reportez-vous au $outputDefaults paramètre système.

Langues disponibles

Pour obtenir la liste des langues acceptées, consultez la colonne Sentiment de la page Langues. Si vous effectuez une requête d'analyse des sentiments pour une langue non acceptée, votre requête de détection d'intent n'échoue pas, mais le champ QueryResult.diagnostic_info contient des informations d'erreur.

Avant de commencer

Cette fonctionnalité n'est disponible que lorsque l'API est utilisée pour les interactions de l'utilisateur final. Si vous utilisez une intégration, vous pouvez ignorer ce guide.

Avant de commencer, suivez les étapes ci-dessous.

• Consultez la section Principes de base de Dialogflow.
• Effectuez la procédure de configuration.

Créer un agent

1. Accédez à la console Dialogflow ES.
2. Connectez-vous à la console si vous y êtes invité. Pour en savoir plus, consultez la section Présentation de la console Dialogflow.
3. Dans le menu de la barre latérale, développez Chargement des agents.
4. Cliquez sur Create new agent (Créer un agent).
5. Saisissez le nom de l'agent, la langue par défaut et le fuseau horaire par défaut.
6. Saisissez un projet existant. Pour autoriser la console Dialogflow à créer un projet, sélectionnez Créer un projet Google.
7. Cliquez sur Créer.

Paramètres de l'agent pour l'analyse des sentiments

Vous pouvez déclencher l'analyse des sentiments par requête de détection d'intent ou configurer votre agent pour qu'il renvoie toujours les résultats de l'analyse des sentiments.

Remarque : Même si un agent est configuré pour employer l'analyse des sentiments, les requêtes Actions on Google ne reçoivent pas de résultats d'analyse des sentiments.

Pour activer l'analyse des sentiments pour toutes les requêtes, procédez comme suit :

1. Accédez à la console Dialogflow ES.
2. Sélectionnez un agent.
3. Sélectionnez l'icône des paramètres à côté du nom de l'agent.
4. Cliquez sur l'onglet Avancé.
5. Activez l'option Activer l'analyse des sentiments pour la requête actuelle.

Utiliser le simulateur Dialogflow

Vous pouvez interagir avec l'agent et recevoir des résultats d'analyse des sentiments à l'aide du simulateur Dialogflow :

1. Saisissez "Merci de m'avoir aidé".
2. Consultez la section SENTIMENT en bas du simulateur. Un score de sentiment positif s'affiche.
3. Saisissez "Cela n'a pas fonctionné du tout" dans le simulateur.
4. Consultez la section SENTIMENT en bas du simulateur. Un score de sentiment négatif s'affiche.

Remarque : Lorsqu'un sentiment très négatif est renvoyé, vous pouvez transférer les demandes des utilisateurs insatisfaits à des agents réels ou essayer de mieux comprendre quels sont les intents qui conduisent aux sentiments les plus négatifs. Vous pouvez trouver un exemple de mise en œuvre de transfert sur GitHub.

Détecter un intent

Pour détecter l'intent, appelez la detectIntent méthode du Sessions type.

REST

Appelez la méthode detectIntent et fournissez le champ sentimentAnalysisRequestConfig.

Avant d'utiliser les données de requête, effectuez les remplacements suivants :

• PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud
• SESSION_ID : un ID de session

Méthode HTTP et URL :

POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/agent/sessions/SESSION_ID:detectIntent

Corps JSON de la requête :

{
  "queryParams": {
    "sentimentAnalysisRequestConfig": {
      "analyzeQueryTextSentiment": true
    }
  },
  "queryInput": {
    "text": {
      "text": "please reserve an amazing meeting room for six people",
      "languageCode": "en-US"
    }
  }
}

Pour envoyer votre requête, développez l'une des options suivantes :

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

Remarque : La commande suivante suppose que vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la CLI gcloud. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, et exécutez la commande suivante :

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/agent/sessions/SESSION_ID:detectIntent"

PowerShell (Windows)

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, et exécutez la commande suivante :

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/agent/sessions/SESSION_ID:detectIntent" | Select-Object -Expand Content

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "responseId": "747ee176-acc5-46be-8d9a-b7ef9c2b9199",
  "queryResult": {
    "queryText": "please reserve an amazing meeting room for six people",
    "action": "room.reservation",
    "parameters": {
      "date": "",
      "duration": "",
      "guests": 6,
      "location": "",
      "time": ""
    },
    "fulfillmentText": "I can help with that. Where would you like to reserve a room?",
    ...
    "sentimentAnalysisResult": {
      "queryTextSentiment": {
        "score": 0.8,
        "magnitude": 0.8
      }
    }
  }
}

Notez que le champ sentimentAnalysisResult contient les valeurs score et magnitude.

Java

Pour vous authentifier auprès de Dialogflow CX, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.DetectIntentRequest;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.DetectIntentResponse;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.QueryInput;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.QueryParameters;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.QueryResult;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.SentimentAnalysisRequestConfig;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.SessionName;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.SessionsClient;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.TextInput;
import com.google.common.collect.Maps;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class DetectIntentWithSentimentAnalysis {

  public static Map<String, QueryResult> detectIntentSentimentAnalysis(
      String projectId, List<String> texts, String sessionId, String languageCode)
      throws IOException, ApiException {
    Map<String, QueryResult> queryResults = Maps.newHashMap();
    // Instantiates a client
    try (SessionsClient sessionsClient = SessionsClient.create()) {
      // Set the session name using the sessionId (UUID) and projectID (my-project-id)
      SessionName session = SessionName.of(projectId, sessionId);
      System.out.println("Session Path: " + session.toString());

      // Detect intents for each text input
      for (String text : texts) {
        // Set the text (hello) and language code (en-US) for the query
        TextInput.Builder textInput =
            TextInput.newBuilder().setText(text).setLanguageCode(languageCode);

        // Build the query with the TextInput
        QueryInput queryInput = QueryInput.newBuilder().setText(textInput).build();

        //
        SentimentAnalysisRequestConfig sentimentAnalysisRequestConfig =
            SentimentAnalysisRequestConfig.newBuilder().setAnalyzeQueryTextSentiment(true).build();

        QueryParameters queryParameters =
            QueryParameters.newBuilder()
                .setSentimentAnalysisRequestConfig(sentimentAnalysisRequestConfig)
                .build();
        DetectIntentRequest detectIntentRequest =
            DetectIntentRequest.newBuilder()
                .setSession(session.toString())
                .setQueryInput(queryInput)
                .setQueryParams(queryParameters)
                .build();

        // Performs the detect intent request
        DetectIntentResponse response = sessionsClient.detectIntent(detectIntentRequest);

        // Display the query result
        QueryResult queryResult = response.getQueryResult();

        System.out.println("====================");
        System.out.format("Query Text: '%s'\n", queryResult.getQueryText());
        System.out.format(
            "Detected Intent: %s (confidence: %f)\n",
            queryResult.getIntent().getDisplayName(), queryResult.getIntentDetectionConfidence());
        System.out.format(
            "Fulfillment Text: '%s'\n",
            queryResult.getFulfillmentMessagesCount() > 0
                ? queryResult.getFulfillmentMessages(0).getText()
                : "Triggered Default Fallback Intent");
        System.out.format(
            "Sentiment Score: '%s'\n",
            queryResult.getSentimentAnalysisResult().getQueryTextSentiment().getScore());

        queryResults.put(text, queryResult);
      }
    }
    return queryResults;
  }
}

Node.js

Pour vous authentifier auprès de Dialogflow CX, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

// Imports the Dialogflow client library
const dialogflow = require('@google-cloud/dialogflow').v2;

// Instantiate a DialogFlow client.
const sessionClient = new dialogflow.SessionsClient();

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const projectId = 'ID of GCP project associated with your Dialogflow agent';
// const sessionId = `user specific ID of session, e.g. 12345`;
// const query = `phrase(s) to pass to detect, e.g. I'd like to reserve a room for six people`;
// const languageCode = 'BCP-47 language code, e.g. en-US';

// Define session path
const sessionPath = sessionClient.projectAgentSessionPath(
  projectId,
  sessionId
);

async function detectIntentandSentiment() {
  // The text query request.
  const request = {
    session: sessionPath,
    queryInput: {
      text: {
        text: query,
        languageCode: languageCode,
      },
    },
    queryParams: {
      sentimentAnalysisRequestConfig: {
        analyzeQueryTextSentiment: true,
      },
    },
  };

  // Send request and log result
  const responses = await sessionClient.detectIntent(request);
  console.log('Detected intent');
  const result = responses[0].queryResult;
  console.log(`  Query: ${result.queryText}`);
  console.log(`  Response: ${result.fulfillmentText}`);
  if (result.intent) {
    console.log(`  Intent: ${result.intent.displayName}`);
  } else {
    console.log('  No intent matched.');
  }
  if (result.sentimentAnalysisResult) {
    console.log('Detected sentiment');
    console.log(
      `  Score: ${result.sentimentAnalysisResult.queryTextSentiment.score}`
    );
    console.log(
      `  Magnitude: ${result.sentimentAnalysisResult.queryTextSentiment.magnitude}`
    );
  } else {
    console.log('No sentiment Analysis Found');
  }

Python

Pour vous authentifier auprès de Dialogflow CX, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

def detect_intent_with_sentiment_analysis(project_id, session_id, texts, language_code):
    """Returns the result of detect intent with texts as inputs and analyzes the
    sentiment of the query text.

    Using the same `session_id` between requests allows continuation
    of the conversation."""
    from google.cloud import dialogflow

    session_client = dialogflow.SessionsClient()

    session_path = session_client.session_path(project_id, session_id)
    print("Session path: {}\n".format(session_path))

    for text in texts:
        text_input = dialogflow.TextInput(text=text, language_code=language_code)

        query_input = dialogflow.QueryInput(text=text_input)

        # Enable sentiment analysis
        sentiment_config = dialogflow.SentimentAnalysisRequestConfig(
            analyze_query_text_sentiment=True
        )

        # Set the query parameters with sentiment analysis
        query_params = dialogflow.QueryParameters(
            sentiment_analysis_request_config=sentiment_config
        )

        response = session_client.detect_intent(
            request={
                "session": session_path,
                "query_input": query_input,
                "query_params": query_params,
            }
        )

        print("=" * 20)
        print("Query text: {}".format(response.query_result.query_text))
        print(
            "Detected intent: {} (confidence: {})\n".format(
                response.query_result.intent.display_name,
                response.query_result.intent_detection_confidence,
            )
        )
        print("Fulfillment text: {}\n".format(response.query_result.fulfillment_text))
        # Score between -1.0 (negative sentiment) and 1.0 (positive sentiment).
        print(
            "Query Text Sentiment Score: {}\n".format(
                response.query_result.sentiment_analysis_result.query_text_sentiment.score
            )
        )
        print(
            "Query Text Sentiment Magnitude: {}\n".format(
                response.query_result.sentiment_analysis_result.query_text_sentiment.magnitude
            )
        )