Detecta intents con análisis de opiniones

El análisis de sentimiento inspecciona la entrada del usuario para identificar su parecer subjetivo predominante y determinar si la actitud de un usuario es positiva, negativa o neutral. Cuando se realiza una solicitud de detección de intent, puedes habilitar el análisis de sentimiento y la respuesta incluirá valores del análisis de sentimiento.

Dialogflow usa la API de Natural Language para realizar este análisis. Si deseas obtener más información sobre la API y documentación sobre cómo interpretar los resultados del análisis de sentimiento de Dialogflow, consulta los siguientes recursos:

• Análisis de opiniones
• Interpretar los valores de análisis de sentimiento

Nota: En los casos en que la puntuación del análisis de sentimiento es 0, el campo sentimentAnalysisResult se mostrará vacío. Si prefieres valores 0 explícitos en la respuesta, consulta el $outputDefaults parámetro del sistema.

Lenguajes compatibles

Para obtener una lista de los idiomas admitidos, consulta la columna Opiniones en la página de idiomas. Si solicitas un análisis de opiniones para un idioma que no es compatible, tu solicitud de intent de detección no falla, pero el campo QueryResult.diagnostic_info contiene información de error.

Antes de comenzar

Esta función solo es aplicable cuando se usa la API para las interacciones del usuario final. Si usas una integración, puedes omitir esta guía.

Antes de comenzar, completa los siguientes pasos:

• Lee los conceptos básicos de Dialogflow.
• Realiza los pasos de configuración.

Crea un agente

1. Ve a la consola de Dialogflow ES.
2. Accede a la consola si se te lo solicita. Para obtener más información, consulta la descripción general de la consola de Dialogflow.
3. En el menú de la barra lateral, expande Loading agents.
4. Haz clic en Create new agent.
5. Ingresa el nombre del agente, el idioma predeterminado y la zona horaria predeterminada.
6. Ingresa un proyecto existente. Para permitir que la consola de Dialogflow cree un proyecto, selecciona Create a new Google project.
7. Haz clic en Crear.

Configuración del agente para el análisis de sentimiento

Puedes activar un análisis de sentimiento por solicitud de detección de intent, o puedes configurar tu agente para que siempre muestre los resultados del análisis de sentimiento.

Nota: Incluso si un agente está configurado para usar análisis de sentimiento, las solicitudes de Actions on Google no recibirán resultados de análisis de sentimiento.

Si quieres habilitar el análisis de sentimiento para todas las consultas, haz lo siguiente:

1. Ve a la consola de Dialogflow ES.
2. Selecciona un agente.
3. Selecciona el ícono de configuración junto al nombre del agente.
4. Selecciona la pestaña Avanzada.
5. Activa Habilitar análisis de opiniones para la consulta actual.

Usa el simulador de Dialogflow

Puedes interactuar con el agente y recibir los resultados del análisis de sentimiento a través del simulador de Dialogflow:

1. Ingresa "Gracias por ayudarme".
2. Consulta la sección SENTIMENT en la parte inferior del simulador. Muestra una puntuación de la opinión positiva.
3. Luego, escribe “No funcionó.” en el simulador.
4. Consulta la sección SENTIMENT en la parte inferior del simulador. Muestra una puntuación de la opinión negativa.

Nota: Cuando se muestra una opinión muy negativa, se recomienda transferir usuarios insatisfechos a agentes activos o comprender mejor qué intents producen la opinión más negativa de los clientes. Puedes encontrar un ejemplo de una implementación de transferencia en GitHub.

Detecta intents

Para detectar un intent, llama al método detectIntent en el Sessions tipo.

REST

Llama al método detectIntent y proporciona el campo sentimentAnalysisRequestConfig.

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

• PROJECT_ID: El ID del proyecto de Google Cloud.
• SESSION_ID: Es un ID de sesión.

Método HTTP y URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

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

Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a gcloud CLI con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login , o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a gcloud CLI . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json, y ejecuta el siguiente comando:

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)

Nota: El siguiente comando supone que accediste a gcloud CLI con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json, y ejecuta el siguiente comando:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "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
      }
    }
  }
}

Ten en cuenta que el campo sentimentAnalysisResult contiene valores score y magnitude.

Java

Para autenticarte en Dialogflow CX, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo 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

Para autenticarte en Dialogflow CX, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo 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

Para autenticarte en Dialogflow CX, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo 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
            )
        )