זיהוי כוונות באמצעות ניתוח סנטימנטים

ניתוח סנטימנטים בודק את הקלט של המשתמש ומזהה את הדעה הסובייקטיבית הרווחת כדי לקבוע אם הגישה של המשתמש היא חיובית, שלילית או ניטרלית. כששולחים בקשה לזיהוי כוונה, אפשר להפעיל ניתוח סנטימנטים, והתגובה תכלול ערכים של ניתוח סנטימנטים.

‫Dialogflow משתמש ב-Natural Language API כדי לבצע את הניתוח הזה. למידע נוסף על ה-API ועל פירוש תוצאות ניתוח הסנטימנטים ב-Dialogflow, קראו את המאמרים הבאים:

• ניתוח סנטימנטים
• פירוש הערכים של ניתוח סנטימנטים

הערה: במקרים שבהם הניקוד של ניתוח הסנטימנטים הוא 0, השדה sentimentAnalysisResult שיוחזר יהיה ריק. אם אתם מעדיפים ערכי 0 מפורשים בתשובה, עיינו ב$outputDefaults פרמטר המערכת.

שפות נתמכות

רשימת השפות הנתמכות מופיעה בעמודה sentiment בדף Languages. אם תבקשו ניתוח סנטימנטים בשפה שלא נתמכת, הבקשה לזיהוי כוונה לא תיכשל, אבל השדה QueryResult.diagnostic_info יכיל מידע על השגיאה.

לפני שמתחילים

התכונה הזו רלוונטית רק כשמשתמשים ב-API לאינטראקציות עם משתמשי קצה. אם אתם משתמשים בשילוב, אתם יכולים לדלג על המדריך הזה.

לפני שמתחילים, צריך לעשות את הפעולות האלה:

• מידע בסיסי על Dialogflow
• לבצע את השלבים להגדרה.

יצירת סוכן

1. נכנסים למסוף Dialogflow ES.
2. אם מופיעה בקשה, נכנסים למסוף. מידע נוסף זמין בסקירה הכללית על מסוף Dialogflow.
3. בתפריט הצד, מרחיבים את הקטע סוכני טעינה.
4. לוחצים על יצירת נציג חדש.
5. מזינים את שם הנציג, שפת ברירת המחדל ואזור הזמן שמוגדר כברירת מחדל.
6. נכנסים לפרויקט קיים. כדי ליצור פרויקט במסוף Dialogflow, בוחרים באפשרות Create a new Google project.
7. לוחצים על יצירה.

הגדרות הסוכן לניתוח סנטימנטים

אפשר להפעיל ניתוח סנטימנטים לכל בקשה לזיהוי כוונה, או להגדיר את הנציג כך שתמיד יחזיר תוצאות של ניתוח סנטימנטים.

הערה: גם אם הנציג מוגדר להשתמש בניתוח סנטימנטים, בקשות של Actions on Google לא יקבלו תוצאות של ניתוח סנטימנטים.

כדי להפעיל ניתוח סנטימנטים לכל השאילתות:

1. נכנסים למסוף Dialogflow ES.
2. בוחרים סוכן.
3. לוחצים על סמל ההגדרות ליד שם הנציג.
4. לוחצים על הכרטיסייה מתקדם.
5. מפעילים את האפשרות הפעלת ניתוח סנטימנטים לשאילתה הנוכחית.

שימוש בסימולטור של Dialogflow

אתם יכולים לקיים אינטראקציה עם הנציג ולקבל תוצאות של ניתוח סנטימנטים באמצעות הסימולטור של Dialogflow:

1. כותבים "תודה על העזרה".
2. מעיינים בקטע SENTIMENT (סנטימנט) בתחתית הסימולטור. הוא מציג ציון סנטימנט חיובי.
3. מזינים בסימולטור את המשפט "It didn't work at all".
4. מעיינים בקטע SENTIMENT (סנטימנט) בתחתית הסימולטור. הוא מציג ציון סנטימנט שלילי.

הערה: כשמוחזרת תחושה שלילית מאוד, אפשר להעביר משתמשים לא מרוצים לנציגים אנושיים, או להבין אילו כוונות מובילות לתחושת הלקוח השלילית ביותר. דוגמה להטמעה של העברה זמינה ב-GitHub.

זיהוי כוונה

כדי לזהות כוונה, צריך להפעיל את ה-method‏ detectIntent בסוג Sessions.

REST

מפעילים את השיטה detectIntent ומספקים את השדה sentimentAnalysisRequestConfig.

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

• ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט ב-Google Cloud
• ‫SESSION_ID: מזהה סשן

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

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

תוכן בקשת JSON:

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

כדי לשלוח את הבקשה צריך להרחיב אחת מהאפשרויות הבאות:

‫Curl (Linux,‏ macOS או Cloud Shell)

הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login, או באמצעות Cloud Shell שמחבר אתכם אוטומטית ל-CLI של gcloud. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

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)

הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

$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

אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

{
  "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
      }
    }
  }
}

שימו לב שהשדה sentimentAnalysisResult מכיל את הערכים score ו-magnitude.

Java

כדי לבצע אימות ב-Dialogflow CX, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.

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

כדי לבצע אימות ב-Dialogflow CX, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.

// 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

כדי לבצע אימות ב-Dialogflow CX, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.

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
            )
        )