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Actividades de Integration Service

Última actualización 9 de oct. de 2025

Análisis de sentimiento

Descripción

Analiza un texto determinado para determinar su sentimiento, proporcionando un desglose detallado de elementos positivos, negativos y neutros, junto con una puntuación de sentimiento general y análisis de matices.

Compatibilidad de proyectos

Windows | Multiplataforma

Configuración

  • Conexión : la conexión establecida en Integration Service. Accede al menú desplegable para elegir, añadir o gestionar conexiones.

  • Texto: el texto que se analizará para determinar el sentimiento. Este campo admite entrada de tipo String.
Administrar propiedades

Utiliza el asistente Administrar propiedades para configurar o utilizar cualquiera de los campos estándar o personalizados del objeto. Puedes seleccionar campos para añadirlos al lienzo de actividad. Los campos estándar o personalizados añadidos están disponibles en el panel Propiedades (en Studio Desktop) o en Mostrar propiedades adicionales (en Studio Web).

Propiedades adicionales
Salida
  • Sentimiento general: contiene la puntuación de sentimiento y la etiqueta:
    • Muy negativo: -99 a -67
    • Negativo: -66 a -34
    • Ligeramente negativo: -33 a -1
    • Neutro: 0
    • Ligeramente positivo: 1 a 33
    • Positivo: 34 a 66
    • Muy positivo: 67 a 99
  • Desglose de sentimiento: recuentos de afirmaciones positivas, negativas, neutras y totales.
  • Nivel de confianza: el nivel de confianza del análisis en general.
  • Frases clave: una cadena de frases clave identificadas en el análisis de sentimiento.
  • Análisis: explicación detallada del análisis de sentimiento.
  • Matices: matices sutiles detectados en el texto con su impacto.
  • Análisis de sentimiento: variable de salida generada automáticamente.

Formato JSON de salida:

{
  "overallSentiment": {
    "score": 0,
    "label": ""
  },
  "sentimentBreakdown": {
    "positiveStatements": 0,
    "negativeStatements": 0,
    "neutralStatements": 0,
    "totalStatements": 0
  },
  "confidenceLevel": 0,
  "keyPhrases": [
    {
      "phrase": "",
      "sentiment": "",
      "confidence": 0
    }
  ],
  "analysis": "",
  "undertones": [
    {
      "description": "",
      "impact": ""
    }
  ]
}{
  "overallSentiment": {
    "score": 0,
    "label": ""
  },
  "sentimentBreakdown": {
    "positiveStatements": 0,
    "negativeStatements": 0,
    "neutralStatements": 0,
    "totalStatements": 0
  },
  "confidenceLevel": 0,
  "keyPhrases": [
    {
      "phrase": "",
      "sentiment": "",
      "confidence": 0
    }
  ],
  "analysis": "",
  "undertones": [
    {
      "description": "",
      "impact": ""
    }
  ]
}

Limitaciones y otras consideraciones

  • La complejidad y la longitud del texto de entrada pueden afectar la precisión del análisis.

  • El sistema puede tener dificultades con expresiones altamente dependientes del contexto o culturalmente específicas.

  • El sarcasmo, la ironía y otras formas de lenguaje figurativo pueden plantear desafíos para la detección precisa de sentimientos.

  • El rendimiento del sistema puede variar en diferentes idiomas o dialectos.

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