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Important :
Veuillez noter que ce contenu a été localisé en partie à l’aide de la traduction automatique. Les packages de connecteurs disponibles dans Integration Service sont traduits à l'aide d'un moteur de traduction.
Activités Integration Service
Last updated 21 oct. 2024

Analyse des sentiments

Description

Analyser un texte donné pour déterminer son sentiment, en fournissant une répartition détaillée des éléments positifs, négatifs et neutres, ainsi qu’un score de sentiment global et une analyse des sous-notes.

Compatibilité du projet

Windows | Multiplate-forme

Configuration

  • ID de connexion ( Connection ID) - La connexion établie dans Integration Service. Accédez au menu déroulant pour choisir, ajouter ou gérer des connexions.

  • Texte ( Text ) : texte à analyser pour le sentiment. Ce champ prend en charge une entrée de type String .
Gérer les propriétés

Utilisez l’assistant Gérer les propriétés ( Manage Properties ) pour configurer ou utiliser l’un des champs standard ou personnalisés de l’objet. Vous pouvez sélectionner des champs et les ajouter à la zone de dessin de l’activité. Les champs standard ou personnalisés ajoutés sont disponibles dans le panneau Propriétés (Properties) (dans Studio Desktop) ou sous Afficher les propriétés supplémentaires ( Show additional properties ) (dans Studio Web).

Propriétés supplémentaires
Sortie
  • Sentiment global (Overview Sentiment ) : contient le score de sentiment et le libellé :
    • Très négatif : -99 à -67
    • Négatif : -66 à -34
    • Légerment négatif : -33 à -1
    • Neutre : 0
    • légèrement positif : 1 à 33
    • Positif : 34 à 66
    • Très positif : 67 à 99
  • Répartition du sentiment ( Sentiment Breakdown ) : Nombre d'instructions positives, négatives, neutres et totales.
  • Niveau de confiance ( Confidence Level ) : niveau de confiance global de l'analyse.
  • Phrases clés ( Key Phrases ) - Une chaîne de phrases clés identifiées dans l'analyse des sentiments.
  • Analyse (Analysis) : explication détaillée de l'analyse des sentiments.
  • Sous -tons : Sous-tons détectés dans le texte avec leur impact.
  • Analyse des sentiments ( Sentiment Analysis ) : variable de sortie générée automatiquement.

Format JSON de sortie :

{
  "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": ""
    }
  ]
}

Limites et autres considérations

  • La complexité et la longueur du texte d'entrée peuvent affecter la précision de l'analyse.

  • Le système peut rencontrer des difficultés avec des expressions très dépendantes du contexte ou spécifiques à la culture.

  • Le sard, l' Accession et d'autres formes de langage figuratif peuvent poser des défis pour une détection précise des sentiments.

  • Les performances du système peuvent varier en fonction des langues ou des dialectes.

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