Habilitando o sentimento em um conjunto de dados

Permissões de usuário necessárias: "Datasets admin".

Antes de iniciar o treinamento, você precisará escolher se deseja habilitar a análise de sentimento ao criar seu conjunto de dados. Esta é uma decisão importante, pois afetará a forma como você anota cada mensagem, bem como a saída das previsões da plataforma.

Se você optar por habilitar a análise de sentimento, toda vez que aplicar um rótulo, será necessário selecionar se ele tem um sentimento positivo ou negativo (não há sentimento neutro).

Isso torna o processo de anotação um pouco mais lento, no entanto, para dados de comunicação mais emotivos, isso fornece uma indicação muito útil do sentimento geral de cada rótulo (ou seja, as pessoas estão felizes com X ou insatisfeitas com Y).

Quando você habilitaria a análise de sentimento?

A análise de opinião é mais útil para dados de comunicação mais emotivos , como avaliações e pesquisas defeedback de clientes (ou funcionários) ou tickets de suporte e chats quando você estátentando obter uma ideia da satisfação (ou carência ) do cliente (ou funcionário) em relação diversos tópicos.

A análise de opinião normalmente não é recomendada para dados de comunicação que são geralmente de tom neutro, como caixas de e-mail compartilhadas para equipes BAU que interagem entre si ou contrapartes externas (apesar de poder haver exceções). Nesses tipos de fontes de dados, a opinião geralmente é expressa apenas ocasionalmente, mas seria necessário atribuir um sentimento positivo ou negativo a cada rótulo, se estiver habilitado.

Para conjuntos de dados mais neutros, normalmente é mais fácil capturar a opinião com certos rótulos inerentemente positivos ou negativos, como "Frustração" ou "Chaser", pois há muito menos casos em que a opinião é explícita.

Como habilitar o sentimento é abordado no artigo anterior aqui.