对数据集启用情感

Note: You must have assigned the IXP Project Admin role as an Automation Cloud™ user, or the Datasets admin permission as a legacy user, to enable sentiment on datasets.

Before you start training, select whether you want to enable sentiment analysis when creating your dataset. This option affects how you annotate each message, as well as the output of the platform predictions.

如果您选择启用情感分析，则每次应用标签时，由于不存在中性情感，因此您需要选择它是具有积极还是消极情感。

Enabling sentiment analysis does make the annotating process slightly slower. However, for more emotive communications data, it provides a very useful indication of the overall sentiment of each label. For example, are people happy with X or dissatisfied with Y?

何时启用情感分析

情感分析对于更具情感性的通信数据最有用，例如：

• 客户或员工反馈审核和调查。
• 客户或员工支持工单和聊天。

当您想了解客户或员工对各种主题的满意度或满意度时，您应启用情感分析。

尽管可能有例外，但不建议对语气通常中性的通信数据进行情感分析，例如 BAU 团队相互之间或与外部对应人员交互的共享邮箱。在此类数据源中，通常只是偶尔表达情感。但是，如果您启用了情感分析，则需要为每个标签分配正面或负面情感。

对于较为中性的数据集，使用某些本质上积极或消极的标签（例如“沮丧”或“追踪者”）可以更轻松地捕获情感。这是因为出现露骨情感的情况要少得多。

有关如何启用情感的更多详细信息，请参阅创建数据集。