2022년 9월 21일 AWS는 Amazon Comprehend가 대상 감정에 대한 동기식 처리를 지원한다고 발표했습니다. 즉, Amazon Comprehend는 이제 문서의 엔터티와 관련된 감정을 실시간(동기식)으로 추출할 수 있습니다. 이전에는 Comprehend 분석 작업을 통해서만 비동기식으로 이 작업을 수행할 수 있었습니다.

먼저 관련 사용 사례를 파악해 보겠습니다.

사용 사례

정확하고 확장 가능한 브랜드 및 경쟁사 정보를 제공합니다.

실시간 시장 조사

브랜드 경험 생산

고객 만족도 향상.

더 자세히 이해하기 위해 실제 고객 리뷰 중 하나를 살펴보겠습니다.

표적 정서 분석이 필요한 이유는 무엇입니까?

호텔에 대한 실제 고객 리뷰:

"호텔 자체는 아름답고 깨끗했습니다. 주차비로 $43 USD를 지불하는 것이 역겹기 때문에 별 3개만 드립니다!!!!! 하지만 가격은 여전히 ​​매우 높습니다."

감정 분석

감정 분석은 입력 문서의 전반적인 감정을 결정하지만 문서에 있는 각 엔터티(단어)의 감정에 대한 자세한 정보는 제공하지 않습니다.
예: - 감정 분석을 사용하면 고객 피드백이 긍정적인지, 부정적인지, 중립적인지 또는 혼합되었는지 여부만 알 수 있습니다.



이 시나리오의 경우 감정 분석을 수행한 후 전체 진술(문서) 감정이 94%의 신뢰 수준에서 MIXED임을 제안합니다. 그러나 부정적인 부분을 이해하여 호텔을 개선하고 즉시 조치를 취하려는 경우 이 정보로는 충분하지 않습니다.

타겟 정서 분석

대상 감정 분석에서는 입력 문서의 특정 엔터티와 연결된 감정을 식별할 수 있습니다.

Note:- An entity is a textual reference to the unique name of a real-world object such as people, places, and commercial items, and to precise references to measures such as dates and quantities.
When you call Targeted sentiment, it provides the following information:

문서에서 항목을 식별합니다.

언급된 각 엔터티에 대한 엔터티 유형의 분류.

You can find the list of entity types here. Entity types

언급된 각 엔티티에 대해 감정 및 감정 점수가 평가됩니다

.

단일 항목에 해당하는 멘션 그룹입니다.

동일한 예에 대해서는 대상 정서 분석의 출력을 참조하십시오.



보시다시피 호텔 서비스의 개선 영역에 대한 통찰력을 확실히 얻을 수 있습니다. 직원과 가격은 즉각적인 조치를 취할 수 있는 부정적인 감정을 가지고 있습니다.
그 지역에.

동기식으로 필요한 이유는 무엇입니까?

고객 검토 즉시 조치를 취하고 싶습니다.
이 새로운 API(동기식)를 호출하면 즉시 결과를 얻을 수 있으며 모든 메시징 채널(예:-sms,whatsapp)을 통해 전송하거나 실시간 대시보드에 업데이트할 수 있습니다. 따라서 고객으로부터 검토를 받은 즉시 필요한 직원을 업데이트하여 문제를 수정하기 위한 조치를 취할 수 있으므로 이 새로운 API는 매우 유용합니다.

프로그래밍 방식으로 이 새 API에 액세스

Python을 사용하여 이 새 APIdetect_targeted_sentiment의 사용법을 시연할 것입니다. 가장 최신 boto3 버전이 설치되어 있는지 확인하십시오. 그렇지 않으면 이것은 정말 새로운 API이기 때문에 작동하지 않습니다.

암호

import boto3
import subprocess

session = boto3.Session()
comprehend_client = session.client(service_name='comprehend', region_name='us-east-2')
text="The hotel itself was beautiful and clean. I only give it 3 starts because paying $43 USD for parking is DISGUSTING!!!!!!! What a ripoff!!!!! As well, hotel cleaning staff don't clean the rooms anymore but yet the prices are still VERY high."
response = comprehend_client.detect_targeted_sentiment(
LanguageCode='en',
Text = text
)
print(response)

산출