Uuringuandmeid on lihtne kvantifitseerida, kui need on valikvastustega: iga vastuse protsendi arvutamiseks kasutate pöördtabelit. Aga kuidas on vabas vormis tekstivastustega? Neid on raske töödelda, kui teil on neid sadu või tuhandeid.
Sentimentide analüüs on masinapõhine meetod positiivse või negatiivse vastuse ennustamiseks. Microsoft pakub tööriista, mis teeb Excelis sentimentide analüüsi. Seda nimetatakse Azure Machine Learningiks.
Traditsiooniline meeleolude analüüs nõuab inimeselt 5% väidete analüüsimist ja kategoriseerimist. Excel kasutab MPQA subjektiivsuse leksikonit. See üldine sõnastik sisaldab 5097 negatiivset ja 2533 positiivset sõna. Igale sõnale on määratud tugev või nõrk polaarsus. See sobib suurepäraselt lühikeste lausete jaoks, näiteks säutsude või Facebooki postituste jaoks.
Otsige vahekaardi Lisa gruppi Lisandmoodulid. Esimese ikooni nimi oli varem pood ja nüüd nimetatakse seda minu rakendusteks. Klõpsake seda ikooni ja otsige Azure Machine Learning.
Määrake väljundivahemiku jaoks sisendvahemik ja kaks tühja veergu.
Sisestusvahemiku pealkiri peab vastama skeemile tweet_text.
Tulemused näitavad positiivset, negatiivset või neutraalset ning protsentuaalset skoori. 99% lähedal olevad esemed on suure tõenäosusega positiivsed. 0% lähedal olevad üksused on suure tõenäosusega negatiivsed.
