priscilamayer/dio-lab-azure-language

Repositório com o projeto do Desafio Azure Language Studio do curso da DIO.

Desafio Azure Language Studio

No presente documento será explicado o processo para utilizar o Azure Language Studio e realizar a Análise de Sentimento de opiniões para o projeto do módulo "Processamento de Linguagem Natural" do curso "Microsoft Azure AI Fundamentals" ministrado pela DIO. Para este exercício criei 5 avaliações de um restaurante fictício para serem analisadas pela IA desta plataforma e avaliadas como positivas, negativas ou neutras.

💡 Como minha conta no Microsoft Azure está em inglês, alguns termos e comandos serão apresentados neste idioma.

Utilizando o Azure Language Studio

• Inicialmente, deve-se acessar a página do Microsoft Azure e fazer o login;
• Então clicar em "+Create a resource", selecionar "AI + Machine Learning" e, dentre as opções, escolher "Language service";
• Clicar em "Continue to create a resource", selecionar o "Resource group", dar um nome compatível ao projeto, escolher a opção "Free F0" em "Pricing tier", e selecionar a caixinha sobre o serviço;
• Clicar em "Review + Create", aguardar a validação, e então "Create";
• Após a conclusão da criação, ir ao portal do Azure Language Studio e realizar o Sign In;
• Uma janela será aberta, "Select an Azure Resource", onde deve-se selecionar o tipo de subscription que se possui e a resource que foi criada, e então clicar em "Done";
• Na página inicial do Azure Language Studio, ir para a aba "Classify text" e escolher a primeira opção "Analyse sentiment and mine opinions";
• Selecionar o idioma do texto a ser analisado, no caso deste projeto "Portuguese (Brazil)";
• Na caixa de texto abaixo pode-se escrever o texto a ser analisado ou abrir um arquivo de texto, no caso eu recortei cada uma das opiniões para serem analisadas separadamente;
• Após inserir o texto, selecionar a caixinha sobre o serviço e clicar em "Run";
• É apresentado um resultado do texto geral e de cada uma das frases do texto, destacando as palavras-chaves que levaram a esses resultados.

Resultados

Avaliação #1

• Este é o resultado do texto da primeira avaliação como um todo:

• Estes são os resultados das análises de cada frase:

Avaliação #2

• Este é o resultado do texto da segunda avaliação como um todo:

• Estes são os resultados das análises de cada frase:

Avaliação #3

• Este é o resultado do texto da terceira avaliação como um todo:

• Estes são os resultados das análises de cada frase:

Avaliação #4

• Este é o resultado do texto da quarta avaliação como um todo:

• Estes são os resultados das análises de cada frase:

Avaliação #5

• Este é o resultado do texto da quinta avaliação como um todo:

• Estes são os resultados das análises de cada frase:

Analisando os resultados

Pode-se perceber com os resultados gerados neste projeto que a IA do Azure Language Studio é capaz de fazer análise de sentimentos, mas de construções gramaticais mais simples, com substantivo e adjetivos bem definidos. A IA demonstrou ter dificuldade em realizar a análise de expressões adjetivas e construções gramaticais mais complexas, com utilização de orações subordinadas. Em frases sem substantivo e adjetivo mais definidos, a IA conseguiu até interpretar o sentimento, mas não apontou quais os parâmetros utilizados. Com este projeto, compreende-se que a IA já possui um bom banco de dados para buscar suas interpretações mas que ainda pode ser aprimorado, adicionando mais conceitos e nuances da língua falada/coloquial.

💻Programas Utilizados