Azure AI Engineer Online | Cours Azure AI-102 à Hyderabad | par KalyanvisualPath | Août 2025

Effectuer une analyse des sentiments avec Azure Text Analytics

L’analyse des sentiments est un puissant Traitement du langage naturel (PNL) Technique qui permet aux entreprises de comprendre les opinions des clients, les commentaires et les émotions à grande échelle. L’API d’analyse de texte d’Azure facilite la mise en œuvre d’une analyse des sentiments sans avoir besoin d’une vaste expertise d’apprentissage automatique. Dans cet article, vous apprendrez les étapes clés impliquées dans l’exécution de l’analyse des sentiments sur un ensemble de données à l’aide d’Azure Text Analytics.

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1 et 1 Aperçu de l’API Azure Text Analytics

Azure Text Analytics est un service basé sur le cloud qui offre des fonctionnalités de traitement avancé du langage naturel, notamment l’analyse des sentiments, l’extraction de phrases clés, la détection du langage et la reconnaissance des entités nommées. Ce service fait partie des services cognitifs Azure et permet aux développeurs de créer des applications intelligentes qui comprennent et interprétent le langage humain.

Pour commencer, vous aurez besoin d’un abonnement Azure et d’une ressource pour les services cognitifs. Après avoir créé la ressource, vous pouvez récupérer le point de terminaison et les clés pour passer des appels API. Microsoft Azure AI Formation en ligne Les programmes guident souvent les apprenants à travers ces étapes de configuration initiales.

2 Configurer l’environnement et les ressources

Pour commencer à utiliser l’analyse de texte, vous devez créer une ressource de services cognitifs dans le portail Azure. Une fois créé, vous accédez à un point final et une clé API, qui sont utilisés pour authentifier vos applications. Avec cette configuration, vous pouvez connecter en toute sécurité votre source de données de texte et initier le traitement à l’aide de modèles intégrés d’Azure.

3 et 3 Préparez vos données de texte pour l’analyse

L’étape suivante consiste à préparer votre ensemble de données. L’analyse des sentiments fonctionne mieux sur la propreté, structurée et texte spécifique à la langue. Assurez-vous que votre ensemble de données est bien organisé, contient des structures de phrases significatives et a un bruit minimal comme des caractères spéciaux ou des métadonnées non pertinentes. Une bonne préparation des données garantit des scores de sentiment plus précis et améliore la fiabilité de vos résultats d’analyse.

4 Choisissez votre méthode d’entrée

Azure Text Analytics propose plusieurs façons de saisir les données pour l’analyse, y compris les API REST, les SDK pour divers langages de programmation et l’intégration avec des services comme Azure Data Factory, Logic Apps et Power BI. Selon l’architecture de votre solution, choisissez la méthode la plus appropriée pour envoyer votre ensemble de données pour l’analyse des sentiments.

5 Effectuer une analyse des sentiments

Une fois les données connectées et formatées, l’opération d’analyse des sentiments peut être exécutée. Azure traite le texte et renvoie les classifications des sentiments tels que positif, neutre, négatif ou mixte, ainsi que des scores de confiance pour chaque catégorie. Cette classification peut être effectuée à la fois au niveau du document et au niveau de la phrase, offrant des informations approfondies sur la façon dont chaque déclaration contribue au sentiment global.

Ces meilleures pratiques sont souvent soulignées dans Microsoft Azure AI Engineer Training programmes pour assurer des implémentations efficaces et évolutives.

6. Interpréter les résultats

La sortie de l’analyse des sentiments comprend des étiquettes de sentiment et des scores de confiance. Ces scores aident à quantifier à quel point un texte est positif ou négatif et peut être visualisé à l’aide de tableaux de bord ou intégrés dans les applications. Une interprétation précise de ces résultats permet aux parties prenantes de prendre des décisions éclairées en fonction des commentaires des utilisateurs ou des tendances de l’opinion publique.

7 Échelle et automatiser le processus

Pour les cas d’utilisation de l’entreprise, il est essentiel de mettre à l’échelle l’analyse des sentiments sur des milliers de documents. Azure prend en charge le traitement par lots et propose des outils tels que les applications Azure Logic et les fonctions Azure pour automatiser les workflows. Cela permet aux organisations de surveiller en permanence le sentiment en temps réel et de répondre aux commentaires des clients rapidement et efficacement.

8 Surveiller et optimiser votre solution

La surveillance continue est la clé pour assurer des performances optimales. Azure fournit l’exploitation forestière et la télémétrie par le biais de services comme Application Insights et Moniteur Azure. Ces outils aident à suivre l’utilisation de l’API, à détecter les anomalies et à optimiser les coûts. De plus, l’examen régulier des résultats des sentiments aide à identifier les domaines à améliorer la communication ou la prestation de services.

9. Meilleures pratiques pour utiliser l’analyse de texte

· Toujours nettoyer et prétraiter vos données pour supprimer le bruit

· Utiliser le traitement par lots pour analyser les grands ensembles de données

· Surveiller les temps d’utilisation et de réponse de l’API

· Tirez parti du moniteur Azure pour le suivi opérationnel

10 Pourquoi choisir Azure pour l’analyse des sentiments?

Azure fournit une plate-forme sécurisée, évolutive et entièrement gérée pour l’exécution de l’analyse des sentiments à grande échelle. Avec les API de qualité d’entreprise, la prise en charge de plusieurs langues et l’intégration avec d’autres services tels que Logic Apps et Power BI, Azure se distingue comme un fournisseur de solutions NLP complet.

Que vous soyez un débutant ou un professionnel de la données expérimenté, Formation Azure AI Engineer Peut vous aider à développer les compétences nécessaires pour concevoir et déployer des applications intelligentes basées sur le langage.

Conclusion

Performance Analyse des sentiments utilisant l’analyse de texte est un moyen pratique et évolutif de dériver des informations à partir des données de texte. Azure simplifie ce processus avec des modèles pré-formés, des API faciles à utiliser et une forte intégration des écosystèmes. Que vous analysiez les tweets, les révisions ou les résultats d’enquête, Azure permet un traitement intelligent des sentiments en quelques étapes. Inscrivez-vous à la formation Azure AI Engineer pour acquérir une expérience pratique et devenir prêt pour l’emploi dans le monde actuel de l’IA.

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