Çoktan seçmeli olduğunda anket verilerinin miktarını belirlemek kolaydır: Her cevabın yüzdesini hesaplamak için bir pivot tablo kullanırsınız. Peki serbest biçimli metin yanıtları ne olacak? Yüzlerce veya binlercesine sahipseniz bunları işlemek zordur.
Duygu analizi, bir cevabın olumlu mu yoksa olumsuz mu olduğunu tahmin etmek için makine tabanlı bir yöntemdir. Microsoft, Excel'de duyarlılık analizi yapan bir araç sunar. Azure Machine Learning olarak adlandırılır.
Geleneksel duygu analizi, bir insanın ifadelerin% 5'ini analiz etmesini ve kategorize etmesini gerektirir. Excel, MPQA Öznellik Sözlüğü kullanır. Bu genel sözlük 5.097 olumsuz ve 2.533 olumlu sözcük içerir. Her kelimeye güçlü veya zayıf bir kutup atanır. Bu, tweet'ler veya Facebook gönderileri gibi kısa cümleler için harika çalışıyor.
Ekle sekmesinin Eklentiler grubuna bakın. Eskiden Mağaza olarak adlandırılan ilk simgeye artık Uygulamalarım deniyor. Bu simgeye tıklayın ve Azure Machine Learning'i arayın.
Çıkış aralığı için bir giriş aralığı ve iki boş sütun belirtin.
Giriş aralığı başlığı tweet_text şemasıyla eşleşmelidir.
Sonuçlar pozitif, negatif veya nötr ve yüzde puanı gösterir. % 99'a yakın öğeler büyük olasılıkla olumludur. % 0'a yakın maddeler büyük olasılıkla olumsuzdur.
