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Amazon Comprehend를 사용하여 UTF-8 인코딩 텍스트 문서의 콘텐츠 감성을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 감성 분석을 사용하여 블로그 게시물에 달린 댓글의 감성을 파악하여 독자가 게시물을 좋아했는지 확인할 수 있습니다.
Amazon Comprehend에서 지원하는 모든 기본 언어로 문서에 대한 감성을 파악할 수 있습니다. 한 작업의 모든 문서는 동일한 언어로 작성되어야 합니다.
감성이 결정되면 다음 값을 반환합니다.
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긍정적 — 텍스트는 전반적으로 긍정적인 감성을 표현합니다.
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부정적 — 텍스트는 전반적으로 부정적인 감성을 표현합니다.
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혼합 — 텍스트는 긍정적인 감성과 부정적인 감성을 모두 표현합니다.
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중립 — 텍스트는 긍정적이거나 부정적인 감성을 표현하지 않습니다.
다음 API 작업 중 하나를 사용하여 문서 또는 문서 집합의 감성을 감지할 수 있습니다.
이 작업은 텍스트에서 가장 가능성이 높은 감성과 각 감성의 점수를 반환합니다. 점수는 감성이 올바르게 감지되었을 가능성을 나타냅니다. 예를 들어, 아래 예제에서는 텍스트에 Positive 감성이 있을 확률이 95%입니다. 텍스트에 Negative 감성이 있을 확률은 1% 미만입니다. SentimentScore를 사용하여 감지의 정확도가 애플리케이션의 요구 사항을 충족하는지 확인할 수 있습니다.
이 DetectSentiment 작업은 감지된 센티멘트가 포함된 SentimentScore개체와 개체를 반환합니다. 이 BatchDetectSentiment 작업은 배치의 각 문서에 대해 하나씩 감성 및 SentimentScore 객체 목록을 반환합니다. StartSentimentDetectionJob 작업은 작업의 문서마다 하나씩 감성 및 SentimentScore 객체 목록이 포함된 파일을 생성하는 비동기 작업을 시작합니다.
다음 예제는 DetectSentiment 작업의 응답입니다.
{
"SentimentScore": {
"Mixed": 0.030585512690246105,
"Positive": 0.94992071056365967,
"Neutral": 0.0141543131828308,
"Negative": 0.00893945890665054
},
"Sentiment": "POSITIVE",
"LanguageCode": "en"
}