감정 분석 - Amazon Lex V1

Amazon Lex V2를 사용하는 경우 Amazon Lex V2 가이드를 대신 참조하십시오.

 

Amazon Lex V1을 사용하는 경우 봇을 Amazon Lex V2로 업그레이드하는하는 것이 좋습니다. 더 이상 V1에 새로운 기능을 추가하지 않으므로 모든 새 봇에 V2를 사용할 것을 강력히 권장합니다.

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

감정 분석

감정 분석을 사용하여 사용자 표현으로 표현된 감정을 결정할 수 있습니다. 감정 정보를 사용하여 대화 흐름을 관리하거나 호출 후 분석을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 사용자 감정이 부정적이면 대화를 인간 담당자에게 넘기는 흐름을 만들 수 있습니다.

Amazon Lex 는 Amazon Comprehend와 통합되어 사용자 감정을 감지합니다. Amazon Comprehend 의 응답은 텍스트의 전체 감정이 긍정, 중립, 부정 또는 혼합인지 여부를 나타냅니다. ㅍ응답에는 사용자 표현에 대한 가장 가능성이 높은 감정 및 각 감정 범주에 대한 점수가 포함됩니다. 점수는 감정이 올바르게 감지되었을 가능성을 나타냅니다.

콘솔을 사용하거나 Amazon Lex API를 사용하여 봇에 대한 감정 분석을 활성화합니다. Amazon Lex 콘솔에서 봇의 설정 탭을 선택한 다음 감정 분석 옵션을 예로 설정합니다. API를 사용하는 경우 detectSentiment 필드가 true로 설정된 PutBot 작업을 호출합니다.

감정 분석이 활성화되면 PostContent 및 PostText 작업의 응답은 다른 메타데이터와 함께 봇 응답에서 sentimentResponse라는 필드를 반환합니다. sentimentResponse 필드에는 감정 분석 결과를 포함하는 두 개의 필드인 SentimentLabel 및 SentimentScore가 있습니다. Lambda 함수 를 사용하는 경우 해당 sentimentResponse 필드는 함수로 전송된 이벤트 데이터에 포함됩니다.

다음은 PostText 또는 PostContent응답의 일부로 반환된 sentimentResponse 필드의 예입니다. SentimentScore 필드는 응답에 대한 점수를 포함하는 문자열입니다.

{
    "SentimentScore": 
        "{
        Mixed: 0.030585512690246105,
        Positive: 0.94992071056365967,
        Neutral: 0.0141543131828308,
        Negative: 0.00893945890665054
        }",
    "SentimentLabel": "POSITIVE"
}

Amazon Lex 는 사용자를 대신해 Amazon Comprehend 를 호출하여 봇이 처리하는 모든 표현에서 감정을 결정합니다. 감정 분석을 활성화하면 Amazon Comprehend 에 대한 서비스 약관 및 계약에 동의하게 됩니다. Amazon Comprehend 요금에 대한 내용은 Amazon Comprehend 요금 섹션을 참조하세요.

Amazon Comprehend 감정 분석의 작동 방식에 대한 자세한 내용은 Amazon Comprehend 개발자 가이드의 감정 파악을 참조하십시오.