감정 분석은 상담사와 최종 사용자 간의 대화 중에 메시지를 분석하여 감정적 의도를 판단하는 기능입니다. 대화 프로필을 만들거나 수정할 때 사용 설정할 수 있습니다. 기존 대화 프로필을 수정하는 경우 대화 프로필이 업데이트된 후에만 대화의 효과를 볼 수 있습니다. 또한 Agent Assist 콘솔을 사용하여 대화 프로필을 만들 때 감정 분석을 사용 설정할 수도 있습니다.
MessageAnalysisConfig에서enableSentimentAnalysis를true로 설정합니다.- 이 기능이 사용 설정된
ConversationProfile을 사용하여createConversation요청을 전송합니다. - 감정 결과는
AnalyzeContentResponse.message.sentimentAnalysis로 반환됩니다. - Agent Assist에서 Cloud Pub/Sub 통합을 사용 설정한 경우 감정 결과도
NewMessagePayload에 표시됩니다.
감정 분석 결과 해석
감정은 응답에 반환되는 측정항목인 score 및 magnitude 값으로 표현됩니다. 감정의 score는 -1.0(부정적)에서 1.0 (긍정적) 사이이며 텍스트의 전반적인 정서 성향을 나타냅니다. magnitude 값은 주어진 텍스트 내에서 전반적인 감정 강도(긍정적 및 부정적 모두)를 나타내며 0.0에서 +inf까지입니다.
이러한 측정항목을 해석하는 방법에 관한 자세한 내용은 Natural Language 감정 분석 문서를 참고하세요.
다음은 Natural Language API 데모 기능의 감정 분석 출력 예시입니다. 데모를 사용하여 샘플 텍스트에서 감정 분석을 테스트하려면 텍스트를 텍스트 상자에 붙여넣고 분석을 클릭한 다음 감정 탭을 선택합니다.
예 1
텍스트: "만족스럽지 않습니다."
반환된 score는 -0.9이고 magnitude는 0.9입니다. 이는 감정의 강도가 약하거나 중간 정도이며 매우 강한 부정적인 감정 경향을 나타냅니다.
예 2
텍스트: 'Google Cloud는 Google의 클라우드 서비스입니다.'
score와 magnitude의 반환 값은 모두 0입니다. 즉, 텍스트에 감정이나 감정의 강도가 나타나지 않습니다.
예시 3
텍스트: "결과에 대해 매우 분노하고 실망스럽습니다. 반면에 저희 팀이 매우 열심히 일하고 전문적인 태도를 보여주어서 기쁩니다."
예 1과 달리 이 텍스트에는 두 개의 문장이 포함되어 있습니다. 출력에는 전체 문서 측정항목과 각 문장의 측정항목이 포함됩니다.
전체 문서 값은 두 문장의 측정항목을 합산한 값을 나타냅니다. 각 개별 문장에는 해당하는 magnitude 및 score 값도 표시됩니다.
전체 문서에 대해 반환된 감정 score는 0이고 magnitude는 1.6입니다. 문장이 여러 개인 문서에서 score가 0이면 문서가 실제로 감정적으로 중립적이거나 텍스트의 여러 지점에서 긍정적인 감정과 부정적인 감정이 서로 상쇄되었음을 의미할 수 있습니다. 실제로 중립적인 감정을 표현하는 텍스트의 magnitude도 0 또는 그와 비슷합니다. 이 경우 비교적 높은 magnitude 1.6은 두 문장의 감정이 실제로는 중립적이지 않고 혼합되어 있음을 의미합니다 (예: 텍스트의 여러 지점에서 화가 나고, 실망하고, 행복함). 각 문장의 score 값을 보면 하나는 매우 긍정적이고 (0.8) 다른 하나는 매우 부정적입니다 (-0.8). 이로 인해 전체 문서 score의 평균이 0이 되었습니다.
