Bei der Sentimentanalyse werden Nutzereingaben überprüft, um die vorherrschende subjektive Meinung zu ermitteln. Dadurch soll insbesondere festgestellt werden, ob Nutzer eine positive, negative oder neutrale Haltung haben. Sie können bei einer Anfrage zur Intent-Erkennung festlegen, dass eine Sentimentanalyse durchgeführt wird. Dann enthält die Antwort Sentimentanalysewerte.
In Dialogflow wird für diese Analyse die Natural Language API verwendet. Weitere Informationen zu dieser API und eine Dokumentation zur Interpretation der Ergebnisse der Dialogflow-Sentimentanalyse finden Sie unter:
Unterstützte Sprachen
Eine Liste der unterstützten Sprachen finden Sie in der Spalte Sentiment auf der Seite Sprachen.
Wenn Sie eine Sentimentanalyse für eine nicht unterstützte Sprache anfordern, schlägt Ihre Anfrage zur Intent-Erkennung nicht fehl, das Feld QueryResult.diagnostic_info
enthält jedoch Fehlerinformationen.
Hinweise
Dieses Feature ist nur verfügbar, wenn die API für Endnutzerinteraktionen verwendet wird. Wenn Sie eine Integration verwenden, können Sie diesen Leitfaden überspringen.
Bevor Sie diese Anleitung lesen, sollten Sie mit Folgendem vertraut sein:
Agent erstellen
Wenn Sie noch keinen Agent erstellt haben, erstellen Sie jetzt einen:
- Rufen Sie die Dialogflow ES-Konsole auf.
- Wenn Sie dazu aufgefordert werden, melden Sie sich in der Dialogflow-Konsole an. Weitere Informationen finden Sie unter Dialogflow-Konsole – Übersicht.
- Klicken Sie im linken Seitenleistenmenü auf Create agent (Agent erstellen). Wenn Sie bereits andere Agents haben, klicken Sie auf den Agent-Namen, scrollen Sie nach unten und klicken Sie dann auf Create new agent (Neuen Agent erstellen).
- Geben Sie den Namen des Agents, die Standardsprache und die Standardzeitzone ein.
- Wenn Sie bereits ein Projekt erstellt haben, geben Sie dieses Projekt ein. Wenn Sie zulassen möchten, dass die Dialogflow-Konsole das Projekt erstellt, wählen Sie Create a new Google project (Neues Google-Projekt erstellen) aus.
- Klicken Sie auf Erstellen.
Beispieldatei in Agent importieren
Bei den Schritten in dieser Anleitung werden hinsichtlich des Agents Annahmen getroffen. Daher müssen Sie einen für diese Anleitung vorbereiteten Agent import. Beim Import wird für diese Schritte die Wiederherstellungsoption verwendet, die alle Agent-Einstellungen, Intents und Entitäten überschreibt.
So importieren Sie die Datei:
-
Laden Sie die Datei
room-booking-agent.zip
herunter. - Rufen Sie die Dialogflow ES-Konsole auf.
- Wählen Sie den Agent aus.
- Klicken Sie neben dem Namen des Agents auf die Schaltfläche settings für die Einstellungen.
- Wählen Sie den Tab Export and Import (Export und Import) aus.
- Wählen Sie Wiederherstellen aus ZIP-Datei aus und folgen Sie der Anleitung, um die heruntergeladene ZIP-Datei wiederherzustellen.
Agent-Einstellungen für Sentimentanalyse
Sie können die Sentimentanalyse einzeln für jede Anfrage zur Intent-Erkennung auslösen oder den Agent so konfigurieren, dass immer Sentimentanalyseergebnisse zurückgegeben werden.
So aktivieren Sie die Sentimentanalyse für alle Abfragen:
- Rufen Sie die Dialogflow ES-Konsole auf.
- Wählen Sie einen Agent aus.
- Klicken Sie neben dem Namen des Agents auf die Schaltfläche settings für die Einstellungen.
- Klicken Sie auf den Tab Advanced (Erweitert).
- Schalten Sie Sentimentanalyse für die aktuelle Abfrage aktivieren auf "Ein".
Dialogflow-Simulator verwenden
Sie können über den Dialogflow-Simulator mit dem Agent interagieren und Sentimentanalyseergebnisse erhalten:
Geben Sie "Thank you for helping me" (Vielen Dank für Ihre Hilfe) ein.
Sehen Sie sich unten im Simulator den Abschnitt SENTIMENT an. Er sollte einen positiven Sentimentwert anzeigen.
Geben Sie in den Simulator als Nächstes Folgendes ein: "It didn't work at all" (Es hat überhaupt nicht funktioniert).
Sehen Sie sich unten im Simulator den Abschnitt SENTIMENT an. Er sollte einen negativen Sentimentwert anzeigen.
Intent erkennen
Rufen Sie zur Intent-Erkennung die Methode detectIntent
für den Typ Sessions
auf.
REST
Rufen Sie die MethodedetectIntent
auf und geben Sie das Feld sentimentAnalysisRequestConfig
an.
Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:
- PROJECT_ID: Ihre Google Cloud-Projekt-ID
- SESSION_ID: eine Sitzungs-ID
HTTP-Methode und URL:
POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/agent/sessions/SESSION_ID:detectIntent
JSON-Text der Anfrage:
{ "queryParams": { "sentimentAnalysisRequestConfig": { "analyzeQueryTextSentiment": true } }, "queryInput": { "text": { "text": "please reserve an amazing meeting room for six people", "languageCode": "en-US" } } }
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:
Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:
{ "responseId": "747ee176-acc5-46be-8d9a-b7ef9c2b9199", "queryResult": { "queryText": "please reserve an amazing meeting room for six people", "action": "room.reservation", "parameters": { "date": "", "duration": "", "guests": 6, "location": "", "time": "" }, "fulfillmentText": "I can help with that. Where would you like to reserve a room?", ... "sentimentAnalysisResult": { "queryTextSentiment": { "score": 0.8, "magnitude": 0.8 } } } }
Das Feld sentimentAnalysisResult
enthält Werte für score
und magnitude
.
Java
Richten Sie Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Dialogflow zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.
Node.js
Richten Sie Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Dialogflow zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.
Python
Richten Sie Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Dialogflow zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.