Rilevamento dell'intent con l'analisi del sentiment

L'analisi del sentiment esamina l'input utente e identifica l'opinione soggettiva prevalente, in particolare per determinare l'atteggiamento di un utente come positivo, negativo o neutro. Quando effettui una richiesta di rilevamento dell'intenzione, puoi specificare che venga eseguita l'analisi del sentiment e la risposta conterrà i valori dell'analisi del sentiment.

L'API Natural Language viene utilizzata da Dialogflow per eseguire questa analisi. Per ulteriori informazioni sull'API e sulla documentazione sull'interpretazione dei risultati dell'analisi del sentiment di Dialogflow:

Lingue supportate

Per un elenco delle lingue supportate, consulta la colonna Sentiment nella pagina delle lingue. Se richiedi l'analisi del sentiment per una lingua non supportata, la richiesta di intent di rilevamento non avrà esito positivo, ma il campo QueryResult.diagnostic_info contiene informazioni di errore.

Prima di iniziare

Questa funzionalità è applicabile solo quando si utilizza l'API per le interazioni con l'utente finale. Se utilizzi un'integrazione, puoi ignorare questa guida.

Prima di leggere questa guida, procedi come descritto di seguito:

Leggi le nozioni di base su Dialogflow.
Esegui la procedura di configurazione.

Crea un agente

Se non hai ancora creato un agente, creane uno ora:

Vai alla console di Dialogflow ES.
Se richiesto, accedi alla console Dialogflow. Per ulteriori informazioni, consulta la panoramica della console Dialogflow.
Fai clic su Crea agente nel menu della barra laterale a sinistra. Se esistono già altri agenti, fai clic sul nome dell'agente, scorri fino in fondo e fai clic su Crea nuovo agente.
Inserisci il nome dell'agente, la lingua predefinita e il fuso orario predefinito.
Se hai già creato un progetto, inseriscilo. Se vuoi consentire alla console Dialogflow di creare il progetto, seleziona Crea un nuovo progetto Google.
Fai clic su pulsante Crea.

Importa il file di esempio nell'agente

I passaggi di questa guida fanno ipotesi sull'agente, quindi è necessario importare un agente preparato per questa guida. Durante l'importazione, questi passaggi utilizzano l'opzione restore, che sovrascrive tutte le impostazioni, gli intent e le entità dell'agente.

Per importare un file, segui questi passaggi:

Scarica il file room-booking-agent.zip.
Vai alla console di Dialogflow ES.
Seleziona un agente.
Fai clic sul pulsante delle impostazioni accanto al nome dell'agente.
Seleziona la scheda Esporta e importa.
Seleziona Ripristina da Zip e segui le istruzioni per ripristinare il file ZIP scaricato.

Impostazioni dell'agente per l'analisi del sentiment

Puoi attivare l'analisi del sentiment per ogni richiesta di intent di rilevamento oppure puoi configurare l'agente in modo che restituisca sempre i risultati dell'analisi del sentiment.

Per abilitare l'analisi del sentiment per tutte le query:

Vai alla console di Dialogflow ES.
Seleziona un agente.
Fai clic sul pulsante delle impostazioni accanto al nome dell'agente.
Seleziona la scheda Avanzate.
Attiva Attiva l'analisi del sentiment per la query corrente.

Utilizzare il simulatore Dialogflow

Puoi interagire con l'agente e ricevere i risultati dell'analisi del sentiment tramite il simulatore di Dialogflow:

Digita "Grazie per l'aiuto."
Consulta la sezione SENTIMENT nella parte inferiore del simulatore. Deve mostrare un punteggio di sentiment positivo.
Quindi, digita "Non ha funzionato affatto" nel simulatore.
Consulta la sezione SENTIMENT nella parte inferiore del simulatore. Deve mostrare un punteggio di sentiment negativo.

Rileva intent

Per rilevare l'intent, chiama il metodo detectIntent nel tipo Sessions.

REST

Richiama il metodo detectIntent e fornisci il campo sentimentAnalysisRequestConfig.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud
SESSION_ID: un ID sessione

Metodo e URL HTTP:

POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/agent/sessions/SESSION_ID:detectIntent

Corpo JSON richiesta:

{
  "queryParams": {
    "sentimentAnalysisRequestConfig": {
      "analyzeQueryTextSentiment": true
    }
  },
  "queryInput": {
    "text": {
      "text": "please reserve an amazing meeting room for six people",
      "languageCode": "en-US"
    }
  }
}

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Nota: il seguente comando presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all' interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login, oppure utilizzando Cloud Shell, che esegue automaticamente l'accesso all'interfaccia a riga di comando di gcloud. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui il seguente comando:

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    -d @request.json \
    "https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/agent/sessions/SESSION_ID:detectIntent"

PowerShell (Windows)

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui il seguente comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/agent/sessions/SESSION_ID:detectIntent" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "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
      }
    }
  }
}

Tieni presente che il campo sentimentAnalysisResult contiene valori score e magnitude.

Java

Per eseguire l'autenticazione su Dialogflow, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.DetectIntentRequest;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.DetectIntentResponse;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.QueryInput;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.QueryParameters;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.QueryResult;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.SentimentAnalysisRequestConfig;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.SessionName;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.SessionsClient;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.TextInput;
import com.google.common.collect.Maps;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class DetectIntentWithSentimentAnalysis {

  public static Map<String, QueryResult> detectIntentSentimentAnalysis(
      String projectId, List<String> texts, String sessionId, String languageCode)
      throws IOException, ApiException {
    Map<String, QueryResult> queryResults = Maps.newHashMap();
    // Instantiates a client
    try (SessionsClient sessionsClient = SessionsClient.create()) {
      // Set the session name using the sessionId (UUID) and projectID (my-project-id)
      SessionName session = SessionName.of(projectId, sessionId);
      System.out.println("Session Path: " + session.toString());

      // Detect intents for each text input
      for (String text : texts) {
        // Set the text (hello) and language code (en-US) for the query
        TextInput.Builder textInput =
            TextInput.newBuilder().setText(text).setLanguageCode(languageCode);

        // Build the query with the TextInput
        QueryInput queryInput = QueryInput.newBuilder().setText(textInput).build();

        //
        SentimentAnalysisRequestConfig sentimentAnalysisRequestConfig =
            SentimentAnalysisRequestConfig.newBuilder().setAnalyzeQueryTextSentiment(true).build();

        QueryParameters queryParameters =
            QueryParameters.newBuilder()
                .setSentimentAnalysisRequestConfig(sentimentAnalysisRequestConfig)
                .build();
        DetectIntentRequest detectIntentRequest =
            DetectIntentRequest.newBuilder()
                .setSession(session.toString())
                .setQueryInput(queryInput)
                .setQueryParams(queryParameters)
                .build();

        // Performs the detect intent request
        DetectIntentResponse response = sessionsClient.detectIntent(detectIntentRequest);

        // Display the query result
        QueryResult queryResult = response.getQueryResult();

        System.out.println("====================");
        System.out.format("Query Text: '%s'\n", queryResult.getQueryText());
        System.out.format(
            "Detected Intent: %s (confidence: %f)\n",
            queryResult.getIntent().getDisplayName(), queryResult.getIntentDetectionConfidence());
        System.out.format(
            "Fulfillment Text: '%s'\n",
            queryResult.getFulfillmentMessagesCount() > 0
                ? queryResult.getFulfillmentMessages(0).getText()
                : "Triggered Default Fallback Intent");
        System.out.format(
            "Sentiment Score: '%s'\n",
            queryResult.getSentimentAnalysisResult().getQueryTextSentiment().getScore());

        queryResults.put(text, queryResult);
      }
    }
    return queryResults;
  }
}

Node.js

Per eseguire l'autenticazione su Dialogflow, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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// Imports the Dialogflow client library
const dialogflow = require('@google-cloud/dialogflow').v2;

// Instantiate a DialogFlow client.
const sessionClient = new dialogflow.SessionsClient();

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const projectId = 'ID of GCP project associated with your Dialogflow agent';
// const sessionId = `user specific ID of session, e.g. 12345`;
// const query = `phrase(s) to pass to detect, e.g. I'd like to reserve a room for six people`;
// const languageCode = 'BCP-47 language code, e.g. en-US';

// Define session path
const sessionPath = sessionClient.projectAgentSessionPath(
  projectId,
  sessionId
);

async function detectIntentandSentiment() {
  // The text query request.
  const request = {
    session: sessionPath,
    queryInput: {
      text: {
        text: query,
        languageCode: languageCode,
      },
    },
    queryParams: {
      sentimentAnalysisRequestConfig: {
        analyzeQueryTextSentiment: true,
      },
    },
  };

  // Send request and log result
  const responses = await sessionClient.detectIntent(request);
  console.log('Detected intent');
  const result = responses[0].queryResult;
  console.log(`  Query: ${result.queryText}`);
  console.log(`  Response: ${result.fulfillmentText}`);
  if (result.intent) {
    console.log(`  Intent: ${result.intent.displayName}`);
  } else {
    console.log('  No intent matched.');
  }
  if (result.sentimentAnalysisResult) {
    console.log('Detected sentiment');
    console.log(
      `  Score: ${result.sentimentAnalysisResult.queryTextSentiment.score}`
    );
    console.log(
      `  Magnitude: ${result.sentimentAnalysisResult.queryTextSentiment.magnitude}`
    );
  } else {
    console.log('No sentiment Analysis Found');
  }

Python

Per eseguire l'autenticazione su Dialogflow, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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def detect_intent_with_sentiment_analysis(project_id, session_id, texts, language_code):
    """Returns the result of detect intent with texts as inputs and analyzes the
    sentiment of the query text.

    Using the same `session_id` between requests allows continuation
    of the conversation."""
    from google.cloud import dialogflow

    session_client = dialogflow.SessionsClient()

    session_path = session_client.session_path(project_id, session_id)
    print("Session path: {}\n".format(session_path))

    for text in texts:
        text_input = dialogflow.TextInput(text=text, language_code=language_code)

        query_input = dialogflow.QueryInput(text=text_input)

        # Enable sentiment analysis
        sentiment_config = dialogflow.SentimentAnalysisRequestConfig(
            analyze_query_text_sentiment=True
        )

        # Set the query parameters with sentiment analysis
        query_params = dialogflow.QueryParameters(
            sentiment_analysis_request_config=sentiment_config
        )

        response = session_client.detect_intent(
            request={
                "session": session_path,
                "query_input": query_input,
                "query_params": query_params,
            }
        )

        print("=" * 20)
        print("Query text: {}".format(response.query_result.query_text))
        print(
            "Detected intent: {} (confidence: {})\n".format(
                response.query_result.intent.display_name,
                response.query_result.intent_detection_confidence,
            )
        )
        print("Fulfillment text: {}\n".format(response.query_result.fulfillment_text))
        # Score between -1.0 (negative sentiment) and 1.0 (positive sentiment).
        print(
            "Query Text Sentiment Score: {}\n".format(
                response.query_result.sentiment_analysis_result.query_text_sentiment.score
            )
        )
        print(
            "Query Text Sentiment Magnitude: {}\n".format(
                response.query_result.sentiment_analysis_result.query_text_sentiment.magnitude
            )
        )

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