azure - 对于认知服务提供的不一致的情绪检测可以做什么？

Question

使用Text Analytics for sentiment detection有时我会收到我认为不一致的结果。

可以通过一个简单的例子来演示它们:

我很伤心被标记为1%(0%表示非常消极)

你好，我很难过被标记为85%(100%表示非常积极)

<小时/>

有没有办法改进/贡献用于情绪检测的文本分析服务？或者使用类似于 LUIS 的自己的模型检测情绪？

或者，在情绪检测尝试获得更好的结果之前，是否有一些推荐的服务/库可用于更改输入文本？

<小时/>

请参阅我用来测试给定示例的方式 https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/text-analytics/

使用 https://westeurope.api.cognitive.microsoft.com/text/analytics/v2.0/sentiment 通过 API 得到相同的结果

输入:

{"documents": [{"id": "101","text": "I'm sad","language":"en"},
{"id": "111","text": "Hello I'm sad.","language":"en"}]}

结果:

{"documents":[{"score":0.0038561224937438965,"id":"101"},
{"score":0.84333503246307373,"id":"111"}],"errors":[]}

Answer 1

回答您原来的问题:提供错误分数反馈的最佳方式是联系文本分析团队 ( [email protected] )

对于提供的具体示例，我们将研究可能导致此问题的原因。不知何故，机器知道这是积极的，而我们当然知道它不是。

路易斯·卡布雷拉 |文本分析项目经理 |微软云人工智能平台