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「彼らは混ざり合うのだろうか？」 ブログシリーズでは、データとツールの最も興味深いブレンドを実験します。
従来のソースと最新のデータレイク、保護された内部レガシーツールを備えたクラウド上のオープンソースDevOps、NoSQLを備えたSQL、社内の手書きのメモを備えた群衆の叡智、アイドルチャットを備えたIoTセンサーデータのいずれであっても、私たちは知りたいと思っています：それらは混ざり合うのでしょうか？ ウェブサイトのテキストとWord文書を比較するとどうなるか知りたいですか？
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チャレンジ
ソーシャルメディアを常に把握することは、困難な作業になる可能性があります。 TwitterとFacebookは、顧客と対話するための主要な方法になりつつありますが、すべてのツイート、投稿、および言及をどのように追跡しますか？ 最も重大な問題と最大の問題を抱えている顧客にジャンプしていることをどのように確認しますか？
Twitterは企業とのコミュニケーションに世界で好まれるソーシャルメディアツールのXNUMXつになっているため、企業はネガティブなものに対処できるように言及やメッセージを監視することに必死です。 このプロセスを自動化するXNUMXつの方法は、 機械学習 （ML）、各ツイートに対して感情分析を実行して、最も重要なツイートに優先順位を付けるのに役立てます。 ただし、これらのモデルの構築とトレーニングには時間がかかり、困難な場合があります。
アプリケーションプログラミングインターフェイス（API）を介してMachine Learning as a Service（MLaaS）またはMLを提供するすべての大手企業（Microsoft、Google、Amazon）が爆発的に増加しています。 これにより、展開が急速にスピードアップし、単一のモデルをトレーニングしたり、使用する機械学習ライブラリを選択したりすることなく、画像認識、感情分析、翻訳を実行できるようになります。
これらすべてのAPIは素晴らしいものですが、共通点がXNUMXつあります。 IDEをクラックして開き、コードを記述し、Python、Java、またはその他の言語でアプリケーションを作成する必要があります。
時間がない場合はどうなりますか？ これらのツールを現在のワークフローに統合したい場合はどうなりますか？ AnalyticsプラットフォームのRESTノードを使用すると、ワークフローを展開し、これらのサービスをXNUMXつのノードに統合できます。
この「彼らは混ざり合うのだろうか？」 記事では、TwitterとMicrosoftAzureのコグニティブサービスの組み合わせについて説明します。 テキスト分析API 最近のツイートの感情分析を実行します。
トピック： TwitterでMicrosoftAzureのコグニティブサービスを使用します。
課題： TwitterとAzureCognitiveServicesを組み合わせて、最近のツイートの感情分析を実行します。 最も否定的なツイートをランク付けし、ソーシャルメディアとPRチームが対話するためのインタラクティブなテーブルを提供します。
アクセスモード/統合ツール： TwitterおよびMicrosoftAzureコグニティブサービス。
実験
この実験では外部サービスを利用しているため、次のものが必要になります。
Twitter APIコネクタノードで使用するには、Twitter開発者アカウントのAPIキー、シークレット、アクセストークン、およびアクセストークンシークレットが必要です。 AzureCognitiveServicesサブスクリプションキーも必要になります。
AzureCognitiveServicesアカウントを作成する
Azure Portalにログインしたら、Cognitive Servicesに移動すると、新しいサービスが作成されます。
1.「追加」をクリックして、TextAnalyticsサービスを検索します。
2. [作成]をクリックして、サービスに名前、場所、およびリソースグループを指定してプロビジョニングします。 これが初めてのAzureサービスである場合は、新しいリソースグループを作成する必要がある場合があります。
3.作成したら、[リソース管理]の下の[クイックスタート]セクションに移動します。ここで、WebAPIキーとAPIエンドポイントを見つけることができます。 ワークフローで必要になるため、これらを保存します。
実験：ツイートを抽出してAzureCognitiveServicesに渡す
このワークフローの展開は非常に簡単です。 実際、15ノードで実行できます。
ワークフローには、これらのタスクを処理するXNUMXつの部分が含まれています。
1. Twitterからデータを抽出し、CognitiveServicesAPIと互換性のあるJSON形式にラップします
2.そのリクエストをコグニティブサービスに送信する
3.出力JSON形式を取得し、レポート用の構造化テーブルに変換します。 感情のランク付けと色の適用
Azureでは、次のJSON形式が必要です。
アナリティクスプラットフォームには、拡張機能から利用できる優れたTwitterノードが含まれています（まだインストールされていない場合）。 これにより、Twitterにすばやく簡単に接続し、検索用語に基づいてツイートをダウンロードできます。
Twitterから出力を取得し、それを上記の形式のJSONリクエストに変換して、送信できます。 ConstantValueColumnノードとJSONRowCombinerノードは、期待どおりにTwitter出力をdocument要素でラップします。
POSTリクエストノードを使用すると、REST APIサービスとのやり取りが非常に簡単になり、POSTリクエストを簡単に送信できるようになります。
お住まいの地域のそれぞれのURLを取得する必要があります。 ここオーストラリアでは、URLは次のとおりです。
いくつかのリクエストヘッダーを追加するため、認証を空白のままにすることができます。
ヘッダーキーを追加する必要があります。
およびヘッダー値：
そして別のヘッダーキー：
サブスクリプションキーのヘッダー値は、作成したAzureCognitiveServicesの一部として提供されるキーになります。
ワークフローをガイドとして使用している場合は、Twitter APIコネクタノードを、Twitter APIキー、APIシークレット、アクセストークン、およびアクセストークンシークレットで更新してください。
これで、Azureからの応答を受け取り、グループ化を解除し、これらのデータをユーザー名やフォロワー数などの追加のTwitterデータと結合して、この人がどれほど影響力があるかを理解できます。 影響力が大きいほど、優先順位が高くなる可能性があります。
データの報告
作成したら、テーブルビューノードを使用して、感情でソートされたインタラクティブなテーブルに情報を表示できます。 これは、PRおよびソーシャルメディアチームに配布してアクションを起こし、カスタマーサービスを向上させることができます。
展開を大幅に強化し、このサービスに本当にアクセスできるようにするには、サーバー上のWebPortalを使用して、ソーシャルメディアチーム向けのインタラクティブなオンライン感情サービスを作成し、レポートを更新したり、独自のTwitterクエリを送信したり、アラートを提供したりできます。チームは問題に飛びつくことができます。
では、チャレンジを完了して、TwitterとAzureをXNUMXつのワークフローに統合することができたのでしょうか。 はい、私たちはいました！
参照：
次の予定…
これを楽しんだら、これを惜しみなく共有し、将来のブレンドについてのあなたのアイデアを教えてください。
PlatoAi。 Web3の再考。 増幅されたデータインテリジェンス。
アクセスするには、ここをクリックしてください。
ソース：https：//www.dataversity.net/will-they-blend-twitter-meets-azure-sentiment-analysis-via-api/
