Dễ dàng định lượng dữ liệu khảo sát khi nó là nhiều lựa chọn: Bạn sử dụng bảng tổng hợp để tìm ra tỷ lệ phần trăm cho mỗi câu trả lời. Nhưng còn câu trả lời dạng văn bản tự do thì sao? Rất khó để xử lý những thứ này nếu bạn có hàng trăm hoặc hàng nghìn cái.
Phân tích cảm xúc là một phương pháp dựa trên máy để dự đoán xem câu trả lời là tích cực hay tiêu cực. Microsoft cung cấp một công cụ phân tích tình cảm trong Excel. Nó được gọi là Azure Machine Learning.
Phân tích tình cảm truyền thống yêu cầu một con người phân tích và phân loại 5% các câu nói. Excel sử dụng MPQA Chủ quan Lexicon. Từ điển chung này bao gồm 5.097 từ tiêu cực và 2.533 từ tích cực. Mỗi từ được gán cho một cực mạnh hoặc yếu. Điều này hoạt động hiệu quả đối với các câu ngắn, chẳng hạn như tweet hoặc bài đăng trên Facebook.
Tìm trong nhóm Bổ trợ của tab Chèn. Biểu tượng đầu tiên được gọi là Cửa hàng và bây giờ được gọi là Ứng dụng của tôi. Nhấp vào biểu tượng đó và tìm kiếm Azure Machine Learning.
Chỉ định một phạm vi đầu vào và hai cột trống cho phạm vi đầu ra.
Tiêu đề cho phạm vi đầu vào phải khớp với tweet_text của lược đồ.
Kết quả hiển thị tích cực, tiêu cực hoặc trung tính và một điểm phần trăm. Các mục gần 99% rất có thể là dương tính. Các mặt hàng gần 0% rất có thể bị âm.
