これは、このドキュメントが感情的にややポジティブであることを示しています。段落ほど)を考えると、かなり感情的な値であるといえます。非常にポジティブな値になっていることにも注目してください。ドキュメントの全体的な感情を示します。そのドキュメントに感情的な内容がどのくらい含まれているかを示します。この値は、ドキュメントの長さに比例する傾向があります。ドキュメント内のポジティブな感情とネガティブな感情の違いを示しますが、具体的なポジティブな感情とネガティブな感情を特定するものではありません。「怒っている(angry)」と「悲しい(sad)」は両方ともネガティブな感情とみなされます。「怒っている」とみなされるテキストまたは「悲しい」とみなされるテキストを分析する場合、レスポンスではテキストの感情が「悲しい」または「怒り」ではなくネガティブであることだけが示されます。0.0)なドキュメントは、感情的でない場合もあれば、ポジティブとネガティブの両方の値が高いために互いに相殺されている混合的なドキュメントである場合もあります。値を使用してこの曖昧さを取り除くことができます。値が低くなりますが、混合的なドキュメントは高くなります。値を調整してください。これにより、感情的な内容の相対的な量を評価できます。次の表は、いくつかのサンプル値とその解釈の例を示しています。「明らかにポジティブ」と「明らかにネガティブ」という感情は、ユースケースと顧客ごとに異なります。実際に使用するときは、上記のものとは異なる結果となることもあります。実際の例に適したしきい値を定義し、テストと結果の検証の後でそのしきい値を調整することをおすすめします。超えたら「明らかにポジティブ」というようにしきい値を定義してから、データと結果を確認します。エンティティ分析エンティティ分析は、テキスト内のエンティティ(著名人、ランドマーク、日常的な物など、名前が付けられている「モノ」)に関する情報を提供します。固有のエンティティ(特定の人、場所など)に対応する固有名詞と、自然言語処理では「名詞類」とも呼ばれる普通名詞です。通常は、名詞が「エンティティ」になると考えて構いません。オフセットとして返されます。引数を渡す必要があります。フィールドエンティティ分析では、検出された一連のエンティティと、それらのエンティティに関連付けられたパラメータ(エンティティのタイプ、テキスト全体に対する関連性、テキスト内の位置など)が返されます。スコアの高い順に返されます。レスポンスを以下に示します。Lawrence」(人物)のエンティティが返されています。エンティティ分析は、この例の「Lawrence」のように類似したエンティティの曖昧さを取り除くのに便利です。エンティティのパラメータを格納するために使用されるフィールドは次のとおりです。このエンティティのタイプを示します(エンティティが人物か、場所か、消費財かなど)。この情報は、エンティティを区別したり、曖昧さを取り除いたりするのに役立ちます。パターンを作成したり、情報を抽出したりするために使用することもできます。Lawrence」など、類似した名前を持つエンティティを区別できます。タイプをご覧ください)。エンティティの知識リポジトリに関するソースの情報が含まれています。リポジトリは将来追加される場合があります。このフィールドには次のサブフィールドが含まれる場合があります。Identifier)が格納されます。値は異なる言語間でも一意であるため、異なる言語のエンティティをまとめるために使用することもできます。ドキュメントをご覧ください。検査に使用できるわけではありません。エンティティの一意識別子として使用できますが、エンティティに関する追加情報を参照するときは、この値に依存しないでください。ドキュメントのテキスト全体に対するこのエンティティの重要性または関連性を示します。情報の取得や要約の際にエンティティを優先するのに役立ちます。近いほど重要性が高くなります。エンティティが言及されているテキスト内のオフセット位置を示します。テキスト内で映画のタイトルではなく人物の「Lawrence」に言及されている箇所をすべて見つける場合などに便利です。Lawrence」と同じエンティティを指す「Lawrence」など)を収集するために使用することもできます。つのタイプがあります。「伝記映画」)としての言及である場合があります。エンティティ感情分析エンティティ感情分析とは、エンティティ分析と感情分析の両方を組み合わせたものであり、テキスト内でエンティティについて表現された感情(ポジティブかネガティブか)の特定を試みることです。エンティティ感情を表すには、数値のスコアと強度の値が使用され、そのエンティティについて言及されるたびに感情が特定されます。このスコアを集計して、そのエンティティの全体的な感情スコアと強度が計算されます。メソッドを次の形式で使用します。パラメータをリクエストとともに指定できます。パラメータ内のテキストの言語コードを表します。リクエストのコンテンツの言語を自動的に検出します。サポートされる言語については、言語のサポートをご覧ください。指定されたテキストを処理してエンティティを抽出し、感情を特定します。これらの値については、感情分析の値の解釈で説明しています。値を集計したものです。