在此场景中,您正在使用 Azure OpenAI 服务使用文本分析 API 执行文本分析任务。要求之一是禁用内容过滤器以获得更准确的结果。
要实现此目的,首先通过提供终结点和密钥来设置 Azure 文本分析客户端。这些凭据允许您验证和访问文本分析 API。
接下来,您定义一个名为disable_content_filters的函数,该函数将一段文本作为输入。在函数内部,您可以使用 Azure 文本分析客户端中的analyze_sentiment 方法对给定文本执行情感分析。通过设置 profanity_filter=False,您可以确保针对此分析禁用内容过滤器。
然后从结果中提取情感分数,代表文本的积极情感。该分数提供了对文本中表达的情绪的宝贵见解,而不受内容过滤器的影响。
根据提供的代码和 Azure 文本分析 API 的文档,该代码片段演示了如何在进行analyze_sentiment API 调用时通过设置 profanity_filter=False 来禁用内容过滤器。这应该允许您在没有任何内容过滤的情况下分析文本并准确检索情绪分数。
在情感分析的背景下,算法分析文本数据以确定文本传达的情感或情绪基调。情感分析算法为文本分配情感分数,指示文本中表达的积极、消极或中立的程度。
app.py:
import os
from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
def disable_content_filters(text_to_analyze):
# Replace with your actual Azure Text Analytics endpoint and key
endpoint = "https://your-resources.cognitiveservices.azure.com/"
key = "your-key"
# Initialize the Text Analytics client
credential = AzureKeyCredential(key)
text_analytics_client = TextAnalyticsClient(endpoint, credential)
try:
# Analyze sentiment without content filtering
response = text_analytics_client.analyze_sentiment(
documents=[{"id": "1", "text": text_to_analyze}],
language="en",
profanity_filter=False # Disable content filters
)
# Extract sentiment score
sentiment_score = response[0].confidence_scores.positive
# Interpret sentiment score (e.g., positive, negative, neutral)
if sentiment_score >= 0.6:
sentiment_label = "positive"
elif sentiment_score <= 0.4:
sentiment_label = "negative"
else:
sentiment_label = "neutral"
return f"The sentiment of the text is {sentiment_label}."
except Exception as e:
return f"Error analyzing sentiment: {str(e)}"
# Example usage
sample_text = "I love sunny days and ice cream!"
result = disable_content_filters(sample_text)
print(result)
结果:
原因:
您可以在下面的文档中找到唯一的方法。