信賴分數的範圍是從 1 到 0。 接近 1 的分數表示標籤分類的信賴度更高，而較低的分數則表示較低的信賴度。 針對每個文件或每個句子，與標籤 (正面、負面和中性) 相關聯的預測分數最多會加到 1 為止。 如需詳細資訊，請參閱 負責任 AI 透明度資訊 。

意見挖掘是情感分析的一個功能。 此功能也稱為自然語言處理 （NLP） 中的基於方面的情感分析，可提供有關與文字中產品或服務屬性相關的意見的更精細資訊。 API 會將意見顯示為目標 (名詞或動詞) 以及評鑑 (形容詞)。

例如，如果客戶留下有關飯店的回饋，例如「房間很棒，但工作人員不友善」，則意見挖掘會在文字中找到目標（方面）及其相關的評估（意見）和情緒。 情感分析可能只會報告負面情感。

使用 REST API 時，若要在結果中進行意見挖掘，您必須在情感分析的要求中包含 opinionMining=true 旗標。 意見挖掘結果包含在情緒分析回應中。 意見挖掘是情感分析的擴充，並且會包含在您目前的 定價層 中。

若要使用情感分析，您可以提交原始非結構化文字以進行分析，並在應用程式中處理 API 輸出。 分析是按原樣執行，對針對您的資料所使用的模型不會進行額外的自訂。 有兩種方式可以使用情感分析：

決定如何處理資料 (選擇性)

指定情感分析模型

根據預設，情緒分析會在您的文字上使用最新的可用 AI 模型。 您也可以將 API 要求設定為使用特定的 模型版本 。

當您提交文件以透過情緒分析進行處理時，您可以指定文件是以哪些支援的 語言 撰寫。 如果您未指定語言，情緒分析預設為英文。 API 可能會在回應中傳回位移，以支援不同的 多語系和表情符號編碼 。

情感分析和意見挖掘會在您為其提供較少量的文字進行處理時，產生較高品質的結果。 此過程與某些功能相反，例如關鍵短語提取，這些功能在較大的文本塊上表現更好。

若要傳送 API 要求，您需要您的語言資源端點和金鑰。

您可以在 Azure 入口網站上找到語言資源的金鑰和端點。 它們位於資源的 [ 金鑰和端點 ] 頁面的 [ 資源管理 ] 底下。

分析會在接收要求時執行。 以同步方式使用情感分析和意見挖掘功能是無狀態的。 您的帳戶中不會儲存任何資料，且結果會在回應中立即傳回。

取得情感分析和意見挖掘結果

當您收到來自 API 的結果時，傳回的關鍵片語順序是由模型在內部決定的。 您可以將結果串流至應用程式，或將輸出儲存到本機系統上的檔案。

情感分析會傳回整份文件的情感標籤和信賴分數，以及其中的每個句子。 接近 1 的分數表示標籤分類的信賴度更高，而較低的分數則表示較低的信賴度。 文件可以有多個句子，而每個文件或句子中的信賴分數增加最多至 1。

意見挖掘在文本中定位目標（名詞或動詞）及其相關評估（形容詞）。 例如，「 餐廳的餐點很棒，我們的服務生很友善 」有兩個目標： 餐點 和 服務生 。 每個目標都有評鑑。 例如， 餐點 的評鑑是 很棒 ，而 服務生 的評鑑是 很友善 。

API 會傳回意見作為目標 (名詞或動詞) 以及評鑑 (形容詞)。

服務和資料限制

如需每分鐘和每秒可傳送的要求大小和數目的相關資訊，請參閱 服務限制 一文。