[Перевод] Анализ тональности текста в Excel с помощью Azure Machine Learning и Power Query
Возможно, вы видели пост Joseph Sirosh на прошлой неделе о возможности опубликовать модели Azure Machine Learning в Azure Marketplace, и что MS уже опубликовало некоторое количество API. Для Excel есть специальный аддон, который может используется для доступа к этим API, но я заметил, что как минимум одно API (Sentiment Analysis API) может использоваться напрямую через Power Query.Для того, чтобы сделать это, сперва вам необходимо зайти в Azure Marketplace, войти под вашим Microsoft-аккаунтом и подписаться на Lexicon Based Sentiment Analysis API. В документации говориться, что у вас есть 25000 транзакций в месяц бесплатно. API как таковое очень простое: передайте предложение для оценки, и вам в ответ придет оценка от -1 до 1, где 1 означает положительную тональность, а -1 отрицательную. Для примера, выражение «I had a good day» возвращает значение 1:
Тогда как выражение «I had a bad day» возвращает -1:
Теперь вы можете проследовать в Power Query и кликнуть «From Azure Marketplace» (вам потребуется ввести свои учетные данные, если это первый раз, когда вы используете Azure Marketplace из Power Query):
И затем, когда появится панель «Navigator», дважды щелкните на «Score»:
API представляется как функция в Power Query (я думаю из-за того, что это операция OData-сервиса, но я не уверен), и двойной клик на «Score» вызовет функцию. Вы можете ввести выражение в это поле, и откроется Query Editor для отображения результата оценки:
Однако, для того, чтобы сделать что-то полезное, надо не просто вызвать функцию «прямо сейчас», надо сделать запрос, который возвращает функцию. Для этого следует немного отредактировать запрос. Перейдите в Advanced Editor, и вы увидите M-код для запроса — он будет выглядеть как-то так:
let Source = Marketplace.Subscriptions (), #«https://api.datamarket.azure.com/data.ashx/aml_labs/lexicon_based_sentiment_analysis/v1/» = Source{[ServiceUrl=«https://api.datamarket.azure.com/data.ashx/aml_labs/lexicon_based_sentiment_analysis/v1/»]}[Feeds], Score1 = #«https://api.datamarket.azure.com/data.ashx/aml_labs/lexicon_based_sentiment_analysis/v1/»{[Name=«Score»]}[Data], #«Invoked FunctionScore1» = Score1(«I had a good day») in #«Invoked FunctionScore1» Вам нужно удалить последнюю строчку (#«Invoked FunctionScore1»), которая вызывает функцию, оставив следующий код:
let Source = Marketplace.Subscriptions (), #«https://api.datamarket.azure.com/data.ashx/aml_labs/lexicon_based_sentiment_analysis/v1/» = Source{[ServiceUrl=«https://api.datamarket.azure.com/data.ashx/aml_labs/lexicon_based_sentiment_analysis/v1/»]}[Feeds], Score1 = #«https://api.datamarket.azure.com/data.ashx/aml_labs/lexicon_based_sentiment_analysis/v1/»{[Name=«Score»]}[Data], #«Invoked FunctionScore1» = Score1(«I had a good day») in Score1 Теперь вы можете кликнуть «Close & Load» для закрытия окна Query Editor. Сейчас у вас есть функция «Score», которую вы можете вызывать из других запросов. Для примера, сделайте следующую Excel-таблицу:
Кликните на кнопке «From Table» для загрузки этой таблицы в Power Query, затем в Query Editor«e нажмите «Add Custom Column» и добавьте новую колонку, названую «Sentiment Score» с выражением Score ([Sentence])
Вам будет предложено установить уровень конфиденциальности для используемых данных, так как вызов этой функции включает в себя отправку данных с вашего листа в API, где, потенциально, кто-то может увидеть их.
Нажмите «Continue» и установите уровень конфиденциальности для этой рабочей книги как «Public» для того что бы данные могли быть отправлены в API:
Нажмите «Save», и вы увидите, что была добавлена колонка «Sentiment Score», содержащая значение «Record». Нажмите на иконку «Expand» в этой колонке и затем «Ok»:
И, наконец, вы увидите, собственно, оценки:
Вот какой получился код:
let Source = Excel.CurrentWorkbook (){[Name=«Table3»]}[Content], #«Added Custom» = Table.AddColumn (Source, «SentimentScore», each Score ([Sentence])), #«Expand SentimentScore» = Table.ExpandRecordColumn (#«Added Custom», «SentimentScore», {«result»}, {«SentimentScore.result»}) in #«Expand SentimentScore» Вы можете загрузить файл с рабочей книгой тут.
Конечно, я не смог устоять и повторил это с моими обновлениями статуса в Facebook — к которым можно очень легко получить доступ из Power Query. Вот среднемесячная оценка тональности моих статусов с июня 2009 года до настоящего времени:
Как вы можете видеть, я был в особенно хорошем настроении в августе — возможно, из-за того, что я был в отпуске практически весь месяц.
