Mendeteksi intent dengan analisis sentimen

Analisis sentimen memeriksa input pengguna dan mengidentifikasi opini subjektif yang berlaku untuk menentukan sikap pengguna sebagai positif, negatif, atau netral. Saat membuat permintaan deteksi intent, Anda dapat mengaktifkan analisis sentimen, dan respons akan berisi nilai analisis sentimen.

Natural Language API digunakan oleh Dialogflow untuk melakukan analisis ini. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang API dan dokumentasi tentang cara menafsirkan hasil analisis sentimen Dialogflow, lihat hal berikut:

• Analisis Sentimen
• Menafsirkan nilai analisis sentimen

Catatan: Jika skor analisis sentimen adalah 0, kolom yang ditampilkan sentimentAnalysisResult akan kosong. Jika Anda lebih memilih nilai 0 eksplisit dalam respons, lihat $outputDefaults parameter sistem.

Bahasa yang didukung

Untuk mengetahui daftar bahasa yang didukung, lihat kolom sentiment di halaman Bahasa. Jika Anda meminta analisis sentimen untuk bahasa yang tidak didukung, permintaan deteksi intent tidak akan gagal, tetapi kolom QueryResult.diagnostic_info akan berisi informasi error.

Sebelum memulai

Fitur ini hanya berlaku saat menggunakan API untuk interaksi pengguna akhir. Jika menggunakan integrasi, Anda dapat melewati panduan ini.

Sebelum memulai, selesaikan langkah-langkah berikut:

• Baca Dasar-dasar Dialogflow.
• Lakukan langkah-langkah penyiapan.

Membuat agen

1. Buka konsol Dialogflow ES.
2. Login ke konsol jika diminta. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Ringkasan konsol Dialogflow.
3. Di menu sidebar, luaskan Loading agents.
4. Klik Create new agent.
5. Masukkan nama agen, bahasa default, dan zona waktu default.
6. Masukkan project yang ada. Untuk mengizinkan konsol Dialogflow membuat project, pilih Create a new Google project.
7. Klik Create.

Setelan agen untuk analisis sentimen

Anda dapat memicu analisis sentimen per permintaan deteksi intent, atau Anda dapat mengonfigurasi agen untuk selalu menampilkan hasil analisis sentimen.

Catatan: Meskipun agen dikonfigurasi untuk menggunakan analisis sentimen, permintaan Actions on Google tidak akan menerima hasil analisis sentimen.

Untuk mengaktifkan analisis sentimen untuk semua kueri:

1. Buka konsol Dialogflow ES.
2. Pilih agen.
3. Pilih ikon setelan di samping nama agen.
4. Pilih tab Advanced.
5. Aktifkan Aktifkan analisis sentimen untuk kueri saat ini.

Menggunakan simulator Dialogflow

Anda dapat berinteraksi dengan agen dan menerima hasil analisis sentimen menggunakan simulator Dialogflow:

1. Masukkan "Thank you for helping me."
2. Lihat bagian SENTIMENT di bagian bawah simulator. Bagian ini menampilkan skor sentimen positif.
3. Masukkan "It didn't work at all." di simulator.
4. Lihat bagian SENTIMENT di bagian bawah simulator. Bagian ini menampilkan skor sentimen negatif.

Catatan: Jika sentimen yang sangat negatif ditampilkan, Anda dapat menyerahkan pengguna yang tidak puas ke agen langsung, atau memahami intent mana yang mengarah pada sentimen pelanggan yang paling negatif. Contoh implementasi handoff dapat ditemukan di GitHub.

Mendeteksi intent

Untuk mendeteksi intent, panggil metode detectIntent pada jenis Sessions.

REST

Panggil metode detectIntent dan berikan kolom sentimentAnalysisRequestConfig.

Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:

• PROJECT_ID: project ID Google Cloud Anda
• SESSION_ID: ID sesi

Metode HTTP dan URL:

POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/agent/sessions/SESSION_ID:detectIntent

Meminta isi JSON:

{
  "queryParams": {
    "sentimentAnalysisRequestConfig": {
      "analyzeQueryTextSentiment": true
    }
  },
  "queryInput": {
    "text": {
      "text": "please reserve an amazing meeting room for six people",
      "languageCode": "en-US"
    }
  }
}

Untuk mengirim permintaan Anda, perluas salah satu opsi berikut:

curl (Linux, macOS, atau Cloud Shell)

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI menggunakan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login, atau dengan menggunakan Cloud Shell, yang secara otomatis membuat Anda login ke gcloud CLI. Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/agent/sessions/SESSION_ID:detectIntent"

PowerShell (Windows)

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI menggunakan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login. Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/agent/sessions/SESSION_ID:detectIntent" | Select-Object -Expand Content

Anda akan melihat respons JSON seperti berikut:

{
  "responseId": "747ee176-acc5-46be-8d9a-b7ef9c2b9199",
  "queryResult": {
    "queryText": "please reserve an amazing meeting room for six people",
    "action": "room.reservation",
    "parameters": {
      "date": "",
      "duration": "",
      "guests": 6,
      "location": "",
      "time": ""
    },
    "fulfillmentText": "I can help with that. Where would you like to reserve a room?",
    ...
    "sentimentAnalysisResult": {
      "queryTextSentiment": {
        "score": 0.8,
        "magnitude": 0.8
      }
    }
  }
}

Perhatikan bahwa kolom sentimentAnalysisResult berisi nilai score dan magnitude.

Java

Untuk melakukan autentikasi ke Dialogflow CX, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.DetectIntentRequest;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.DetectIntentResponse;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.QueryInput;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.QueryParameters;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.QueryResult;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.SentimentAnalysisRequestConfig;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.SessionName;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.SessionsClient;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.TextInput;
import com.google.common.collect.Maps;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class DetectIntentWithSentimentAnalysis {

  public static Map<String, QueryResult> detectIntentSentimentAnalysis(
      String projectId, List<String> texts, String sessionId, String languageCode)
      throws IOException, ApiException {
    Map<String, QueryResult> queryResults = Maps.newHashMap();
    // Instantiates a client
    try (SessionsClient sessionsClient = SessionsClient.create()) {
      // Set the session name using the sessionId (UUID) and projectID (my-project-id)
      SessionName session = SessionName.of(projectId, sessionId);
      System.out.println("Session Path: " + session.toString());

      // Detect intents for each text input
      for (String text : texts) {
        // Set the text (hello) and language code (en-US) for the query
        TextInput.Builder textInput =
            TextInput.newBuilder().setText(text).setLanguageCode(languageCode);

        // Build the query with the TextInput
        QueryInput queryInput = QueryInput.newBuilder().setText(textInput).build();

        //
        SentimentAnalysisRequestConfig sentimentAnalysisRequestConfig =
            SentimentAnalysisRequestConfig.newBuilder().setAnalyzeQueryTextSentiment(true).build();

        QueryParameters queryParameters =
            QueryParameters.newBuilder()
                .setSentimentAnalysisRequestConfig(sentimentAnalysisRequestConfig)
                .build();
        DetectIntentRequest detectIntentRequest =
            DetectIntentRequest.newBuilder()
                .setSession(session.toString())
                .setQueryInput(queryInput)
                .setQueryParams(queryParameters)
                .build();

        // Performs the detect intent request
        DetectIntentResponse response = sessionsClient.detectIntent(detectIntentRequest);

        // Display the query result
        QueryResult queryResult = response.getQueryResult();

        System.out.println("====================");
        System.out.format("Query Text: '%s'\n", queryResult.getQueryText());
        System.out.format(
            "Detected Intent: %s (confidence: %f)\n",
            queryResult.getIntent().getDisplayName(), queryResult.getIntentDetectionConfidence());
        System.out.format(
            "Fulfillment Text: '%s'\n",
            queryResult.getFulfillmentMessagesCount() > 0
                ? queryResult.getFulfillmentMessages(0).getText()
                : "Triggered Default Fallback Intent");
        System.out.format(
            "Sentiment Score: '%s'\n",
            queryResult.getSentimentAnalysisResult().getQueryTextSentiment().getScore());

        queryResults.put(text, queryResult);
      }
    }
    return queryResults;
  }
}

Node.js

Untuk melakukan autentikasi ke Dialogflow CX, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

// Imports the Dialogflow client library
const dialogflow = require('@google-cloud/dialogflow').v2;

// Instantiate a DialogFlow client.
const sessionClient = new dialogflow.SessionsClient();

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const projectId = 'ID of GCP project associated with your Dialogflow agent';
// const sessionId = `user specific ID of session, e.g. 12345`;
// const query = `phrase(s) to pass to detect, e.g. I'd like to reserve a room for six people`;
// const languageCode = 'BCP-47 language code, e.g. en-US';

// Define session path
const sessionPath = sessionClient.projectAgentSessionPath(
  projectId,
  sessionId
);

async function detectIntentandSentiment() {
  // The text query request.
  const request = {
    session: sessionPath,
    queryInput: {
      text: {
        text: query,
        languageCode: languageCode,
      },
    },
    queryParams: {
      sentimentAnalysisRequestConfig: {
        analyzeQueryTextSentiment: true,
      },
    },
  };

  // Send request and log result
  const responses = await sessionClient.detectIntent(request);
  console.log('Detected intent');
  const result = responses[0].queryResult;
  console.log(`  Query: ${result.queryText}`);
  console.log(`  Response: ${result.fulfillmentText}`);
  if (result.intent) {
    console.log(`  Intent: ${result.intent.displayName}`);
  } else {
    console.log('  No intent matched.');
  }
  if (result.sentimentAnalysisResult) {
    console.log('Detected sentiment');
    console.log(
      `  Score: ${result.sentimentAnalysisResult.queryTextSentiment.score}`
    );
    console.log(
      `  Magnitude: ${result.sentimentAnalysisResult.queryTextSentiment.magnitude}`
    );
  } else {
    console.log('No sentiment Analysis Found');
  }

Python

Untuk melakukan autentikasi ke Dialogflow CX, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

def detect_intent_with_sentiment_analysis(project_id, session_id, texts, language_code):
    """Returns the result of detect intent with texts as inputs and analyzes the
    sentiment of the query text.

    Using the same `session_id` between requests allows continuation
    of the conversation."""
    from google.cloud import dialogflow

    session_client = dialogflow.SessionsClient()

    session_path = session_client.session_path(project_id, session_id)
    print("Session path: {}\n".format(session_path))

    for text in texts:
        text_input = dialogflow.TextInput(text=text, language_code=language_code)

        query_input = dialogflow.QueryInput(text=text_input)

        # Enable sentiment analysis
        sentiment_config = dialogflow.SentimentAnalysisRequestConfig(
            analyze_query_text_sentiment=True
        )

        # Set the query parameters with sentiment analysis
        query_params = dialogflow.QueryParameters(
            sentiment_analysis_request_config=sentiment_config
        )

        response = session_client.detect_intent(
            request={
                "session": session_path,
                "query_input": query_input,
                "query_params": query_params,
            }
        )

        print("=" * 20)
        print("Query text: {}".format(response.query_result.query_text))
        print(
            "Detected intent: {} (confidence: {})\n".format(
                response.query_result.intent.display_name,
                response.query_result.intent_detection_confidence,
            )
        )
        print("Fulfillment text: {}\n".format(response.query_result.fulfillment_text))
        # Score between -1.0 (negative sentiment) and 1.0 (positive sentiment).
        print(
            "Query Text Sentiment Score: {}\n".format(
                response.query_result.sentiment_analysis_result.query_text_sentiment.score
            )
        )
        print(
            "Query Text Sentiment Magnitude: {}\n".format(
                response.query_result.sentiment_analysis_result.query_text_sentiment.magnitude
            )
        )