问Azure文本分析情感分析

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在引擎盖下，我们有两个分类器。

首先，一个客观性模型，它告诉我们给定记录是客观的概率。

例如，如果有人说“This圣诞节派对在凯悦酒店举行”，这是一个客观句子，但像这样的句子：“我喜欢在凯悦酒店举行的派对，场地很美。”是主观的。

然后，对于那些主观的记录，我们分析记录的极性，告诉我们句子是表达积极情绪还是负面情绪。

这些客观句子被映射到0.5。非客观句子考虑了极性结果在0到1之间的映射(0==最负，1=最正，0.4左右略负，0.6左右略正)。

出于所有实际目的，您可以说得分在0.45和0.65之间是中性的，0.45和更低的分数是负面的，0.65和更高的分数是正面的。

现在，模型如何将一些东西归类为客观的或不客观的？这一切都是关于训练数据，以及为这些数据提供的标签。