简介

Qualtrics是一个很好的工具，用于建立和分发与不同操作相关的调查。在上一篇博文中，我们看到了如何计算调查响应的得分并将其推回到服务。现在，让我们来讨论一个新的用例。如果调查中有文本问题，我们想得到这些问题答案的文本情感，数据支持，那该怎么办。在这篇博文中，我们将介绍Qualtrics的文本智商工具，主要关注情绪分析。这篇博文是我的Qualtrics技术系列的一部分。

要求

过程

所以，定义了所有这些，让我们从实际开始。我们需要执行四个主要步骤来计算调查中某个问题的情绪得分并推送数据。但在此之前，让我们检查一下演示服务控制器，如下所示。

如您所见，我们只有两个端点。一个用于运行状况检查，另一个用于显示推送回服务的调查数据。您可以在这里使用自己的服务来处理更多数据。值得一提的是，我们使用的Qualtrics实例位于公共云上。所以它只能访问部署在公共云上的服务。这就是为什么我现在已经在hanatrial帐户上部署了此服务。

我们将使用前两篇博文中使用的相同调查。我刚刚在这里添加了一个接受文本回答的问题。

现在，为了探索情绪分析功能，发布调查，然后单击调查选项卡上的"预览"按钮。回答所有问题（主要是课文问题）。做4-5次预览，积累那么多的回复。

现在，我们可以进入数据分析页签。在"数据"子选项卡下，我们可以看到所有记录的响应。如果我们转到"文本"子选项卡，那么我们将能够使用文本智商工具进行不同的文本分析，其中我们将在本文中只看到情感分析。记录级情绪分析通常需要一些时间来生成。因为基于之前的调查回答，现有的基于RNN的情绪预测模型是通过迁移学习重新训练的。要创建一个主题，我们只需在搜索栏中键入它，然后单击"创建主题"按钮。主题通常是答复中涉及的不同方面。在本例中，我用"training"一词创建了一个主题。那么，哪个句子有"training"这个词就属于这个训练主题了

同样，你可以根据复杂的查询添加很多其他主题，如图所示。一旦这样做了，我们将能够看到记录水平，以及个人的主题水平的情绪不同的反应。但情绪得分仍需要一段时间才能产生。所以，现在正是喝杯咖啡的好时机：P.

对我来说，情绪评分花了10分钟才产生。一旦生成了前几个分数。下一步不会花这么多时间，因为模型只能预测。情绪得分在-10到+10之间，分数如下所示。

如果我们点击每个回复右上角的"编辑"图标，我们将看到详细的情绪分析，对于您分配给回复的每个主题，它还将显示主题方面的情绪，如下所示。

这样我们将关闭数据分析选项卡，如我所示相信现在你对Qualtrics情绪分析功能有所了解。关于Text-IQ所做的情感分析的更多信息，微信返利机器人哪个好，请点击这里。

现在，大数据分析软件，我们已经理解了情感分析部分，让我们看看如何存储这些情感，大数据应用技术，以便以后使用。在上一篇博文中，我们在调查流中添加了一个"嵌入式数据"块，其中定义了一个存储调查分数的嵌入式变量。但这对情绪数据不起作用。Qualtrics提供了一个单独的模块，用于将问题的情绪相关数据（情绪标签、情绪极性、情绪得分）分配给嵌入变量。现在进入"调查流程"并添加一个文本情感块，如下所示。

现在，选择一个需要预测情感的问题。如果我们希望情绪是基于话题的，我们也可以在问题被添加后添加它。现在，我们可以在这里定义一些嵌入变量，并按如下方式分配情绪得分、情绪极性和情绪标签。

这样我们就可以保存调查流程并返回到"调查"选项卡。

现在我们有了保存问题情绪得分的嵌入变量，我们可以通过管道文本嵌入字段访问它。因此，在Actions选项卡中打开已经定义的任务，如前面的博文所示，创建一个名为"情绪"的新对象，并将"情绪分数"嵌入变量指定给该对象，如下所示：

现在，让我们保存它并发布调查。

Testing

要测试该应用程序，淘客助手，我们可以简单地打开预览模式并完成调查。现在，如果我们查看我们服务的日志，我们应该可以看到情绪评分以及其他调查数据如下：

在这种情况下，我只发回了情绪评分，您也可以尝试发送情绪标签或极性。我以此结束这个话题。如果您真的喜欢，请务必在下面留下您的反馈或建议。

重要链接

以前的博客文章：如何在Qualtrics上实施问题评分/权重并将其推回到服务–Qualtrics技术第2部分

整个系列：Qualtrics技术博客系列