前言:

今天要製作一個簡單的自然語言處理應用程式，使用Azure Cognitive Services中的Text Analytics服務來進行情感分析或文字摘要是一個有趣的專案。以下是逐步的指南，以建立情感分析工具或文字摘要器：

步驟1：註冊Azure帳戶

如果尚未擁有Azure帳戶，可以前往Azure官方網站註冊一個免費或試用帳戶，參考DAY-3文章。

步驟2：建立Azure資源

在Azure帳戶中，建立一個新的Text Analytics資源。請按照以下步驟進行操作：
• 登錄到Azure控制台。
• 點擊左上角的"建立資源"按鈕。
• 在搜索欄中輸入"Text Analytics"，然後選擇"Text Analytics"服務。
• 點擊"建立"，然後按照指示填寫相關資訊，包括資源名稱、定價層等。
• 點擊"檢閱+建立"，然後按照指示完成建立資源的過程。

步驟3：取得Text Analytics API金鑰和端點

一旦我們的Text Analytics資源建立完成，前往資源的設定，並從那裡取得Text Analytics服務的API金鑰和端點。這將用於與Text Analytics API進行通信。

步驟4：設計應用程式

接下來，我們可以開始設計自然語言處理應用程式。我們可以選擇建立一個情感分析工具或文字摘要器，或者兩者都實現。以下是一個簡單的Python示例，用於情感分析：

import os
from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential

# 設定Text Analytics服務的API金鑰和端點
api_key = "Your-API-Key"
endpoint = "Your-Endpoint-URL"

# 建立Text Analytics客戶端
credentials = AzureKeyCredential(api_key)
text_analytics_client = TextAnalyticsClient(endpoint, credentials)

# 要分析的文本
documents = ["這個產品太棒了！我非常喜歡它。",
             "這部電影真的很令人失望。"]

# 執行情感分析
response = text_analytics_client.analyze_sentiment(documents=documents)

for result in response:
    print("文本:", result.id)
    print("情感:", result.sentiment)

請將"Your-API-Key"和"Your-Endpoint-URL"替換為我們的Text Analytics服務的API金鑰和端點。這個示例將分析文本的情感並輸出結果。

結語：

這個簡單的自然語言處理應用程式示例只是一個開始，我們可以根據需要擴展它，並探索更多Text Analytics服務提供的功能，如實體識別、詞性標記、關鍵詞提取等。自然語言處理是一個廣泛的領域，可用於各種應用，包括情感分析、文本分類、自動回覆等。希望這個指南能幫助我們開始使用Azure Cognitive Services中的Text Analytics服務，並將其應用於我們的項目中。

謝謝大家耐心觀看~~~~~
剩最後五天!之後會將實作結果都補上，因為每天都有點來不及......ಥ_ಥ