😟 💹 🦂 Azure Machine LearningとPower Queryを使用してExcelでテキストの調性を分析する 🧕🏼 🤴🏿 🚶🏽

あなたは先週、Azure MarketplaceでAzure Machine Learningモデルを公開する機能に関するJoseph Siroshの投稿を見たことがあるかもしれません。MSはすでに多くのAPIを公開しています。 Excelには、これらのAPIにアクセスするために使用できる特別なアドオンがありますが、少なくとも1つのAPI（センチメント分析API ）がPower Queryから直接使用できることに気付きました。

これを行うには、まずAzure Marketplaceにアクセスし、Microsoftアカウントでログインして、 Lexicon Based Sentiment Analysis APIにサインアップする必要があります。ドキュメントには、1か月あたり25,000件のトランザクションが無料であると書かれています。 API自体は非常に単純です。評価の提案を渡すと、-1から1の応答を受け取ります。1は正の調性、-1は負を意味します。たとえば、「良い一日を過ごしました」という式は値1を返します。

「私には悪い日がありました」という表現は、-1を返します。

これで、Power Queryに進み、「Azure Marketplaceから」をクリックできます（Power QueryからAzure Marketplaceを初めて使用する場合は、資格情報を入力する必要があります）。

次に、「ナビゲータ」パネルが表示されたら、「スコア」をダブルクリックします。

APIはPower Queryの関数として表示され（これはODataサービス操作だと思いますが、よくわかりません）、「スコア」をダブルクリックすると関数が呼び出されます。このフィールドに式を入力すると、クエリエディターが開き、評価の結果が表示されます。

ただし、何か便利なことをするためには、「今すぐ」関数を呼び出すだけでなく、関数を返すリクエストを行う必要があります。これを行うには、クエリを少し編集します。 Advanced Editorに移動すると、リクエストのMコードが表示されます。次のようになります。

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"

次のコードを残して、関数を呼び出す最後の行（＃“ Invoked FunctionScore1”）を削除する必要があります。

 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

[閉じる＆ロード]をクリックして、クエリエディターウィンドウを閉じることができます。これで、他のクエリから呼び出すことができる「スコア」関数ができました。たとえば、次のExcelスプレッドシートを作成します。

[テーブルから]ボタンをクリックしてこのテーブルをPower Queryにロードし、クエリエディターで[カスタム列の追加]をクリックして、スコア（[Sentence]）という式で "Sentiment Score"という新しい列を追加します。

この関数を呼び出すには、ワークシートからAPIにデータを送信する必要があるため、使用するデータのプライバシーレベルを設定するように求められます。

[続行]をクリックし、このワークブックのプライバシーレベルを[パブリック]に設定して、データをAPIに送信できるようにします。

「保存」をクリックすると、「記録」という値を含む「センチメントスコア」列が追加されていることがわかります。この列の「展開」アイコンをクリックしてから、「OK」をクリックします。

そして最後に、実際には推定値が表示されます。

コードは次のとおりです。

 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"

ここからワークブックファイルをダウンロードできます。

もちろん、Facebookステータスの更新でこれに抵抗することはできませんでした。これは、 Power Queryから非常に簡単にアクセスできます。 2009年6月から現在までの私のステータスの平均月次調子は次のとおりです。

ご覧のとおり、8月は特に気分がよかったです。おそらく、ほぼ1か月間休暇をとっていたためでしょう。

Azure Machine LearningとPower Queryを使用してExcelでテキストの調性を分析する

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