使用Microsoft Flow和Power BI进行情感分析

在本教程中，将学习如何通过几次点击操作，使用Power BI实时数据流进行情感分析，并查看图形表示。以印度目前流行的#Mebhichokidar标签为例，将使用这个标签来检查其流行情况。

先决条件

要完成这项任务，需要满足以下三个基本条件：

• 需要有一个Microsoft Flow账户。如果没有，可以通过创建。
• 需要有一个MicrosoftPower BI账户。如果没有，可以通过创建。
• 需要有一个MicrosoftAzurePortal账户用于认知服务。如果没有，不用担心，可以通过创建。

一旦拥有了这三个账户，就可以按照下面的步骤进行操作。

步骤1

打开Microsoft Flow，选择模板“Run Sentiment Analysis on tweets and push Result to a Power BI dataset”，如下图所示：

步骤2

选择该选项后，将看到如下屏幕：

步骤3

需要配置三个连接：文本分析连接（Azure认知服务）、Power BI（实时仪表板）连接以及Twitter连接。在这里，由于使用的是Office 365通用账户，因此Power BI已经通过该账户进行了认证。

步骤4

现在，让先连接Twitter账户。这可以通过点击“Sign In”来完成。在这里，需要授权Flow访问Twitter账户。

步骤5

接下来，需要定义文本分析连接，首先登录到Azure并搜索认知服务。如果不存在，则可以通过点击“Add”按钮来创建。

当点击“Add”按钮时，将看到如下链接。搜索文本分析并选择下面突出显示的选项：

提供适当的资源名称，并根据需要选择定价层。在这个例子中，选择了免费层。

步骤6

创建账户后，需要从“Get your Keys”选项中复制密钥，并从2b中复制Web API，如下图所示：

步骤7

到目前为止，已经创建了认知服务，现在回到Microsoft Flow并配置文本分析。在连接名称中输入任何名称，并提供之前复制的帐户密钥，同时复制Web API。

步骤8

现在，已经完成了连接。下一步是配置步骤。因此，当发布新推文时，将提供该推文给认知服务，使用检测情感，它将提供情感分数。情感分数将提供给Power BI。

步骤9

现在，点击这里的Twitter选项，可以添加多个文本选项。例如，可以看到在下面的搜索文本中添加了NarendraModi、Chokidar或MaybheeChokidar。

步骤11

现在，删除“Detect Sentiment action”，然后通过搜索情感再次添加。

步骤12

在这里，将配置情感选项，如所见。提供推文文本和语言（选择英语）。

步骤13

接下来，将配置Power BI，登录到http://app.powerBi.com并点击“Streaming Dataset”选项，因为将提供。

步骤14

现在，点击下面的API：

步骤15

现在，定义数据集，如下图所示。在这里，定义了字段。因此，在字段中，添加了情感分数（将由认知服务提供）、Twitter日期（推文发布时间）、用户名（发布推文的人）和推文文本（推文内容）。

定义数据集后，点击“Create”。

步骤16

现在，保存报告并根据要求配置报告。

步骤17

在这里，现在配置Power BI仪表板并删除下面的有效载荷，如下图所示：

步骤18

查看下面的配置，定义了刚刚创建的工作场所和数据集，并映射了字段。

步骤19

现在，保存流和配置，然后尝试运行它。如果一切顺利，将获得所有复选框。

现在，可以查看Power BI仪表板。将获得每分钟更新一次的图表，每当有特定标签的推文发布时，都会显示新的推文文本。