Discourse AI - Sentiment

[Discourse]

Ce sujet couvre la configuration de la fonctionnalité de sentiment du plugin Discourse AI.

Niveau d’utilisateur requis : Modérateur

Sentiment garde un œil sur votre communauté en analysant les publications et en fournissant des scores de sentiment et d’émotion pour vous donner une idée générale de votre communauté sur n’importe quelle période. Ces informations peuvent être utiles pour déterminer le type d’utilisateurs qui publient dans votre communauté et interagissent les uns avec les autres.

Fonctionnalités

• Sentiment général : compare le nombre de publications classées comme positives ou négatives
• Graphique à barres présentant la valeur numérique basculable pour les scores positifs, négatifs et généraux
• Émotion : nombre de sujets et de publications classés par plusieurs émotions, regroupés par période
  • Aujourd’hui
  • Hier
  • 7 derniers jours
  • 30 derniers jours
• Rapports pour toute période accessible via les paramètres
  • Annuel
  • Trimestriel
  • Mensuel
  • Hebdomadaire
  • Plage personnalisée
• Applicable uniquement aux utilisateurs administrateurs

Activation du sentiment

Configuration

Le sentiment est activé par défaut pour les clients hébergés. Pour les étapes manuelles, voir ci-dessous.

1. Accédez aux paramètres Admin → Plugins → recherchez ou trouvez discourse-ai et assurez-vous qu’il est activé.
2. Activez ai_sentiment_enabled pour l’analyse de sentiment.
3. Rendez-vous sur /admin/dashboard/sentiment pour voir leurs rapports respectifs.

Une fois activé, le sentiment classera toutes les publications à venir et celles des 60 derniers jours. Pour classer toutes les publications historiques de votre site, une tâche de remplissage doit être exécutée depuis la console.

Hébergé par nous ?

Contactez-nous à team@discourse.org et nous le ferons pour vous.

Auto-hébergé ?

./launcher enter app
rake ai:sentiment:backfill

FAQ technique

Comment les données des sujets/publications sont-elles traitées ? Comment les scores sont-ils attribués ?

• Le sentiment a une fidélité “par publication”. Pour chaque publication, nous pouvons déterminer le sentiment, puis découper ces données de nombreuses manières (par tag / catégorie / temps, etc.). Il compare le nombre de publications classées comme positives ou négatives. Celles-ci sont calculées lorsque les scores positifs ou négatifs sont supérieurs au score seuil défini.

Y a-t-il des projets pour ajouter la prise en charge d’autres langues ?

• Oui, à l’avenir ! En ajoutant des modèles d’apprentissage automatique (ML) simples multilingues et en utilisant des grands modèles de langage (LLM) multilingues pour classer les données, au lieu de modèles dédiés.

Quels modèles sont utilisés pour alimenter le sentiment ?

• Actuellement, nous utilisons SamLowe/roberta-base-go_emotions · Hugging Face et cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment-latest · Hugging Face.

Mises en garde

• Les publications classées comme neutres (ni positives ni négatives) ne sont pas affichées.
• Les messages privés (MP) sont exclus des calculs.