AI_SENTIMENT¶

Syntax¶

AI_SENTIMENT( <text> [ , <categories> ] )

Argumente¶

Benötigt:

text

Zeichenfolge, die den Text enthält, in dem die Stimmung erkannt wird.

Optional:

categories

Ein Array mit bis zu zehn Kategorien (auch „Entitäten“ oder „Aspekte“ genannt), für die die Stimmung extrahiert werden soll. Jede Kategorie ist eine Zeichenfolge. Wenn Sie z. B. die Stimmung einer Bewertung eines Unternehmens extrahieren möchten, könnten Sie ['cost', 'quality', 'service', 'wait time'] als Kategorien angeben. Jede Kategorie darf maximal 30 Zeichen lang sein.

Wenn Sie dieses Argument nicht angeben, gibtAI_SENTIMENT nur die Gesamtstimmung zurück.

Rückgabewerte¶

Ein OBJECT-Wert, der ein categories-Feld enthält. categories ist ein Array von Kategoriedatensätzen. Jede Kategorie enthält diese Felder:

• name: Der Name der Kategorie. Die Kategorienamen entsprechen den im categories-Argument angegebenen Kategorien.

• sentiment: Die Stimmung der Kategorie. Jedes Stimmungsergebnis ist eine der folgenden Zeichenfolgen.

  • unknown: Die Kategorie wurde im Text nicht erwähnt.

  • positive: Die Kategorie wurde im Text positiv erwähnt.

  • negative: Die Kategorie wurde im Text negativ erwähnt.

  • neutral: Die Kategorie wurde im Text erwähnt, aber weder positiv noch negativ.

  • mixed: Die Kategorie wurde im Text sowohl positiv als auch negativ erwähnt.

Der overall-Kategoriedatensatz ist immer enthalten und enthält die Gesamtstimmung des Textes.

Beispiel:

{
  "categories": [
    {
      "name": "overall",
      "sentiment": "mixed"
    },
    {
      "name": "Brand",
      "sentiment": "unknown"
    },
    {
      "name": "Cost",
      "sentiment": "negative"
    },
    {
      "name": "Professionalism",
      "sentiment": "unknown"
    }
  ]
}

Anforderungen an die Zugriffssteuerung¶

Benutzer müssen eine Rolle verwenden, der die Datenbankrolle SNOWFLAKE.CORTEX_USER zugewiesen wurde: Weitere Informationen zu dieser Rolle finden Sie unter Erforderliche Berechtigungen.

Nutzungshinweise¶

AI_SENTIMENT kann die Stimmung in den Sprachen Englisch, Französisch, Deutsch, Hindi, Italienisch, Spanisch und Portugiesisch analysieren. Sie können Kategorien in der Sprache des Textes oder auf Englisch angeben.

Beispiele¶

Im folgenden Beispiel wird AI_SENTIMENT verwendet, um die Gesamtstimmung einer Rezension zu einem Gastronomiebetrieb zu erhalten.

SELECT AI_SENTIMENT('A tourist\'s delight, in low urban light,
    Recommended gem, a pizza night sight. Swift arrival, a pleasure so right,
    Yet, pockets felt lighter, a slight pricey bite. 💰🍕🚀');

Rückgabewert:

{
  "categories": [
    {
      "name": "overall",
      "sentiment": "positive"
    }
  ]
}

In diesem Beispiel enthält eine Tabelle mit dem Namen reviews eine Spalte mit dem Namen review_content, die den Text der von den Benutzern eingereichten Filmrezensionen enthält. Die Abfrage gibt die Stimmung mehrerer Aspekte von bis zu zehn Rezensionen zurück.

SELECT
  AI_SENTIMENT(
    review_content,
    ['concept', 'performance', 'script', 'cinematography', 'soundtrack']
  ),
  review_content
  FROM reviews LIMIT 10;

Regionale Verfügbarkeit¶

AI_SENTIMENT ist in den folgenden Regionen verfügbar:

Rechtliche Hinweise¶

Weitere Informationen dazu finden Sie unter KI und ML in Snowflake.

Einschränkungen¶

Snowflake Cortex-Funktionen unterstützen keine dynamischen Tabellen.