Extraktion von Stimmungen¶
Bemerkung
AI_SENTIMENT ist die aktualisierte Version von ENTITY_SENTIMENT (SNOWFLAKE.CORTEX). Die neueste Funktionalität finden Sie unter AI_SENTIMENT.
Die Funktion AI_SENTIMENT bietet eine hochmoderne, hochwertige Stimmungsklassifizierung über verschiedene Regionen und Sprachen hinweg. Mit AI_SENTIMENT erhalten Sie sowohl eine allgemeine als auch eine detaillierte, aspektbasierte Stimmungsanalyse für Anwendungsfälle wie die folgenden:
Social Media-Überwachung
Detaillierte Produktanalyse
Umfassende Studien zur Markenwahrnehmung
Erweiterte Marktintelligenz
Analyse des Mitarbeiterengagements
Zuordnung von Kundenerfahrungen
Analyse der Performance von Inhalten
Optimierung des Kundensupports
Qualität der Extraktion von Stimmungen¶
AI_SENTIMENT verwendet ein kundenspezifisches Large Language Model von Snowflake, das eine branchenführende Genauigkeit bezüglich der Gesamtstimmung und der aspektbasierten Stimmung liefert. Die folgende Tabelle bietet Informationen zur Leistung von AI_SENTIMENT bei den Benchmarks „Overall Sentiment“ und „Aspect Based Sentiment“ (ABSA-mix) im Vergleich zu gängigen Modellen. Die in der mehrsprachigen Benchmark bewerteten Sprachen sind Englisch, Spanisch, Französisch, Deutsch, Hindi, Italienisch und Portugiesisch.
Bemerkung
Einige der verglichenen Modelle sind in Snowflake Cortex nicht verfügbar.
Modell
|
Aspektbasierte Stimmung
Genauigkeit (
ABSA-mix) |
Aspektbasierte Stimmung
Genauigkeit (
ABSA-multilingual) |
Gesamtstimmung
Genauigkeit
|
Gesamtstimmung
Genauigkeit (mehrsprachig)
|
|---|---|---|---|---|
Cortex AI |
0,92 |
0,81 |
0,83 |
0,83 |
|
0,84 |
0,79 |
0,75 |
0,82 |
|
0,83 |
0,80 |
0,77 |
0,78 |
|
0,83 |
0,73 |
0,80 |
0,78 |
|
0,82 |
0,79 |
0,71 |
0,76 |
|
0,82 |
0,79 |
0,71 |
0,76 |
AWS- |
0,62 |
0,64 |
Aufrufen der Funktion AI_SENTIMENT¶
Standardmäßig gibt Cortex AI_SENTIMENT gibt Scores für die Gesamtstimmung für den gesamten Inhalt zurück. Allerdings kann AI_SENTIMENT auch eine Bandbreite von Kundenmeinungen erfassen, die über die allgemeinen positiven, negativen und neutralen Buckets hinausgehen. Für diese optionale aspektbasierte Stimmungsanalyse geben Sie den Inhalt (z. B. einen Kundenkommentar oder eine Bewertung) und die Aspekte (auch Entitäten oder Kategorien genannt) an, für die Sie die Stimmung analysieren möchten. AI_SENTIMENT gibt die Stimmung für jede Entität sowie eine Gesamtstimmung zurück. Um nur die Gesamtstimmung zu erhalten, geben Sie den Inhalt ohne Aspekte an.
Beispiele für Englisch¶
Im folgenden Beispiel wird AI_SENTIMENT verwendet, um die Stimmungsklassifizierung einer Produktbewertung zu erhalten.
Rückgabewert:
Im folgenden Beispiel wird AI_SENTIMENT verwendet, um die Stimmungsklassifizierung für bestimmte Aspekte einer Restaurantbewertung zu erhalten.
Rückgabewert:
Wenn einige von Ihnen angegebene Aspekte nicht auf den von Ihnen bereitgestellten Text zutreffen, gibt AI_SENTIMENT für diese Aspekte „unknown“ zurück, wie im folgenden Beispiel für „Professionalism“ und „Brand“ gezeigt.
Rückgabewert:
Mehrsprachige Beispiele¶
Wie die folgenden zwei ähnlichen Beispiele zeigen, kann AI_SENTIMENT die Stimmung in mehreren Sprachen analysieren, sodass Sie den Text nicht übersetzen müssen und damit das Risiko eingehen, einen wesentlichen Teil seiner Bedeutung zu verlieren. Sie müssen die Sprache des Textes nicht angeben. Aspekte können in der Sprache des Textes angegeben werden, wie im folgenden Beispiel gezeigt, oder in Englisch, wie im zweiten Beispiel gezeigt.
Bemerkung
AI_SENTIMENT unterstützt Englisch, Französisch, Deutsch, Hindi, Italienisch, Spanisch und Portugiesisch.
Beispiel mit Text und Bezeichnungen auf Spanisch:
Rückgabewert:
Beispiel mit Text auf Deutsch und Bezeichnungen auf Englisch:
Rückgabewert:
Modelleinschränkungen¶
All large language models (LLMs) available in Snowflake Cortex AI have limitations on the total number of input and output tokens, which is referred to as the model’s context window. Inputs exceeding the context window limit result in an error. Output which would exceed the context window limit is truncated.
Das Kontextfenster für AI_SENTIMENT ist so eingestellt, dass das Modell ein hohes Maß an Genauigkeit aufrechterhalten kann. AI_SENTIMENT wurde für Texteingaben mit 2.048 Token (ca. 1.600 Wörter) trainiert und optimiert. Sie können maximal zehn Aspekte angeben, von denen jeder nicht länger als 30 Zeichen ist.
Funktion |
Kontextfenster (Token) |
Maximale Anzahl von Entitätsbezeichnungen |
|---|---|---|
AI_SENTIMENT |
2,048 |
10 |