SENTIMENT (SNOWFLAKE.CORTEX)¶

センチメントの質¶

ENTITY_SENTIMENT は、業界をリードするアスペクトベースおよび総合的なセンチメント精度を提供します。次の表は、Snowflake が提供するモデルやその他の一般的なモデルを含む、Aspect Based Sentiment (ABSA-mix) および Overall Sentiment ベンチマークにおける一般的なモデルのパフォーマンスに関する情報です。

ENTITY_SENTIMENT¶

Cortex AI ENTITY_SENTIMENT は、全体的な肯定的、否定的、中立的なバケットを超えて、顧客の意見のスペクトルをキャプチャします。アスペクトベースのセンチメント分析では、センチメントを分析するコンテンツ (顧客のコメントやレビューなど) とエンティティ (アスペクトまたはカテゴリ) を指定します。ENTITY_SENTIMENT は、各エンティティのセンチメントスコアと全体のセンチメントスコアを返します。

次の例では、 ENTITY_SENTIMENT を使用して、製品レビューのセンチメント分類を取得します。

SELECT SNOWFLAKE.CORTEX.ENTITY_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. 💰🍕🚀',
  ['Cost', 'Quality', 'Waiting Time']);

応答:

{
  "categories": [
    {
      "name": "overall",
      "sentiment": "mixed"
    },
    {
      "name": "Cost",
      "sentiment": "negative"
    },
    {
      "name": "Quality",
      "sentiment": "positive"
    },
    {
      "name": "Waiting Time",
      "sentiment": "positive"
    }
  ]
}

次の例では、製品レビューの内容に関係のないエンティティ、ProfessionalismとBrandを「通過」させ、「不明」として分類しています。

SELECT SNOWFLAKE.CORTEX.ENTITY_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. 💰🍕🚀',
  ['Cost', 'Professionalism' ,'Brand']);

応答:

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

全体的なセンチメントのみが必要な場合は、分析エンティティなしでコンテンツを指定します。

SELECT SNOWFLAKE.CORTEX.ENTITY_SENTIMENT('I went to the store, bought the leggings and exact same as shorts...
  they are expensive but i heard such great things. After wearing them twice i noticed a string popping out already.
  And aince i believed that they were this amazing luxury brand i didnt keep the receipt 😭 ');

応答:

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

SENTIMENT¶

Cortex AI SENTIMENT 関数は、全体的なセンチメントを-1.0 から 1.0 の間のスコアとして返します。1に近いほど、テキストが肯定的な感情を持つ可能性が高く、-1に近いほど、テキストが否定的な感情を持つ可能性が高くなります。以下の表は、センチメント・スコアの解釈に関するガイダンスを示しています。

次の例では、 SENTIMENT を使って、フードサービスのレビューのセンチメント分類を取得しています。確率スコアが 0.54 であることから、ポジティブであると推測できます。

SELECT SNOWFLAKE.CORTEX.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. 💰🍕🚀');

応答:

0.5424458

モデルの制限¶

Snowflake Cortex AI で利用可能なすべてのモデルには、モデルの コンテキストウィンドウ と呼ばれる入出力トークンの総数に制限があります。

ENTITY_SENTIMENT のコンテキストウィンドウは、モデルが高い精度を維持できるようにセットされています。ENTITY_SENTIMENT は、2,048 トークン（約 1,600 語）のテキスト入力用にトレーニングおよび最適化されており、最大 10 個のエンティティカテゴリ（それぞれ 30 文字以内）を渡すことができます。

リージョンの可用性¶

ENTITY_SENTIMENT および SENTIMENT は以下のリージョンで利用可能です。