감정 추출¶

참고

AI_SENTIMENT 은 ENTITY_SENTIMENT (SNOWFLAKE.CORTEX) 의 업데이트된 버전입니다. 최신 기능의 경우 AI_SENTIMENT 를 사용하십시오.

AI_SENTIMENT 함수는 다양한 시장과 언어에 걸쳐 최첨단 품질의 감정 분류를 제공합니다. AI_SENTIMENT를 사용하면 다음과 같은 사용 사례에 대해 전체적인 감정 분석과 세부적인 측면 기반 감정 분석을 모두 확보할 수 있습니다.

소셜 미디어 모니터링
자세한 제품 분석
종합적인 브랜드 인식 연구
고급 시장 인텔리전스
직원 참여도 분석
고객 경험 여정 매핑
콘텐츠 성과 분석
고객 지원 최적화

감정 추출 품질¶

AI_SENTIMENT는 사용자 지정 Snowflake 대규모 언어 모델을 사용하여 업계 최고 수준의 전반적 감정 분석 및 측면별 감정 분석 정확도를 제공합니다. 다음 테이블에서는 AI_SENTIMENT가 대중적인 모델과 비교하여 전체적인 감정 분석 및 측면 기반 감정(ABSA 혼합) 벤치마크에서 어떻게 수행되는지에 대한 정보를 제공합니다. 다국어 벤치마크에서 평가된 언어는 영어, 스페인어, 프랑스어, 독일어, 힌디어, 이탈리아어, 포르투갈어입니다.

참고

벤치마크된 모델 중 일부는 Snowflake Cortex에서 사용할 수 없습니다.

모델	측면 기반 감정 정확성(`ABSA-mix`)	측면 기반 감정 정확성(`ABSA-multilingual`)	전반적인 감정 정확성	전반적인 감정 정확성(다국어)
Cortex AI `AI_SENTIMENT`	0.92	0.81	0.83	0.83
`claude-4-sonnet`	0.84	0.79	0.75	0.82
`mistral-large2`	0.83	0.80	0.77	0.78
`openai-gpt-4.1`	0.83	0.73	0.80	0.78
`llama4-scout`	0.82	0.79	0.71	0.76
`llama3.3-70b`	0.82	0.79	0.71	0.76
AWS `DetectSentiment`			0.62	0.64

AI_SENTIMENT 함수 호출하기¶

기본적으로 Cortex AI_SENTIMENT는 전체 콘텐츠에 대한 전체적인 감정 점수를 반환합니다. 그러나 AI_SENTIMENT는 전반적으로 긍정적, 부정적, 중립적 버킷을 넘어 다양한 고객 의견을 포착할 수도 있습니다. 이 선택적 측면 기반 감정 분석을 위해, 감정 분석을 수행할 콘텐츠(예: 고객 의견 또는 리뷰)와 측면(엔터티 또는 범주라고도 함)을 지정합니다. AI_SENTIMENT는 각 엔터티에 대한 감정과 전체적인 감정을 반환합니다. 전체적인 감정만 받으려면 측면을 지정하지 않고 콘텐츠를 지정합니다.

영어 예제¶

다음 예제에서는 AI_SENTIMENT를 사용하여 제품 리뷰의 감정 분류를 가져옵니다.

SELECT AI_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 😭 ');

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반환 값:

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

다음 예제에서는 AI_SENTIMENT를 사용하여 레스토랑 리뷰의 특정 측면에 대한 감정 분류를 가져옵니다.

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. 💰🍕🚀',
  ['Cost', 'Quality' ,'Wait Time']);

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반환 값:

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

지정한 일부 측면이 제공된 텍스트에 적용되지 않을 경우, AI_SENTIMENT는 다음 예제에서 전문성과 브랜드에 대해 보여주는 대로 해당 측면에 대해 ‘알 수 없음’을 반환합니다.

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. 💰🍕🚀',
  ['Cost', 'Professionalism' ,'Brand']);

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반환 값:

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

다국어 예제¶

다음 두 가지 유사한 예에서 볼 수 있듯이, AI_SENTIMENT는 여러 언어로 감정을 분석할 수 있으므로 텍스트를 번역하고 의미의 핵심 부분을 잃을 위험을 감수할 필요가 없습니다. 텍스트의 언어를 지정할 필요는 없습니다. 측면은 다음 예제에서 보듯이 텍스트의 언어로 지정될 수도 있고, 두 번째 예제에서 보듯이 영어로 지정될 수도 있습니다.

참고

AI_SENTIMENT는 영어, 프랑스어, 독일어, 힌디어, 이탈리아어, 스페인어, 포르투갈어를 지원합니다.

스페인어로 된 텍스트와 레이블이 모두 포함된 예제:

SELECT AI_SENTIMENT ('Pedí dos pares del mismo modelo en diferentes colores.
    Uno tenía defectos en la costura y el cuero se veía de menor calidad.
    Por 350€ el par, esto es inaceptable. El servicio al cliente tardó una
    semana en responder y la solución no fue satisfactoria. Es una pena porque
    cuando están bien hechos, son zapatos hermosos. Pero la inconsistencia en la
    calidad es preocupante.', ['Calidad', 'Calidad de Servicio,' 'Precio', 'Tiempo de Espera']);

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반환 값:

{
  "categories": [
    {
      "name": "overall",
      "sentiment": "negative"
    },
    {
      "name": "Calidad",
      "sentiment": "negative"
    },
    {
      "name": "Calidad de Servicio",
      "sentiment": "negative"
    },
    {
      "name": "Precio",
      "sentiment": "negative"
    },
    {
      "name": "Tiempo de Espera",
      "sentiment": "negative"
    }
  ]
}

독일어 텍스트와 영어 레이블이 포함된 예제:

SELECT AI_SENTIMENT ('Die Schuhe selbst sind wirklich schön und gut verarbeitet.
    Das Leder ist weich und die Passform stimmt. Allerdings gab es erhebliche
    Verzögerungen bei der Lieferung - statt der versprochenen 5 Tage hat es 3
    Wochen gedauert. Der Kundenservice war freundlich, aber nicht sehr hilfreich.
    Für 320€ erwarte ich besseren Service. Die Schuhe sind in Ordnung, aber das
    Gesamterlebnis war mittelmäßig', ['Quality', 'Price', 'Service', 'WaitTime']);

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반환 값:

{
  "categories": [
    {
      "name": "overall",
      "sentiment": "mixed"
    },
    {
      "name": "Price",
      "sentiment": "neutral"
    },
    {
      "name": "Quality",
      "sentiment": "positive"
    },
    {
      "name": "Service",
      "sentiment": "neutral"
    },
    {
      "name": "WaitTime",
      "sentiment": "negative"
    }
  ]
}

모델 제한 사항¶

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.

AI_SENTIMENT의 컨텍스트 창은 모델이 높은 수준의 정확도를 유지할 수 있도록 설정되었습니다. AI_SENTIMENT는 2,048개 토큰(약 1,600단어)의 텍스트 입력을 위해 훈련 및 최적화되었습니다. 최대 10개의 측면을 지정할 수 있으며, 각 측면은 30자를 초과할 수 없습니다.

함수	컨텍스트 윈도우(토큰)	엔터티 레이블의 최대 수
AI_SENTIMENT	2,048	10