AI_SENTIMENT¶

语法¶

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

实参¶

必填：

text

包含检测情绪的文本的字符串。

可选：

categories

一个包含最多十个应从中提取情绪的类别（也称为实体或方面）的数组。每个类别都是一个字符串。例如，如果从餐厅评论中提取情绪，可以指定 ['cost', 'quality', 'service', 'wait time'] 为类别。每个类别的最大长度为 30 个字符。

如果您不提供此实参，则 AI_SENTIMENT 仅返回整体情绪。

返回¶

包含 categories 字段的 OBJECT 值。categories 是一个类别记录的数组。每个类别都包含以下字段：

• name：类别的名称。类别名称与 categories 实参中指定的类别相匹配。

• sentiment：该类别的情绪。每个情绪结果都是以下字符串之一。

  • unknown：文本中未提及该类别。

  • positive：文本中对该类别进行了正面提及。

  • negative：文本中对该类别进行了负面提及。

  • neutral：文本中提及了该类别，但既没有正面评价，也没有负面评价。

  • mixed：文本中提及了该类别，既有正面提及，也有负面提及。

overall 类别记录始终包括在内，并包含文本的整体情绪。

示例：

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

访问控制要求¶

用户必须使用已被授予 SNOWFLAKE.CORTEX_USER 数据库角色 的角色。有关此角色的更多信息，请参阅 所需权限。

使用说明¶

AI_SENTIMENT 可以用英语、法语、德语、印地语、意大利语、西班牙语和葡萄牙语分析情绪。您可以用文本语言或英语指定类别。

示例¶

以下示例使用 AI_SENTIMENT 获取餐饮服务评论的整体情绪。

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. 💰🍕🚀');

返回值：

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

在此示例中，一个名为 reviews 的表包含一个名为 review_content 的列，该列包含用户提交的电影评论文本。该查询返回多达十条评论的多个方面的情绪。

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

区域可用性¶

AI_SENTIMENT 在以下区域可用：

法律声明¶

请参阅 Snowflake AI 和 ML。

限制¶

Snowflake Cortex 函数不支持动态表。