情感提取¶

备注

AI_SENTIMENT 是 ENTITY_SENTIMENT (SNOWFLAKE.CORTEX) 的更新版本。要获得最新功能，请使用 AI_SENTIMENT。

AI_SENTIMENT 函数能提供跨市场与多语言场景的尖端情感分类质量。通过 AI_SENTIMENT，您可获得整体性与细粒度的基于方面的情感分析，适用于以下用例场景：

社交媒体监控
详细的产品分析
全面的品牌认知研究
高级市场情报
员工参与度分析
客户体验旅程图
内容效果分析
客户支持优化

情感提取质量¶

AI_SENTIMENT 采用定制化的 Snowflake 大语言模型，在整体情感分析与基于方面的情感分析精度上达到行业领先水平。以下表格展示了 AI_SENTIMENT 在整体情感分析与基于方面的情感分析 (ABSA-mix) 基准测试中，相较于主流模型的表现数据。多语言基准测试涵盖英语、西班牙语、法语、德语、印地语、意大利语及葡萄牙语。

备注

部分参与基准测试的模型未在 Snowflake Cortex 平台提供。

模型	基于方面的情绪准确性 (`ABSA-mix`)	基于方面的情绪准确性 (`ABSA-multilingual`)	整体情绪准准确性	整体情绪准准确性（多语言）
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

调用 AI_SENTIMENT 函数¶

默认情况下，Cortex AI_SENTIMENT 会返回整体内容的综合情感评分。但是，AI_SENTIMENT 能够获取一系列客户意见，而不仅限于整体正面、负面和中性分类。对于这项可选的基于方面的情感分析功能，需指定要分析的内容（如客户评论或产品评价）及其需要分析情感的方向（也称为实体或类别）。AI_SENTIMENT 将返回每个实体的情感分析结果及整体情感评分。若仅需获取整体情感评分，只需指定内容而不需提供分析方向。

英语示例¶

以下示例使用 AI_SENTIMENT 来获取产品评价的情绪分类。

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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返回值：

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

以下示例使用 AI_SENTIMENT 功能获取餐厅评论中特定方面的情感分类结果。

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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返回值：

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

若指定的某些方面不适用于所提供的文本，AI_SENTIMENT 会返回“unknown”标识，如下示例中“Professionalism”与“Brand”所示。

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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返回值：

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

多语言示例¶

如下两个相似示例所示，AI_SENTIMENT 支持多语言情感分析，无需翻译文本即可避免语义丢失风险。您无需指定文本的语言。分析方向可采用文本原语言指定（如下例所示），亦可使用英语指定（如第二例所示）。

备注

AI_SENTIMENT 支持英语、法语、德语、印地语、意大利语、西班牙语和葡萄牙语。

文本与标签均为西班牙语的示例：

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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返回值：

{
  "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"
    }
  ]
}

文本为德语且标签为英语的示例：

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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返回值：

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

模型限制¶

Snowflake Cortex LLMs 中可用的所有大型语言模型 (AI) 都对输入和输出词元的总数有限制，这称为模型的 上下文窗口。

AI_SENTIMENT 的上下文窗口经过设置，可持续保持高精度水平。AI_SENTIMENT 针对 2048 个词元（约 1600 词）的文本输入进行了训练与优化。最多可以指定十个方面，每个方面不超过三十个字符。

函数	上下文窗口（词元）	最大实体标签数量
AI_SENTIMENT	2,048	10