カテゴリレベルで、毎月自動化されカテゴリモデレーターに送信される主要指標を含むデータエクスプローラーダッシュボードを作成するリクエストがあります。これにより、モデレーターはパフォーマンスを把握し、それに基づいてビジネス上の意思決定を行うことができます。
センチメント分析 - これはカテゴリレベルでリクエストされています。これを結合する方法を理解するためにclassification_resultsテーブルを確認しましたが、列が限られており、target_idという名前の列が1つあるだけです。それが何を指しているのか全く分からず、AI関連テーブルでしか見かけません。
サポートをお願いします。
これは target_type 列に依存すると思います。例えば、target_type が「post」の場合、target_id は post_id になります。
ありがとうございます、大変参考になります。
それで確認なのですが、target_type が ‘post’ の場合、classification_results.target_id を posts.id に結合すればよいのですよね？
そして、もし target_type が ‘comment’ のような別の値の場合、代わりに comments テーブルに結合するということでしょうか？
タイプに基づいて正しいテーブルに結合しているか確認したいだけです。
コメントはAIセンチメントで処理されているか不明です。
これはデータで見られるtarget_typeですか？
現在は投稿のみかもしれませんが、将来的に他のエンティティに拡張できる形式になっています。ただし、私のデータセットは限られているため、このクエリを実行して異なるタイプを確認していただけると非常に役立ちます。
SELECT target_type
FROM classification_results
GROUP BY 1
target_type として post しか見えません。投稿自体が複数のタイプを持つと考えてよいでしょうか。たとえば、1つのトピックには合計10件の投稿がある場合があります。この場合、センチメント分析はトピックの各投稿に対して10回適用されるということでしょうか？つまり、カテゴリ別のトピックごとのセンチメントスコアを示すダッシュボードを作成するように依頼された場合、別のステップとして、トピックの投稿のうちいくつの投稿にセンチメント分析が適用されたかを把握し、平均を作成することになりますか？
センチメント分析は投稿レベルで適用されるため、classification_results テーブルには各投稿のレコードが格納されます。各投稿には、適用されたモデルごとに個別のレコードも存在するため、どの結果に興味があるかによって、そのモデルの特定のものをフィルタリングする必要があります。
どの結果に興味があるかによって異なると思います。ポジティブ/ネガティブなセンチメントは、その概念により適している可能性があります。感情に関するものは、トピックごとに別々の列として表示する方が良いかもしれません。
ただし、既存のものからいくつかのアイデアを得ることができるかもしれません。
総合センチメントコードが機能していません。全く結果が表示されませんが、フロントエンドのセンチメント分析はユーザーに表示されています。
うーん。 テストしてみたところ、問題なく動作しました。
基本的なことかもしれませんが、確認のため、日付範囲のパラメータをデフォルトのものより新しいものに変更しましたか？