감정 분석은 게시물 단위로 적용되므로, 각 게시물은 classification_results 테이블에 자체 레코드를 하나씩 가집니다. 또한 각 게시물은 적용된 모델마다 별도의 레코드를 가지므로, 관심 있는 모델의 결과를 확인하려면 해당 모델에 대한 결과를 필터링해야 합니다.
어떤 결과에 관심이 있는지에 따라 달라질 수 있습니다. 긍정/부정 감정은 해당 개념에 더 잘 부합할 수 있습니다. 반면, 감정(emotion) 관련 데이터는 주제별로 별도의 열로 배치하는 것이 더 적합할 수 있습니다.
기존 대시보드에서 몇 가지 아이디어를 얻을 수 있습니다:
This is an SQL version of the Dashboard Report for Overall Sentiment.
Discourse AI plugin and Sentiment Analysis to be enabled.
This dashboard report compares the number of posts classified either positive or negative with the “Sentiment” AI, over a specified period.
By leveraging sentiment analysis, the report categorizes posts as either positive or negative based on a defined threshold, which can be adjusted. This categorization is then used to calcula…
이것은 Post Emotion 대시보드 보고서의 SQL 버전입니다.
Discourse AI 플러그인과 감정 분석 이 활성화되어 있어야 합니다.
이 대시보드 보고서는 지정된 날짜 범위 내에서 게시자의 신뢰 수준별로 그룹화되어 다음 감정 중 하나로 분류된 게시물의 수를 보여줍니다:
슬픔 (Sadness)
놀라움 (Surprise)
공포 (Fear)
분노 (Anger)
기쁨 (Joy)
혐오 (Disgust)
경외 (Admiration)
유머 (Amusement)
짜증 (Annoyance)
동의 (Approval)
배려 (Caring)
혼란 (Confusion)
호기심 (Curiosity)
욕구 (Desire)
실망 (Disappointment)
불만 (Disapproval)
부끄러움 (Embarrassment)
흥분 (Excitement)
감사 (Gratitude)
슬픔/애통 (Grief)
사랑 (Love)
긴장 (Nervousness)
중립 (…