Ho una richiesta di creare, utilizzando i dashboard di Data Explorer, a livello di Categoria con determinate metriche chiave che verranno automatizzate ogni mese, inviate ai moderatori di Categoria in modo che siano consapevoli delle prestazioni e prendano decisioni aziendali basate su di esse.
Analisi del sentiment: questa è stata richiesta a livello di Categoria. Ho esaminato la tabella classification_results per capire come unirla, tuttavia ci sono colonne limitate e solo una chiamata target_id ma non ho idea a cosa si riferisca e la vedo solo nelle tabelle relative all’IA.
Quindi, solo per verificare: se target_type è ‘post’, allora dovrei unire classification_results.target_id a posts.id, giusto?
E se il target_type è qualcos’altro, come ‘comment’, allora dovrei unirlo alla tabella comments invece? Voglio solo assicurarmi di unirmi alla tabella giusta in base al tipo.
Non sono sicuro che i commenti vengano elaborati dal sentiment dell’IA. È un target_type che stai vedendo nei tuoi dati?
Penso che attualmente sia solo per post, ma con un formato che consente di espanderlo ad altre entità in futuro. Il mio set di dati è limitato, quindi se potessi eseguire questa query e vedere quali tipi diversi hai, sarebbe molto utile:
SELECT target_type
FROM classification_results
GROUP BY 1
Posso vedere solo “post” come target_type. È corretto pensare che un post sia anche un multiplo di tipi a sé stante? Ad esempio, un argomento può avere 10 post in totale. Ciò significa che l’analisi del sentiment in questo caso verrebbe applicata 10 volte, una volta per ciascun post di un argomento? Significa che se la richiesta fosse di creare una dashboard che mostri il punteggio di sentiment per argomento per categoria, un altro passaggio sarebbe quindi capire quanti dei post di un argomento hanno effettivamente avuto l’analisi del sentiment applicata, quindi creare una media?
L’analisi del sentiment viene applicata a livello di post, quindi ogni post avrebbe il proprio record nella tabella classification_results. Ogni post avrebbe anche un record separato per ogni modello applicato ad esso, quindi a seconda dei risultati che ti interessano, dovresti filtrare quelli specifici per quel modello.
Penso che questo possa dipendere dai risultati che ti interessano. I sentiment positivi/negativi potrebbero prestarsi meglio a quel concetto. Quelli emotivi potrebbero essere meglio disposti come colonne separate per argomento.
Ma potresti trovare alcune idee da quelli esistenti:
Forse un po’ basilare, ma solo per verificare, hai modificato i parametri dell’intervallo di date impostandoli su qualcosa di più recente di quelli predefiniti?
È un