Tenho um pedido para criar painéis no explorador de dados no nível de Categoria com certas métricas-chave que serão automatizadas mensalmente, enviadas aos moderadores de Categoria para que eles possam estar cientes do desempenho e tomar decisões de negócios com base nisso.
Análise de sentimento - isso foi solicitado no nível de Categoria. Eu olhei na tabela classification_results para entender como juntar isso, no entanto, há colunas limitadas e apenas uma chamada target_id, mas sem ideia do que isso se refere e só a vejo em tabelas relacionadas à IA.
Então, só para confirmar: se target_type for ‘post’, então eu devo juntar classification_results.target_id a posts.id, certo?
E se o target_type for algo diferente, como ‘comment’, então eu o juntaria à tabela comments em vez disso? Só quero ter certeza de que estou juntando à tabela correta com base no tipo.
Não tenho certeza se os comentários são processados por análise de sentimento de IA. Isso é um target_type que você está vendo em seus dados?
Acho que atualmente pode ser apenas post, mas com um formato que permite expandi-lo para outras entidades no futuro. Meu conjunto de dados é limitado, no entanto, então se você pudesse executar esta consulta e ver quais tipos diferentes você tem, isso seria muito útil:
SELECT target_type
FROM classification_results
GROUP BY 1
Só consigo ver “post” como um target_type. Estou correto em pensar que um post é um múltiplo de tipos por si só? Por exemplo, um tópico pode ter 10 posts no total. Isso significa que a análise de sentimento, neste caso, seria aplicada 10 vezes, uma para cada post de um tópico? Significando que, se a solicitação fosse criar um painel que mostrasse a pontuação de sentimento por tópico por categoria, outro passo seria então entender quantos dos posts de um tópico tiveram análise de sentimento aplicada, e então criar uma média?
A análise de sentimento é aplicada no nível da postagem, portanto, cada postagem teria seu próprio registro na tabela classification_results. Cada postagem também teria um registro separado para cada modelo aplicado a ela, então, dependendo de quais resultados você está interessado, você gostaria de filtrar aqueles específicos para aquele modelo.
Acho que isso pode depender de quais resultados você está interessado. Os sentimentos positivo/negativo podem se adequar melhor a esse conceito. As emoções podem ser melhor apresentadas como colunas separadas por tópico.
Mas você pode obter algumas ideias dos existentes:
O código geral de sentimento não está funcionando, não obtenho nenhum resultado, mas a análise de sentimento do front-end está mostrando para os usuários
Isso é um