【ThoughtSpotTips】ThoughtSpotとSnowflakeで感情分析を行う

2025年6月10日 2025年6月10日 8分44秒

AkimasaKajitani

ThoughtSpotとSnowflakeで感情分析を行う

AkimasaKajitaniです。今回はThoughtSpotとSnowflakeの合せ技をご紹介します。こちらは「Mastering Sentiment Analysis with ThoughtSpot 」というYouTubeで公開されているビデオからのご紹介となります。

ThoughtSpotで感情分析を行う場合は、Analyst Studioを使ってPython上で行うこともできますが、今回は別のアプローチを取りたいと思います。

DWHの関数をそのまま使えるThoughtSpotのパススルー関数

ThoughtSpotではデータウェアハウス側の関数をそのまま使えるパススルー関数が用意されています。これを使えばデータウェアハウス側がSQL関数で準備している機能をそのまま使うことができます。以前の記事「【ThoughtSpotTips】similar_to関数とsimilarity関数の違いについて」でもsimilarity関数の機能を実現するためにこの機能を使いました。

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SnowflakeのSENTIMENT関数

ところで、Snowflakeには感情分析を行うために、SENTIMENT関数が用意されています。構文は以下の通りで非常に簡単です。

SNOWFLAKE.CORTEX.SENTIMENT(<text>)

この関数を使うと、戻り値が-1から1の間の浮動小数点の数値で感情スコアが得られます。

しかしながら、ドキュメントによると「指定された英語の入力テキストに対する感情スコアを返します。」とあります。なるほど、英語なのね・・・。

しかし、ここで諦めてはいけません。

SnowflakeのTRANSLATE関数

なんと、Snowflakeには翻訳するための関数「TRANSLATE」が準備されています。

構文は以下のとおりです。

SNOWFLAKE.CORTEX.TRANSLATE(<text>, <source_language>, <target_language>)

言語指定は英語ならen、日本語ならjaです。

ThoughtSpotのパススルー関数で実装してみる

順序立ててやってみましょう。まず日本語の文章を英語に翻訳するところからスタートします。

翻訳する

TRANSLATE関数で翻訳すると、もちろん得られるのは文字列です。つまり、返り値は文字列型なので、sql_string_op関数を使います。この関数は以下のような書式です。

sql_string_op("SQL関数名({0})", 外部関数に渡す値)

実際に使ってみた方がわかりやすいので実例で紹介します。

今回であれば、Sentenceという項目をSnowflakeの関数で翻訳したいので、Snowflake上で表現するなら以下のようになります（SQLの全体は省いています）。

SNOWFLAKE.CORTEX.TRANSLATE(Sentence,'ja','en')

ThoughtSpotのパススルー関数上では、このSentenceという部分は{0}と記載してパススルー関数の２つ目の引数に指定する必要があります。つまり、ThoughtSpot上では以下のようになります。

sql_string_op("SNOWFLAKE.CORTEX.TRANSLATE({0},'ja','en')",Sentence)

これを「英文」という項目名をつけて保存しましょう。

感情分析を行う

次に、先程の「英文」という項目を使って感情スコアを得てみましょう。

今回は戻り値が浮動小数点型なので、sql_double_opというパススルー関数を使います。使い方は先程のsql_string_opと同じです。

sql_double_op("SQL関数名({0})", 外部関数に渡す値)

これもSnowflakeの関数を使うと以下のようになります。

sql_double_op ("SNOWFLAKE.CORTEX.SENTIMENT({0})",英文)

これを「感情スコア」という名称で項目として保存します。

実は、以下のように２つの関数を入れ子にして書くこともできます。

sql_double_op ("SNOWFLAKE.CORTEX.SENTIMENT(SNOWFLAKE.CORTEX.TRANSLATE({0},'ja','en'))",英文)

これを使ったライブボードを作ってみました

今回使用したデータはTIS株式会社さんが無償で公開している「chABSA-dataset」です。これは、上場企業の有価証券報告書(2016年度)をベースに作成されたデータセットです。ライセンスとしてはCreative Commons Attribution 4.0 License で公開されています。

データはJSON形式で公開されているので、Alteryxを用いて加工してからSnowflakeに投入しています。Alteryxでは以下のように簡易的なデータ加工を行っています。