Embedding recenzí restaurací
Analýza sentimentu je jednou z nejčastějších klasifikačních úloh, na které se embeddingy skvěle hodí. V tomto a následujícím cvičení si projdeš celý postup analýzy sentimentu pomocí embeddingů.
Máš k dispozici malý vzorek recenzí restaurací uložených v reviews a štítky sentimentu uložené v sentiments:
sentiments = [{'label': 'Positive'},
{'label': 'Neutral'},
{'label': 'Negative'}]
reviews = ["The food was delicious!",
"The service was a bit slow but the food was good",
"The food was cold, really disappointing!"]
K určení sentimentu recenzí použiješ zero-shot klasifikaci — embeddingy recenzí i popisů tříd porovnáš mezi sebou.
K dispozici máš také funkci create_embeddings(), kterou jsi vytvořil/a dříve.
Toto cvičení je součástí kurzu
Introduction to Embeddings with the OpenAI API
Pokyny k cvičení
- Pomocí list comprehension vytvoř seznam popisů tříd ze štítků ve slovníku
sentiments. - Vlož
class_descriptionsareviewsdo embeddingů pomocí funkcecreate_embeddings().
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Create a list of class descriptions from the sentiment labels
class_descriptions = ____
# Embed the class_descriptions and reviews
class_embeddings = ____
review_embeddings = ____