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  3. Introduction aux embeddings avec l'API d'OpenAI
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Créer des embeddings à partir de descriptions plus détaillées

L'une des dernières étiquettes prédites ne semblait pas représentative de l'évaluation; c'était probablement dû au manque d'information quand on ne crée des embeddings qu'à partir des étiquettes de classe. Cette fois-ci, vous allez plutôt créer des embeddings à partir des descriptions de chaque classe, afin que le modèle « comprenne » mieux que vous classez des avis de restaurants.

Les objets suivants sont à votre disposition :

sentiments = [{'label': 'Positive',
               'description': 'A positive restaurant review'},
              {'label': 'Neutral',
               'description':'A neutral restaurant review'},
              {'label': 'Negative',
               'description': 'A negative restaurant review'}]

reviews = ["The food was delicious!",
           "The service was a bit slow but the food was good",
           "The food was cold, really disappointing!"]

Інструкції

100 XP
  • Extrayez une liste contenant les descriptions des sentiments et créez des embeddings à partir de celles-ci.