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Classer plusieurs avis en lot

Votre pipeline d'analyse des sentiments fonctionne bien sur un seul avis. Il est maintenant temps de traiter plusieurs avis en un seul lot. C'est une étape clé avant d'analyser de la rétroaction d'utilisateurs à grande échelle.

Cette activité fait partie du cours

Natural Language Processing (NLP) en Python

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Instructions de l’exercice

  • Initialisez un pipeline pour sentiment-analysis en utilisant "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english".
  • Utilisez le pipeline pour classer tous les avis dans la liste review_batch.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

from transformers import pipeline

classifier = pipeline(task="sentiment-analysis", model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")

review_batch = [
    "Absolutely love the new design!",
    "The app crashes every time I open it.",
    "Customer support was helpful and quick.",
    "Too many ads make it unusable.",
    "Everything works fine, but it’s a bit slow."
]

# Classify sentiments
results = ____
print(results)
Modifier et exécuter le code