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Classer en lot plusieurs avis

Votre pipeline d’analyse de 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 des retours utilisateurs à grande échelle.

Cet exercice fait partie du cours

Natural Language Processing (NLP) in Python

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Instructions

  • Initialisez une pipeline pour sentiment-analysis avec "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english".
  • Utilisez la pipeline pour classer tous les avis de la liste review_batch.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

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