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Classification par lots de plusieurs avis

Votre pipeline d'analyse des sentiments fonctionne correctement sur un avis. Il est maintenant temps de traiter plusieurs avis en une seule fois. Il s'agit d'une étape essentielle avant d'analyser les commentaires des utilisateurs à grande échelle.

Cet exercice fait partie du cours

Traitement du langage naturel (NLP) en Python

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Instructions

  • Veuillez initialiser une session d'pipeline s pour sentiment-analysis en utilisant "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english".
  • Veuillez utiliser le modèle de classification des avis ( pipeline ) pour classer tous les avis figurant dans la liste des avis sur le produit ( 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)
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