レストランレビューの埋め込み
埋め込みが特に威力を発揮する分類タスクのひとつに、感情分析があります。今回と次の演習では、埋め込みを使った感情分析のワークフローを順番に学んでいきましょう。
reviews にはレストランのレビューのサンプル、sentiments には感情ラベルがそれぞれ格納されています。
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!"]
レビューとクラスラベルをそれぞれ埋め込み、ゼロショット分類を用いてレビューの感情を分類します。
以前作成した create_embeddings() 関数も引き続き使用できます。
この演習はコースの一部です
OpenAI API で学ぶ埋め込み入門
演習の手順
- リスト内包表記を使って、
sentiments辞書内のラベルからクラスの説明リストを作成してください。 create_embeddings()関数を使って、class_descriptionsとreviewsを埋め込んでください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Create a list of class descriptions from the sentiment labels
class_descriptions = ____
# Embed the class_descriptions and reviews
class_embeddings = ____
review_embeddings = ____