レストランレビューの埋め込み
埋め込みが得意とする代表的な分類タスクの一つが、感情分析です。この演習と次の演習では、埋め込みを使って感情分析を行う一連の流れを体験します。
reviews にはレストランレビューの小さなサンプル、sentiments には感情ラベルが用意されています。
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埋め込んで、zero-shot classification によりこれらのレビューの感情を分類します。
以前に作成した create_embeddings() 関数も使用できます。
この演習はコースの一部です
OpenAI API ではじめる Embeddings 入門
演習の手順
- リスト内包表記を使って、
sentimentsのラベルからクラス説明のリストclass_descriptionsを作成します。 create_embeddings()関数を使って、class_descriptionsとreviewsを埋め込みに変換します。
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 = ____