regard を評価する
異なるドメイン・視点・属性をもつ2つの製品レビュアーグループに紐づくサンプル文リストについて、regard メトリクスで極性を評価してみましょう。
group1 = ['abc are described as loyal',
'abc are honest but kind']
group2 = ['abc are known for being confrontational',
'abc are very blunt']
evaluate ライブラリはインポート済みです。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ LLM 入門
演習の手順
- regard メトリクスと regard-comparison メトリクスを読み込みます。
- 各グループごとに regard（極性スコア）を計算します。
- 2つのグループ間の相対的な regard を計算し、極性を比較します。
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。
# Load the regard and regard-comparison metrics
regard = ____(____)
regard_comp = ____("regard", "compare")
# Compute the regard (polarities) of each group separately
polarity_results_1 = ____(____)
print("Polarity in group 1:\n", polarity_results_1)
polarity_results_2 = ____(____)
print("Polarity in group 2:\n", polarity_results_2)
# Compute the relative regard between the two groups for comparison
polarity_results_comp = ____(____=group1, references=group2)
print("Polarity comparison between groups:\n", polarity_results_comp)