1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Wprowadzenie do osadzeń z OpenAI API
Connected

ćwiczenie

Klasyfikacja wydźwięku recenzji

Masz już obliczone osadzenia – czas teraz wyliczyć odległości cosinusowe i wyodrębnić najbardziej podobną etykietę.

W tym celu zdefiniujesz funkcję find_closest(), która porównuje osadzenia jednego wektora z wieloma innymi i zwraca najmniejszą odległość wraz z jej indeksem. Następnie przejdziesz pętlą po recenzjach i użyjesz find_closest(), aby dla każdej z nich znaleźć najbliższą odległość i wyodrębnić sklasyfikowaną etykietę na podstawie indeksu.

Do dyspozycji masz obiekty class_embeddings i review_embeddings utworzone w poprzednim ćwiczeniu, a także listy reviews i sentiments.

Instrukcje

100 XP
  • Zdefiniuj funkcję find_closest(), która zwraca odległość i indeks osadzenia najbardziej podobnego do query_vector.
  • Użyj find_closest(), aby znaleźć najmniejszą odległość między osadzeniami każdej recenzji a class_embeddings.
  • Skorzystaj z 'index' zmiennej closest, aby zindeksować sentiments i wyodrębnić wartość 'label'.