Klasyfikowanie wsadowe wielu recenzji
Twój potok analizy sentymentu działa dobrze na pojedynczej recenzji. Czas przetworzyć wiele recenzji jednocześnie – to kluczowy krok przed analizą opinii użytkowników na większą skalę.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Zainicjuj
pipelinedla zadaniasentiment-analysis, używając modelu"distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english". - Użyj
pipeline, aby sklasyfikować wszystkie recenzje z listyreview_batch.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
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)