Incorporação de avaliações de restaurantes

Uma tarefa de classificação comum para a qual os embeddings são ótimos é a análise de sentimentos. Neste e nos próximos exercícios, você navegará pelo fluxo de trabalho da análise de sentimentos usando embeddings.

Você recebeu uma pequena amostra de avaliações de restaurantes, armazenada em reviews, e rótulos de sentimentos armazenados em sentiments:

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!"]

Você usará a classificação zero-shot para classificar o sentimento dessas avaliações, incorporando as avaliações e os rótulos de classe.

A função create_embeddings() que você criou anteriormente também está disponível para uso.

Este exercício faz parte do curso

Introdução aos embeddings com o OpenAI API

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Instruções de exercício

Crie uma lista de descrições de classe a partir dos rótulos no dicionário sentiments usando uma compreensão de lista.
Incorpore class_descriptions e reviews usando a função create_embeddings().

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

# Create a list of class descriptions from the sentiment labels
class_descriptions = ____

# Embed the class_descriptions and reviews
class_embeddings = ____
review_embeddings = ____

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