ÎncepețiÎncepe gratuit

Prompting zero-shot cu recenzii

Pe lângă răspunsul la întrebări, transformarea textului și generarea de conținut nou, modelele DeepSeek pot fi folosite și pentru sarcini de clasificare, cum ar fi categorizarea și analiza sentimentelor.

În acest exercițiu, vei explora utilizarea DeepSeek în modul chat pentru clasificarea sentimentelor pe baza recenziilor unui magazin online de încălțăminte numit Toe-Tally Comfortable. Rezultatele ar trebui să aibă forma:

1. Text recenzie = <rating 1-5>
2. Text recenzie = <rating 1-5>
3. ...

Acest exercițiu face parte din cursul

Lucrul cu DeepSeek în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Definește un prompt pentru a clasifica sentimentul afirmațiilor furnizate folosind numerele de la 1 la 5 (de la pozitiv la negativ)— deocamdată nu include niciun exemplu!
  • Creează o cerere pentru a trimite acest prompt către deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

client = OpenAI(api_key="", base_url="https://api.together.xyz/v1")

# Define a multi-line prompt to classify sentiment
prompt = """____. Return no explanations:
1. Unbelievably good!
2. Shoes fell apart on the second use.
3. The shoes look nice, but they aren't very comfortable.
4. Can't wait to show them off!"""

# Create a request to the chat model
response = client.chat.completions.create(
  model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro",
  messages=[{"role": "user", "content": ____}],
  max_tokens=500
)

print(response.choices[0].message.content)
Editează și rulează codul