ÎncepețiÎncepe gratuit

Zero-shot prompting cu recenzii

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

În acest exercițiu, vei explora utilizarea DeepSeek în modul chat pentru clasificarea sentimentului folosind recenzii de la un magazin online de încălțăminte numit Toe-Tally Comfortable. Ideal, rezultatele ar trebui să aibă forma:

1. Review text = <1-5 rating>
2. Review text = <1-5 rating>
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 date, folosind numerele de la 1 la 5 (pozitiv până la negativ) — nu oferi niciun exemplu momentan!
  • Creează o cerere pentru a trimite acest prompt către deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813.

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-0813",
  messages=[{"role": "user", "content": ____}],
  max_tokens=500
)

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