Restoran yorumlarını gömme
Gömme temsillerinin çok iyi iş çıkardığı yaygın sınıflandırma görevlerinden biri duygu analizi. Bu ve sonraki egzersizlerde, gömmeleri kullanarak duygu analizi yapma iş akışını adım adım uygulayacaksın.
Sana, reviews içinde saklanan küçük bir restoran yorumu örneklemi ve sentiments içinde saklanan duygu etiketleri verildi:
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!"]
Bu yorumların ve sınıf etiketlerinin gömmelerini oluşturarak zero-shot sınıflandırma ile duygu sınıflandırması yapacaksın.
Daha önce oluşturduğun create_embeddings() fonksiyonu da kullanımına hazır.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
OpenAI API ile Embeddings’e Giriş
Egzersiz talimatları
- Liste üreteci kullanarak
sentimentssözlüğündeki etiketlerden bir sınıf açıklamaları listesi oluştur. create_embeddings()fonksiyonunu kullanarakclass_descriptionsvereviewsiçin gömme oluştur.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Create a list of class descriptions from the sentiment labels
class_descriptions = ____
# Embed the class_descriptions and reviews
class_embeddings = ____
review_embeddings = ____