Embedding đánh giá nhà hàng
Một tác vụ phân loại phổ biến mà embeddings xử lý rất tốt là phân tích cảm xúc (sentiment analysis). Trong bài này và các bài tiếp theo, bạn sẽ đi qua quy trình thực hiện phân tích cảm xúc bằng embeddings.
Bạn được cung cấp một mẫu nhỏ các đánh giá nhà hàng trong reviews, và các nhãn cảm xúc trong 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!"]
Bạn sẽ dùng zero-shot classification để phân loại cảm xúc của các đánh giá này bằng cách embedding cả phần đánh giá và nhãn lớp.
Hàm create_embeddings() bạn đã tạo trước đó cũng sẵn sàng để sử dụng.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Embeddings với OpenAI API
Hướng dẫn bài tập
- Tạo danh sách mô tả lớp từ các nhãn trong dictionary
sentimentsbằng list comprehension. - Tạo embedding cho
class_descriptionsvàreviewsbằng hàmcreate_embeddings().
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Create a list of class descriptions from the sentiment labels
class_descriptions = ____
# Embed the class_descriptions and reviews
class_embeddings = ____
review_embeddings = ____