为餐厅评论创建嵌入向量

嵌入向量非常适合的一类常见分类任务是情感分析。在本练习和后续练习中，您将按照工作流程，使用嵌入向量完成情感分析。

我们为您提供了一小部分餐厅评论，保存在 reviews 中；以及对应的情感标签，保存在 sentiments 中：

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!"]

您将使用零样本分类，通过对评论和类别标签进行嵌入，来判定这些评论的情感。

您之前创建的 create_embeddings() 函数也可在此处使用。

使用列表推导式，从 sentiments 字典中的标签创建类描述列表。
使用 create_embeddings() 函数分别对 class_descriptions 和 reviews 进行嵌入。