텍스트 분류

Snowflake에서 시작하는 생성형 AI

James Cha-Earley

Senior Developer Advocate, Snowflake

텍스트 분류의 과제

문제

리뷰에는 어떤 정보든 포함될 수 있음

수동 분류는 시간 소모가 크고 확장 불가

해결

Snowflake Cortex로 자동화!

classify_text()

범주 정의

# 범주 정의
categories = ["overall_experience", "location", "staff", "food_beverages",
              "facilities"]

텍스트 분류

from snowflake.cortex import classify_text


category = classify_text(
    str_input="The check-in was smooth and the staff were very friendly.",
    categories=categories
)


print(category)

{  
  "label": "staff"  
}

출력을 딕셔너리로 변환

print(type(category))

<class 'str'>

import json

category_dict = json.loads(category)
print(type(category_dict))

<class 'dict'>

워크플로 확장

특정 월의 리뷰를 분류하는 파이프라인

# Python code
month = 5

-- SQL query
SELECT *
FROM HOTELS.REVIEWS
WHERE EXTRACT(month FROM date) = '{{month}}'

classify_text() 적용

df = cell2.to_pandas()


def classification(text):
    result = classify_text(
        str_input=text,
        categories=labels
    )
    result_dict = json.loads(result)
    return result_dict["label"]

classify_text() 적용

# DataFrame에 분류 적용
df["category"] = reviews["DESCRIPTION"].apply(classification)


# 첫 행의 예측 범주 출력
print(df["category"].head(1))

0    overall_experience  
Name: category, dtype: object

감성 분석

리뷰의 감성만 관심 있음

SQL 셀의 AI_SENTIMENT

감성 분석

AI_SENTIMENT - 감성 추출

사용 가능 감성: positive, negative, neutral, mixed, unknown

연습해 봅시다!

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