Phân loại văn bản

Giới thiệu về Generative AI trong Snowflake

James Cha-Earley

Senior Developer Advocate, Snowflake

Thách thức khi phân loại văn bản

Bài toán

Đánh giá có thể chứa mọi loại thông tin

Gán nhãn thủ công tốn thời gian, không mở rộng được

Giải pháp

Tự động hóa với Snowflake Cortex!

classify_text()

Định nghĩa danh mục

# Định nghĩa danh mục
categories = ["overall_experience", "location", "staff", "food_beverages",
              "facilities"]

Phân loại văn bản

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"  
}

Chuyển đổi đầu ra sang dictionary

print(type(category))

<class 'str'>

import json

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

<class 'dict'>

Mở rộng quy trình làm việc

Quy trình phân loại đánh giá theo tháng chỉ định

# Mã Python
month = 5

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

Áp dụng classify_text()

df = cell2.to_pandas()


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

Áp dụng classify_text()

# Áp dụng phân loại cho DataFrame
df["category"] = reviews["DESCRIPTION"].apply(classification)


# In danh mục dự đoán của hàng đầu tiên
print(df["category"].head(1))

0    overall_experience  
Name: category, dtype: object

Phân tích cảm xúc

Chỉ quan tâm đến cảm xúc của đánh giá

AI_SENTIMENT trong ô SQL

Phân tích cảm xúc

AI_SENTIMENT - trích xuất cảm xúc

Cảm xúc hỗ trợ: positive, negative, neutral, mixed, và unknown

Luyện tập nào!

Giới thiệu về Generative AI trong Snowflake