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

Vấn đề

Bài đánh giá có thể chứa mọi loại thông tin

Phân loại thủ công tốn thời gian và không mở rộng được

Giải pháp

Tự động hóa với Snowflake Cortex!

classify_text()

Xác định danh mục

# Define categories
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 đầu ra thành 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 các bài đánh giá trong một tháng cho trước

# Python code
month = 5

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

Áp dụng classify_text()

df = dataframe_1.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()

# Apply classification to the DataFrame
df["category"] = reviews["DESCRIPTION"].apply(classification)


# Print the first row's predicted category
print(df["category"].head(1))

0    overall_experience  
Name: category, dtype: object

Phân tích cảm xúc

Chỉ quan tâm đến cảm xúc của bài đánh giá

AI_SENTIMENT in a SQL cell

Phân tích cảm xúc

AI_SENTIMENT - extracting a sentiment

Các nhãn cảm xúc: positive, negative, neutral, mixed, và unknown

Cùng luyện tập nào!

Giới thiệu về Generative AI trong Snowflake