テキスト分類

Snowflake による Generative AI 入門

James Cha-Earley

Senior Developer Advocate, Snowflake

テキスト分類の課題

問題点

レビューにはさまざまな情報が含まれる

手動での分類は時間がかかり、拡張性がない

解決策

Snowflake Cortex で自動化！

classify_text()

カテゴリの定義

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

テキストを分類する

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"  
}

出力を辞書に変換する

print(type(category))

<class 'str'>

import json

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

<class 'dict'>

ワークフローの拡張

指定した月のレビューを分類するパイプライン

# Python code
month = 5

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

classify_text() を適用する

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"]

classify_text() を適用する

# 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

感情分析

レビューの感情のみに注目

SQL セル内の AI_SENTIMENT

感情分析

AI_SENTIMENT - 感情を抽出する

利用可能な感情: positive、negative、neutral、mixed、unknown

練習しましょう！

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