Clasificarea textului

Introducere în Generative AI în Snowflake

James Cha-Earley

Senior Developer Advocate, Snowflake

Provocările clasificării textului

Problema

Recenziile pot conține orice tip de informații

Categorizarea manuală este lentă și nu se scalează

Soluția

Automatizare cu Snowflake Cortex!

classify_text()

Definirea categoriilor

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

Clasificarea textului

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"  
}

Conversia rezultatelor în dicționar

print(type(category))

<class 'str'>

import json

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

<class 'dict'>

Scalarea fluxului de lucru

Pipeline de clasificare pentru recenziile dintr-o lună dată

# Python code
month = 5

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

Aplicarea 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"]

Aplicarea 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

Analiza sentimentelor

Interes doar pentru sentimentul recenziilor

AI_SENTIMENT într-o celulă SQL

Analiza sentimentelor

AI_SENTIMENT - extragerea unui sentiment

Sentimente disponibile: positive, negative, neutral, mixed și unknown

Să exersăm!

Introducere în Generative AI în Snowflake