Классификация текста

Введение в генеративный ИИ в Snowflake

James Cha-Earley

Senior Developer Advocate, Snowflake

Сложности классификации текста

Проблема

Отзывы могут содержать любую информацию

Ручная категоризация занимает много времени и плохо масштабируется

Решение

Автоматизация с помощью Snowflake Cortex!

classify_text()

Определение категорий

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

Классификация текста

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"  
}

Преобразование вывода в словарь

print(type(category))

<class 'str'>

import json

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

<class 'dict'>

Масштабирование рабочего процесса

Конвейер классификации отзывов за заданный месяц

# Python code
month = 5

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

Применение 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"]

Применение 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

Анализ тональности

Нас интересует только тональность отзывов

AI_SENTIMENT в ячейке SQL

Анализ тональности

AI_SENTIMENT — извлечение тональности

Доступные значения тональности: positive, negative, neutral, mixed и unknown

Давайте потренируемся!

Введение в генеративный ИИ в Snowflake