टेक्स्ट क्लासिफिकेशन

Snowflake में Generative AI परिचय

James Cha-Earley

Senior Developer Advocate, Snowflake

टेक्स्ट को क्लासिफाई करने की चुनौतियाँ

समस्या

रिव्यू में कुछ भी हो सकता है

मैनुअल श्रेणीकरण धीमा और स्केलेबल नहीं है

समाधान

Snowflake Cortex से ऑटोमेट करें!

classify_text()

श्रेणियाँ परिभाषित करना

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

टेक्स्ट क्लासिफाई करना

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"  
}

आउटपुट को डिक्शनरी में बदलना

print(type(category))

<class 'str'>

import json

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

<class 'dict'>

वर्कफ़्लो स्केल करना

दिए गए महीने के रिव्यू का क्लासिफिकेशन पाइपलाइन

# Python code
month = 5

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

classify_text() लागू करना

df = cell2.to_pandas()


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

classify_text() लागू करना

# 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

सेंटिमेंट एनालिसिस

हमें सिर्फ रिव्यू के सेंटिमेंट चाहिए

SQL सेल में AI_SENTIMENT

सेंटिमेंट एनालिसिस

AI_SENTIMENT - सेंटिमेंट निकालना

उपलब्ध सेंटिमेंट: positive, negative, neutral, mixed, और unknown

अभ्यास करते हैं!

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