Uso de ai.analyze_sentiment con pandas

La ai.analyze_sentiment función usa ia generativa para detectar el estado emocional del texto de entrada, con una sola línea de código. Puede detectar si el estado emocional de la entrada es positivo, negativo, mixto o neutro. También puede detectar el estado emocional según las etiquetas especificadas. Si la función no puede determinar la opinión, deja la salida en blanco.

Nota:

• En este artículo se describe el uso de ai.analyze_sentiment con pandas. Para usar ai.analyze_sentiment con PySpark, consulte este artículo.
• Consulte otras funciones de IA en este artículo de información general.
• Aprenda a personalizar la configuración de las funciones de IA.

Información general

La función ai.analyze_sentiment extiende la clase de la serie de pandas. Para detectar la opinión de cada fila de entrada, llame a la función en una columna de texto dataFrame de Pandas .

La función devuelve una pandas Series que contiene etiquetas de sentimiento, que se pueden almacenar en una nueva columna del DataFrame.

Syntax

# Default sentiment labels
df["sentiment"] = df["input"].ai.analyze_sentiment()

# Custom sentiment labels
df["sentiment"] = df["input"].ai.analyze_sentiment("label2", "label2", "label3")

Parámetros

Nombre	Description
labels Opcional	Una o varias cadenas que representan el conjunto de etiquetas de opinión para que coincidan con los valores de texto de entrada.

Devoluciones

La función devuelve una Serie pandas que contiene etiquetas de sentimiento para cada fila de texto de entrada. Las etiquetas de opinión predeterminadas incluyen positive, negative, neutralo mixed. Si se especifican etiquetas personalizadas, esas etiquetas se usan en su lugar. Si no se puede determinar un sentimiento, el valor devuelto es null.

Example

# This code uses AI. Always review output for mistakes. 

df = pd.DataFrame([
        "The cleaning spray permanently stained my beautiful kitchen counter. Never again!",
        "I used this sunscreen on my vacation to Florida, and I didn't get burned at all. Would recommend.",
        "I'm torn about this speaker system. The sound was high quality, though it didn't connect to my roommate's phone.",
        "The umbrella is OK, I guess."
    ], columns=["reviews"])

df["sentiment"] = df["reviews"].ai.analyze_sentiment()
display(df)

Esta celda de código de ejemplo proporciona la siguiente salida:

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