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La fonction utilise l’IA ai.classify générative pour catégoriser le texte d’entrée en fonction des étiquettes personnalisées que vous choisissez, avec une seule ligne de code.
Note
- Cet article traite de l’utilisation de ai.classify avec pandas. Pour utiliser ai.class avec PySpark, consultez cet article.
- Consultez d’autres fonctions IA dans cet article de vue d’ensemble.
- Découvrez comment personnaliser la configuration des fonctions IA.
Aperçu
La fonction ai.classify étend la classe Série pandas. Pour affecter des étiquettes fournies par l’utilisateur à chaque ligne d’entrée, appelez la fonction sur une colonne de texte d’un DataFrame pandas.
La fonction retourne une série pandas qui contient des étiquettes de classification, qui peuvent être stockées dans une nouvelle colonne DataFrame.
Conseil / Astuce
Nous vous recommandons d’utiliser la fonction ai.classify avec au moins deux étiquettes d’entrée.
Syntaxe
df["classification"] = df["input"].ai.classify("category1", "category2", "category3")
Paramètres
| Nom | Descriptif |
|---|---|
labels Obligatoire |
Une ou plusieurs chaînes qui représentent l’ensemble d’étiquettes de classification à mettre en correspondance avec les valeurs de texte d’entrée. |
Retours
La fonction retourne une Série pandas qui contient l’étiquette de classification pour chaque ligne de texte d’entrée. Si une valeur de texte ne peut pas être classifiée, l’étiquette correspondante est null.
Example
# This code uses AI. Always review output for mistakes.
df = pd.DataFrame([
"This duvet, lovingly hand-crafted from all-natural fabric, is perfect for a good night's sleep.",
"Tired of friends judging your baking? With these handy-dandy measuring cups, you'll create culinary delights.",
"Enjoy this *BRAND NEW CAR!* A compact SUV perfect for the professional commuter!"
], columns=["descriptions"])
df["category"] = df['descriptions'].ai.classify("kitchen", "bedroom", "garage", "other")
display(df)
Cet exemple de cellule de code fournit la sortie suivante :
Contenu connexe
Utilisez ai.class avec PySpark.
Détecter les sentiments avec ai.analyze_sentiment.
Générer des incorporations vectorielles avec ai.embed.
Extrayez des entités avec ai_extract.
Corrigez la grammaire avec ai.fix_grammar.
Répondez aux invites d’utilisateur personnalisées avec ai.generate_response.
Calculez la similarité avec ai.similarité.
Résumez le texte avec ai.summarize.
Traduire du texte avec ai.translate.
En savoir plus sur l’ensemble complet de fonctions IA.
Personnalisez la configuration des fonctions IA.
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