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La ai.classify funzione usa l'intelligenza artificiale generativa per classificare il testo di input in base alle etichette personalizzate scelte, con una singola riga di codice.
Annotazioni
- Questo articolo illustra l'uso di ai.classify con pandas. Per usare ai.classify con PySpark, vedere questo articolo.
- Vedere altre funzioni di intelligenza artificiale in questo articolo di panoramica.
- Informazioni su come personalizzare la configurazione delle funzioni di intelligenza artificiale.
Informazioni generali
La ai.classify funzione estende la classe Pandas Series . Per assegnare etichette fornite dall'utente a ogni riga di input, chiamare la funzione su una colonna di testo di un dataframe pandas.
La funzione restituisce una serie pandas che contiene etichette di classificazione, che possono essere archiviate in una nuova colonna DataFrame.
Suggerimento
È consigliabile usare la ai.classify funzione con almeno due etichette di input.
Sintassi
df["classification"] = df["input"].ai.classify("category1", "category2", "category3")
Parametri
| Nome | Description |
|---|---|
labels Obbligatorio |
Una o più stringhe che rappresentano il set di etichette di classificazione da associare ai valori di testo di input. |
Restituzioni
La funzione restituisce una serie pandas contenente un'etichetta di classificazione per ogni riga di testo di input. Se non è possibile classificare un valore di testo, l'etichetta corrispondente è 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)
Questa cella di codice di esempio fornisce l'output seguente:
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Usare ai.classify con PySpark.
Rilevare il sentiment con ai.analyze_sentiment.
Generare incorporamenti vettoriali con ai.embed.
Estrarre entità con ai_extract.
Correggere la grammatica con ai.fix_grammar.
Rispondere alle richieste dell'utente personalizzate con ai.generate_response.
Calcolare la somiglianza con ai.similarity.
Riepilogare il testo con ai.summarize.
Tradurre il testo con ai.translate.
Altre informazioni sul set completo di funzioni di intelligenza artificiale.
Personalizzare la configurazione delle funzioni di intelligenza artificiale.
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