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pandas でai.analyze_sentimentを使用する

ai.analyze_sentiment関数は、生成 AI を使用して、1 行のコードで入力テキストの感情状態を検出します。 入力の感情状態が肯定的、否定的、混合、または中立のいずれであるかを検出できます。 また、指定したラベルに従って感情的な状態を検出することもできます。 関数がセンチメントを特定できない場合、出力は空白のままです。

注

  • この記事では、pandas での ai.analyze_sentiment の使用について説明します。 PySpark で ai.analyze_sentiment を使用するには、 この記事を参照してください。
  • この概要記事では、他の AI 関数を参照してください。
  • AI 関数の構成をカスタマイズする方法について説明します。

概要

ai.analyze_sentiment 関数は、pandas Series クラスを拡張します。 各入力行のセンチメントを検出するには、 pandas DataFrame テキスト列で関数を呼び出します。

この関数は、センチメント ラベルを含む pandas Series を返します。このラベルは、DataFrame の新しい列に格納できます。

構文

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

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

パラメーター

名前 Description
labels
オプション		 入力テキスト値と一致するセンチメント ラベルのセットを表す 1 つ以上の 文字列 。

返品ポリシー

この関数は、各入力テキスト行のセンチメント ラベルを含む pandas Series を返します。 既定のセンチメント ラベルには、 positive、 negative、 neutral、または mixedが含まれます。 カスタム ラベルが指定されている場合は、それらのラベルが代わりに使用されます。 センチメントを特定できない場合、戻り値は 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)

このコード セルの例では、次の出力が提供されます。

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