Bruk ai.analyze_sentiment med pandaer

Funksjonen ai.analyze_sentiment bruker generativ AI for å oppdage den emosjonelle tilstanden til inndatateksten, med en enkelt kodelinje. Den kan oppdage om den emosjonelle tilstanden til inndataene er positiv, negativ, blandet eller nøytral. Den kan også oppdage den emosjonelle tilstanden i henhold til dine spesifiserte etiketter. Hvis funksjonen ikke kan bestemme sentimentet, lar den utdataene stå tomme.

Note

• Denne artikkelen dekker bruk av ai.analyze_sentiment med pandaer. Hvis du vil bruke ai.analyze_sentiment med PySpark, kan du se denne artikkelen.
• Se andre AI-funksjoner i denne oversiktsartikkelen.
• Lær hvordan du tilpasser konfigurasjonen av AI-funksjoner.

Oversikt

Funksjonen ai.analyze_sentimentutvider pandas Series-klassen . Hvis du vil oppdage sentimentet for hver inndatarad, kaller du funksjonen i en pandas DataFrame-tekstkolonne .

Funksjonen returnerer en pandaserie som inneholder sentimentetiketter, som kan lagres i en ny kolonne i DataFrame.

Syntaks

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

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

Parametere

Name	Beskrivelse
labels Valgfritt	Én eller flere strenger som representerer settet med sentimentetiketter som samsvarer med inndatatekstverdier.

Returnerer

Funksjonen returnerer en pandaserie som inneholder sentimentetiketter for hver inndatatekstrad. Standard sentimentetiketter inkluderer positive, negative, neutraleller mixed. Hvis egendefinerte etiketter er angitt, brukes disse etikettene i stedet. Hvis en sentiment ikke kan fastslås, er returverdien null.

Eksempel

# 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)

Denne eksempelkodecellen gir følgende utdata:

Relatert innhold

• Bruk ai.analyze_sentiment med PySpark.

• Kategoriser tekst med ai.classify.

• Generer vektorinnlegginger med ai.embed.

• Trekk ut enheter med ai_extract.

• Fiks grammatikk med ai.fix_grammar.

• Svar på egendefinerte brukermeldinger med ai.generate_response.

• Beregn likhet med ai.likhet.

• Oppsummer tekst med ai.summarize.

• Oversett tekst med ai.translate.

• Finn ut mer om hele settet med AI-funksjoner.

• Tilpass konfigurasjonen av AI-funksjoner.

• Gikk vi glipp av en funksjon du trenger? Foreslå det på Fabric Ideas-forumet.