cohere의 /classify 엔드포인트는 텍스트를 여러 클래스 중 하나로 분류한다.
보통은 개냐? 고양이냐? 사과냐? 오렌지냐? 로 이진 분류하는 예제가 가장 많다.
몇 가지 샘플 예제를 사용해 AI파운데이션 모델에서 분류 클래스를 만든다.
백그라운드에서 5개 샘플정도로 퓨 샷 분류 프롬프트를 구성하고 이를 사용하여 텍스트를 분류하는데, 문장속에 숨은 감정을 읽는 것도 분류 작업의 하나로 본다.
감정 분석도 텍스트 조각의 어조를 분석하는 일종의 분류 작업으로 처리한다.
네이버 쇼핑에서 상품 판매를 한다면 고객마다 다양한 댓글이 달리게된다.
전부 다 읽어보면 좋겠지만, 1천개가 넘는 댓글들이 달려서 댓글을 하나하나 읽을 시간조차 모자라는 업체도 있다. 그렇다고 직원을 두기도 힘드니 AI 의 힘을 빌린다.감정 분석은 고객의 상품 후기부터 리뷰, 소셜 미디어 댓글등 다양한 곳에서 사용된다.
일반적으로 고객이나 방문객이 업체나 취급하는 상품에 대해 감정적으로 어떻게 느끼고 있는지 확인하는 데 사용된다. 앱을 기반으로 하는 기업에선 구글플레이에 남은 고객 후기등이 비즈니스에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 이해하고 즉각 피드백을 주면서 대응하는게 필요하다.
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