情感分析

为文本分配正面或负面情感。

在对 Cloud 控制台使用不同参数值时,或通过直接调用 Vertex AI API,您可以直接查询模型,并测试返回的结果。

上下文
请仅输出类别名称,而无需任何其他内容。

结构化示例

对消息的情感进行分类
我为关于莎士比亚的课程比较了两种版本的 Hamlet,但很遗憾,我选择了这个版本。从表演(演员将大部分台词直接念给了摄像机)到摄像机镜头(所有中景或特写镜头…没有风景镜头,镜头中的背景也很少),一切都非常糟糕。我在春假期间观看了这部影片,可以非常肯定地说,我觉得自己浪费了 114 分钟的假期。找不到任何推荐的理由。 负面
这次 Charles 郊游很不错,不过这次表演相当低调。Marlon Brando 脱颖而出。Mira Sorvino 和 Donald Sutherland 之间有一个次要情节忘了发展,这对电影造成了一些影响。我仍在尝试弄清楚 Charlie 想要改名的原因。 负面
自这部电影首次上演以来,我的家人们就看着 AIhur Bach 跌跌撞撞、结结巴巴。大多数台词都已记住。两周前我看了一遍这部电影,仍然被 Dudley Moore 刻画的简单幽默和人生观逗乐。Liza Minnelli 作为一名配角,表现非常出色,虽然我并不是她的头号粉丝。这部电影让我单纯享受看电影的乐趣。我最喜欢的场景是 Arthur 造访其未婚妻家时。他与管家和 Susan 父亲的对话令人捧腹大笑。管家说出“您愿意在书房中等待吗”这句话之后,他回答道:“愿意,浴室是不可能的”,这些台词现在是我计算机上的新邮件通知。 正面

测试

对消息的情感进行分类
这部电影有些令人惊讶,它就是原创。这部电影不同于好莱坞每个月发行的回收旧垃圾。我在视频上看到这部电影,因为在我当地的音像店看到之前,我甚至都不知道这部电影。如果看到这部电影,就租来看吧,您不会后悔的。 正面
型号: gemini-1.5-flash-001
温度: 1
输出令牌数量上限: 256
TopK: 40
TopP: 0.95