案例09｜練習 2：Film Reviews 經 xlwings + OpenAI 情緒分類

一、案例定位

原書 Exercise 2 再使用 12/films.xlsx，這次不用內嵌 Python，而是用 xlwings 從 Excel 讀取每則 movie review，送到 OpenAI model 分成 positive／negative／mixed，再把 sentiment 寫回新欄。

二、學習目標

把 travel sentiment workflow 遷移到 film reviews。
用 xlwings 逐列讀／寫 Excel。
將 model output 限制為三個 labels。
先測 sample 再擴展全表。

三、案例情境

目標是重現本章前面的 sentiment analysis，但換成電影評論 domain。

四、開始資料

來源	任務
`12/films.xlsx`	讀取 movie review
AI labels	positive／negative／mixed
Output	worksheet 新的 sentiment column

五、Excel／R／AI 分析方法

Python code 應用 xlwings 連接 workbook、iterate rows、對每則 review 呼叫 model、只接受三個 label，再寫回新欄。應額外處理空白 review 與 API error，避免一筆異常使剩餘 rows 全部中止。

六、計算結果

A 檔正文沒有印出 Exercise 2 的完整 code 或逐筆結果；官方 solution 位於外部 12/exercise2_solution.py，依來源規則不納入。

七、結果分析與管理解讀

這個 Exercise 統整本章核心能力：Excel 是 data interface、xlwings 是 bridge、Python 控制 workflow、OpenAI 提供 classification。可靠性來自每一層都可單獨測試。

八、AI 提問詞

請根據 films workbook 寫 xlwings + OpenAI sentiment workflow，分類只允許 positive／negative／mixed。先用 3 筆 review 測試並輸出原文＋label 預覽；空白 review 不送 API，API error 則記錄並繼續下一列。