通过生成式人工智能掌握情感分析
用生成式人工智能掌握情感分析的秘诀
介绍
情感分析彻底改变了企业理解和回应客户反馈的方式。客户情感分析分析客户反馈，例如产品评论、聊天记录、电子邮件和呼叫中心交互，将客户归类为满意、中性或不满意。这种分类有助于企业根据客户满意度来调整他们的回应和策略。在本文中，我们将探讨情感分析和生成式人工智能的融合，揭示它们在增强两个领域能力方面的变革作用。
学习目标：
- 了解生成式人工智能在情感分析中的变革作用以及对企业如何理解和回应客户反馈的影响。
- 探索生成式人工智能模型的关键组成部分以及其数据处理技术，例如标记化和数据质量过滤。
- 深入了解生成式人工智能项目生命周期、提示工程和优化情感分析的配置参数。
- 获得设置演示环境和创建GPT-3.5 Turbo API密钥的实用技巧。
生成式人工智能在情感分析中的作用
在电子商务时代，客户反馈比以往任何时候都更加丰富多样。产品和应用评论是常见的客户反馈形式。然而，这些评论可能是各种语言的，夹杂着表情符号，有时甚至是多种语言的混合体，因此标准化至关重要。通常会使用语言翻译将多样化的反馈转换为一种共同语言进行分析。
生成式人工智能模型，如GPT-3.5，在情感分析中起着关键作用。它们基于复杂的神经网络架构，通过训练海量数据集中来自各种来源（如互联网、书籍和网页抓取）的文本，将文本数据转换为数值形式，这对进一步的处理至关重要。
一旦标记化，数据质量过滤会去除噪音和无关信息。有趣的是，这些模型仅使用原始标记的一小部分，通常约为1-3%。然后，标记化的文本被转换为向量，以实现神经网络内高效的数学运算，如矩阵乘法。
生成式人工智能模型利用一个项目生命周期，其中包括定义问题的范围、选择适当的基础模型（如GPT-3.5）以及确定如何利用该模型处理特定数据。项目生命周期包括提示工程、微调、与人类反馈的协调、模型评估、优化、部署、扩展和应用集成。
深入了解生成式人工智能项目生命周期
生成式人工智能项目生命周期包括以下几个关键步骤：
- 定义问题范围：将问题分解为子问题，如语言翻译、文本摘要和情感分析。
- 选择基础模型：选择是使用现有的基础语言模型还是预训练一个自定义模型，后者在计算上可能更加昂贵。
- 使用基础模型：决定如何利用基础模型处理特定数据，通常涉及提示工程和微调。
- 与人类反馈协调：结合人类反馈以提高模型的性能和准确性。
- 模型评估：使用各种指标评估模型的性能。
- 优化和部署：对模型进行微调和部署到生产环境中。
- 扩展和集成：扩展和将模型的能力与现有应用集成。
提示工程和微调在情感分析中的作用
提示工程是将生成式人工智能用于情感分析的关键方面。它涉及向AI模型提供指令或提示以生成所需的回应。有三种主要类型的提示工程：
- 零点推断
- 一次推断
- 少量推断
微调是另一个重要步骤，通过根据训练数据调整模型的权重来改善其在特定任务上的性能。它包括创建指导数据集，将其分成训练、测试和验证集，并迭代优化模型的权重以最小化损失函数。
用于生成式人工智能情感分析的配置参数
可以调整多个配置参数以优化生成式人工智能情感分析：
- 最大标记数：确定模型生成的标记数量的限制。
- 温度：控制概率分布的偏斜程度，影响模型响应的随机性。
- 标记选择方法：指定最终标记的选择方式，是通过贪婪方法、Top-K采样还是Top-P采样。
配置这些参数允许从业者微调模型的行为，并将其定制化适应特定的用例。
演示设置和API密钥创建
在我们进入情感分析的技术细节之前，让我们从基础开始-设置演示并创建API密钥。要与GPT-3.5 Turbo模型进行交互，您将需要一个API密钥，以下是您如何创建一个。
现在您已准备好API密钥，让我们继续进行令人兴奋的部分-用于情感分析的上下文学习。
情境学习用于情感分析
情境学习是GPT-3.5 Turbo的真正亮点。它允许进行零点推断、一次推断和少量推断，使其变得非常灵活。让我们详细了解每个的含义：
- 零点推断：在这种方法中，您向模型提供一个提示，如“理解用户对亚马逊平板购买的句子的情感，并返回整体情感（积极、消极、混合评价）。”模型使用其内在知识来分类情感。
- 一次推断：在这里，您为每个情感类别（积极、消极和混合）提供一条评论。模型从这些示例中学习，然后可以将未知评论分类到其中之一。
- 少量推断：类似于一次推断，但您为每个情感类别提供多个示例。这些附加数据有助于模型进行更有信息的分类。
关键在于上下文学习可以提高情感分析的准确性。它使模型能够理解只通过零点推断可能会忽略的细微差别。
翻译的挑战与解决方案
在情感分析中常见的挑战之一是处理非英语的评论。GPT-3.5 Turbo可以帮助克服这个障碍。您可以通过提供翻译提示将不同语言的评论转换为英语。一旦翻译完成，模型就可以有效地分析情感。
准确地翻译非英语文本对于不偏的情感分析结果至关重要。GPT-3.5 Turbo可以帮助理解各种语言的评论，确保您不会错过有价值的见解。
处理长评论与参数影响
处理长评论可能会对情感分析构成另一个挑战，因为从大量文本中准确捕捉情感变得困难。然而，GPT-3.5 Turbo可以帮助概括这些冗长的评论。在处理长评论时，要考虑“温度”设置等参数的影响。
- 温度0：此设置会产生更确定性、更专注的输出。它倾向于直接从评论中提取信息并忠实地概括。
- 温度1：此设置下的输出稍微更有创意和多样化。它可能会概括或改写一些信息，同时保持核心情感。
- 温度1.5：更高的温度使输出更随机和有创造力。它可能会将评论压缩成更一般化的情感。
尝试这些温度设置可以让你微调总结过程，以达到情感分析中所需的详细程度。
结论
总的来说，情感分析与生成性人工智能的融合彻底改变了公司理解和回应客户反馈的方式。我们深入探讨了生成性人工智能模型在情感分析中发挥的重要作用，生成性人工智能项目生命周期的复杂性，提示工程，配置参数和上下文学习。此外，我们还探讨了如何克服语言障碍和处理冗长的评论，将情感分析过程精细调整到完美。
重点概要：
- 与生成性人工智能相结合，情感分析转变了公司解释和回应客户反馈的方式。
- 生成性人工智能模型，如GPT-3.5，利用复杂的神经网络，标记化和数据质量过滤来提高情感分析的准确性。
- 提示工程，配置参数和上下文学习使公司能够针对最佳结果进行情感分析并克服语言障碍和冗长的评论。
常见问题
作者简介
Biswajit Pal
Biswajit是印度领先的电子商务平台Tata CLiQ的数据工程、分析和洞察总监。他在各个领域和市场上拥有超过17年的经验，提供高影响力的数据科学和数据工程解决方案、产品开发和咨询服务。他是一个充满激情的人工智能实践者，经常通过主题演讲、网络研讨会、出版物和客座讲座分享他的知识和见解。
领英： https://www.linkedin.com/in/biswajit15/
Milind Kabariya
Milind是一位经验丰富的数据工程师，在保险和电子商务行业有着丰富的工作经验。他精通大数据、亚马逊网络服务和Python编程，并且是印度信息技术研究院的校友。
