在电子商务时代，客户反馈比以往任何时候都更加丰富和多样化。产品和应用评论是客户反馈的常见形式。然而，这些评论可能包含多种语言，混合表情符号，有时甚至是多种语言的混合，这使得标准化变得至关重要。语言翻译通常被用来将多样化的反馈转换为共同的语言进行分析。
生成式AI模型，如GPT-3.5，对情感分析至关重要。它们基于复杂的神经网络架构，这些网络在包含来自互联网、书籍和网络爬虫的文本的大型数据集上进行训练。这些模型可以通过令牌化将文本数据转换为数值形式，这对于进一步处理至关重要。
一旦令牌化，数据质量过滤会移除噪声和不相关信息。有趣的是，这些模型通常只使用原始令牌的一小部分，通常约为1-3%。然后，令牌化的文本被转换为向量，以便在神经网络内进行有效的数学运算，例如矩阵乘法。
生成式AI项目生命周期包括几个关键步骤：定义问题范围、选择适当的基础模型（如GPT-3.5），以及确定如何将此模型用于特定数据。生命周期包括提示工程、微调、与人类反馈对齐、模型评估、优化、部署、扩展和应用集成。
定义问题范围：将问题分解为子问题，例如语言翻译、文本摘要和情感分析。选择基础模型：决定是使用现有的基础语言模型还是预训练自定义模型，这可能在计算上很昂贵。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。
与人类反馈对齐：纳入人类反馈以增强模型性能和准确性。模型评估：使用各种指标评估模型的性能。优化和部署：微调和将模型部署到生产环境。扩展和增强：扩展并集成模型的能力与现有应用程序。
提示工程是使用生成式AI进行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预期的响应。主要有三种类型的提示工程：零次推理、单次推理和少数次推理。
微调是另一个重要步骤，其中模型的权重根据训练数据进行调整，以提高其在特定任务上的性能。它涉及创建指令数据集，将它们分割为训练、测试和验证集，并迭代优化模型的权重以最小化损失函数。
可以调整几个配置参数以优化情感分析与生成式AI：最大令牌数：确定模型生成的令牌数量的限制。温度：控制概率分布的偏斜度，影响模型响应的随机性。令牌选择方法：指定如何选择最终令牌，无论是通过贪婪方法、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，并根据特定用例定制它。
在深入情感分析的技术细节之前，让从基础开始——设置演示和创建API密钥。要与GPT-3.5 Turbo模型交互，需要一个API密钥，以下是如何创建一个。
如何为GPT-3.5 Turbo创建API密钥：打开网站。访问openai.com。注册或登录。点击“Get Started”注册账户，如果还没有。创建一个新密钥。登录后，导航到个人资料设置并找到创建新API密钥的选项。嵌入或保存密钥。可以直接将密钥嵌入到代码中[openai.api_key = 'your_api_key_here']，或将其保存在文件中以供参考。
上下文学习是GPT-3.5 Turbo真正闪耀的地方。它允许零次推理、单次推理和少数次推理，使其非常多功能。让分解一下每种方法的含义：
零次推理：在这种方法中，向模型提供一个提示，如“理解用户对亚马逊平板电脑购买的句子的情感，并返回总体情感（正面、负面、混合评论）。”模型使用其固有的知识对情感进行分类。
单次推理：在这里，为每个情感类别——正面、负面和混合——提供一个评论。模型从这些示例中学习，然后可以将未知评论分类为这些类别之一。
少数次推理：与单次推理类似，但为每个情感类别提供多个示例。这些额外的数据有助于模型进行更明智的分类。
关键要点是上下文学习提高了情感分析的准确性。它允许模型理解可能被零次推理单独遗漏的细微差别。
情感分析中的一个常见挑战是处理非英语评论。GPT-3.5 Turbo可以帮助克服这个障碍。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，模型就可以有效地分析情感。
准确翻译非英语文本对于获得无偏见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，确保不会错过宝贵的洞察。
长篇评论可能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可以帮助总结这些长篇评论。在处理长篇评论时，考虑“温度”设置的影响。
温度0：这种设置会产生更确定性、更集中的输出。它倾向于直接从评论中提取信息并忠实地总结它。温度1：在这个设置中，输出稍微更具创造性和多样性。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、更具创造性。它可能会将评论压缩成更概括的情感。
尝试这些温度设置允许微调摘要过程，并在情感分析中实现所需的详细程度。
关键要点：当与生成式AI融合时，情感分析转变了公司解释和响应客户反馈的方式。生成式AI模型，如GPT-3.5，利用复杂的神经网络、令牌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微调情感分析流程，以获得最佳结果，并克服语言障碍和长篇评论。
Q1. 生成式AI如何增强情感分析？ 答：像GPT-3.5这样的生成式AI模型利用复杂的神经网络处理多样化的客户反馈，将其转换为数值形式，提高情感分析的准确性。
Q2. 在情感分析中有效使用生成式AI的关键是？ 答：提示工程、微调和配置参数，如最大令牌数和温度，对于获得最佳结果至关重要。
Q3. 上下文学习如何改善情感分析？ 答：上下文学习，包括零次推理、单次推理和少数次推理，使模型能够把握细微的情感，提高分析客户反馈的准确性。
Biswajit Pal Biswajit是Tata CLiQ的数据分析和洞察总监，Tata CLiQ是印度领先的电子商务平台。他在交付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方面拥有超过17年的经验，跨越各个领域和市场。他是一位热情的AI实践者，并通过主题演讲、网络研讨会、出版物和客座讲座定期分享他对AI主题的知识和见解。