前言
今天我们聊聊如何使用Openai进行简单的情感分析，这有什么用呢？就比如我们平时网购的评论，我们可以通过AI快速锁定哪些客户的评论是负面情绪，从而进行正确的答复，下面来聊聊如何实现。
在之前的文章《初始AIGC（一）》初始AIGC（一）: 实现简单的AI客服回复 - 掘金 (juejin.cn)以及《初始AIGC（二）》初始AIGC（二）：进行简单的图片物体识别 - 掘金 (juejin.cn)，我们分别介绍了如何利用Openai进行简单的AI客服回复以及简单进行图片中物体的识别。这两篇文章已经将Openai的准备工作讲的十分详细，今天在这里我就不再一一介绍了，我们直接进入正题，如何实现简单的情感分析。
情感分析的作用：
- 社交媒体监控： 在社交媒体上分析用户的评论和帖子，以了解公众对特定事件、产品或话题的情感反应。这对企业、政府和其他组织来说是一种重要的舆情监测手段。
- 产品评价： 在电子商务平台上，分析顾客对产品的评价，了解产品受欢迎的程度，找出改进的空间，或者迅速回应用户的问题和反馈。
- 客户服务： 在客户服务领域，情感分析可以用于自动监测和处理用户的投诉、建议或其他反馈，以提高服务质量。
- 广告效果评估： 对广告文本或视频的情感分析可以帮助企业评估广告效果，了解受众的反应。
- 舆情分析： 用于了解公众对特定话题的情感倾向，这对政府、新闻机构和其他组织来说是了解公众意见的一种方式
如何实现？
我们来到Colaboratory官网，新建一个笔记本，命名为sentiment.ipynb。
第一步：
- 导入Openai，这里我们安装0.10.2版本的
代码：
!pip install openai==0.10.2
第二步：
- 导入来自Hugging Face的transformers模型
代码：
!pip install transformers
如图：
第三步
- 从选择的模型中派发任务，选择对应功能
代码：
from transformers import pipeline # pipeline 派发模块
classifer = pipeline('sentiment-analysis') # 情感分析
如图：
第四步
利用该模型分析一些数据如下：
输出结果解释：
'label': 'NEGATIVE': 表示情感分析模型对输入文本的情感极性进行了分类，判断为“负面”情感。'score': 0.8616330027580261: 表示模型对分类的置信度得分，值在 0 到 1 之间，越接近 1 表示模型越有信心判断该情感
但是这个分析不一定是准的，就比如下面这个案例：
该模型可能读不懂“遥遥领先”是什么情感。我们也可以选择其他模型（在Hugging Face 这个网站有大量的模型可供大家选择）进行分析，下面我们使用来自大众点评经过亿万条数据训练出来的中文模型uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese。
其他模型试玩
代码：
classifer = pipeline('sentiment-analysis',
model="uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese")
- 导入模型
- 情感分析
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今天的内容就分享到这里，后期我还继续给大家分享我的AI学习历程，如果喜欢博主分享的内容，可以点个关注哦，持续更新中...♥(ˆ◡ˆԅ)。
