Home-theater-designers
Skaitmeninėje aplinkoje gavęs prieigą prie veiksmingų duomenų, ypač konkrečių įžvalgų apie savo klientus, galite gerokai pralenkti konkurentus.
Sentimentų analizė tapo populiari strategija, nes ji sukuria patikimus rezultatus. Galite jį naudoti norėdami programiškai nustatyti žmonių požiūrį ir suvokimą apie jūsų produktą. Galite atrasti kitų svarbių duomenų taškų, kuriuos galite naudoti priimdami pagrindinius verslo sprendimus.
DIENOS VAIZDO ĮRAŠO PAGALBA
Naudodami tokius įrankius kaip OpenAI API, galite analizuoti ir generuoti išsamias ir veiksmingas įžvalgas apie savo klientus. Skaitykite toliau, kad sužinotumėte, kaip integruoti pažangų tviterinių pranešimų klasifikatoriaus API, kad būtų galima analizuoti vartotojų įvestis.
Įvadas į GPT
„OpenAI Generative Pre-Tained Transformer“ (GPT-3) yra didelis kalbos modelis, parengtas naudojant didžiulius tekstinių duomenų kiekius, todėl jis gali greitai sugeneruoti atsakymus į bet kokią užklausą. Jis naudojasi natūralios kalbos apdorojimas metodus užklausoms suprasti ir apdoroti — vartotojų raginimai.
GPT-3 išpopuliarėjo dėl galimybės apdoroti vartotojo raginimus ir atsakyti pokalbio formatu.
Šis modelis ypač svarbus atliekant nuotaikų analizę, nes galite jį naudoti norėdami tiksliai įvertinti ir nustatyti klientų požiūrį į produktus, jūsų prekės ženklą ir kitus pagrindinius rodiklius.
Pasinerkite į jausmų analizę naudojant GPT
Sentimentų analizė yra natūralios kalbos apdorojimo užduotis, apimanti nuotaikų, išreikštų tekstiniais duomenimis, pvz., sakiniais ir pastraipomis, identifikavimą ir skirstymą į kategorijas.
GPT gali apdoroti nuoseklius duomenis, kad būtų galima analizuoti jausmus. Visas analizės procesas apima modelio mokymą naudojant didelius pažymėtų tekstinių duomenų rinkinius, kurie yra suskirstyti į teigiamus, neigiamus arba neutralius.
kaip visada veikti kaip administratoriui
Tada galite naudoti išmokytą modelį, kad nustatytumėte naujų tekstinių duomenų nuotaikas. Iš esmės, modelis mokosi atpažinti jausmus analizuodamas teksto modelius ir struktūras. Tada jis suskirsto jį į kategorijas ir sukuria atsakymą.
Be to, GPT galima tiksliai sureguliuoti, kad būtų galima įvertinti duomenis iš nišinių domenų, pvz., socialinės žiniasklaidos ar klientų atsiliepimų. Tai padeda pagerinti jo tikslumą tam tikruose kontekstuose, lavinant modelį su nuotaikų išraiškomis, unikaliomis toje konkrečioje srityje.
Integruotas „OpenAI Advanced Tweet“ klasifikatorius
Ši API naudoja natūralios kalbos apdorojimo metodus, kad analizuotų tekstinius duomenis, pvz., pranešimus ar tviterius, kad nustatytų, ar jie turi teigiamų, neigiamų ar neutralių nuotaikų.
Pavyzdžiui, jei tekstas turi teigiamą atspalvį, API priskirs jį kategorijai „teigiamas“, kitu atveju jis bus pažymėtas kaip „neigiamas“ arba „neutralus“.
Be to, galite tinkinti kategorijas ir naudoti konkretesnius žodžius nuotaikai apibūdinti. Pavyzdžiui, užuot tiesiog pažymėję tam tikrus teksto duomenis kaip „teigiami“, galite pasirinkti labiau apibūdinančią kategoriją, pvz., „laimingas“.
Sukonfigūruokite išplėstinį „Tweet“ klasifikatorių
Norėdami pradėti, eikite į „OpenAI“ kūrėjų pultas ir prisiregistruokite prie paskyros. Jums reikės API rakto, kad galėtumėte sąveikauti su išplėstine tviterinių pranešimų klasifikatoriaus API iš savo „React“ programos.
Apžvalgos puslapyje spustelėkite Profilis mygtuką viršutiniame dešiniajame kampe ir pasirinkite Peržiūrėkite API raktus .
Tada spustelėkite Sukurkite naują slaptą raktą kad sugeneruotumėte naują savo programos API raktą. Būtinai pasiimkite rakto kopiją, kad galėtumėte naudoti kitame veiksme.
kaip gauti „iOS 9“ jaustukus „Android“
Sukurkite „React“ klientą
Greitai paleiskite savo React projektą lokaliai. Tada projekto aplanko šakniniame kataloge sukurkite a .env failą, kad būtų saugomas slaptasis API raktas.
REACT_APP_OPEN_AI_API_KEY='your API key'