面向开发者的LLM入门课程-情感推断

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“面向开发者的LLM入门课程-情感推断”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

面向开发者的LLM入门课程-情感推断：

情感推断

1.情感倾向分析

让我们以一则电商平台上的台灯评论为例，通过此例，我们将学习如何对评论进行情感二分类（正面/负面）。

lamp_review = “””
我需要一盏漂亮的卧室灯，这款灯具有额外的储物功能，价格也不算太高。
我很快就收到了它。在运输过程中，我们的灯绳断了，但是公司很乐意寄送了一个新的。
几天后就收到了。这款灯很容易组装。我发现少了一个零件，于是联系了他们的客服，他们很快就给我寄来了缺
失的零件！
在我看来，Lumina 是一家非常关心顾客和产品的优秀公司！
“””

接下来，我们将尝试编写一个 Prompt ，用以分类这条商品评论的情感。如果我们想让系统解析这条评论的情感倾向，只需编写“以下商品评论的情感倾向是什么？”这样的 Prompt ，再加上一些标准的分隔符和评论文本等。

然后，我们将这个程序运行一遍。结果表明，这条商品评论的情感倾向是正面的，这似乎非常准确。尽管这款台灯并非完美无缺，但是这位顾客对它似乎相当满意。这个公司看起来非常重视客户体验和产品质量，因此，认定评论的情感倾向为正面似乎是正确的判断。

from tool import get_completion
prompt = f”””
以下用三个反引号分隔的产品评论的情感是什么？
评论文本: “`{lamp_review}“`
“””
response = get_completion(prompt)
print(response)

情感是积极的。

如果你想要给出更简洁的答案，以便更容易进行后期处理，可以在上述 Prompt 基础上添加另一个指令：用一个单词回答：「正面」或「负面」。这样就只会打印出 “正面” 这个单词，这使得输出更加统一，方便后续处理。

prompt = f”””
以下用三个反引号分隔的产品评论的情感是什么？
用一个单词回答：「正面」或「负面」。
评论文本: “`{lamp_review}“`
“””
response = get_completion(prompt)
print(response)

正面

2.识别情感类型

接下来，我们将继续使用之前的台灯评论，但这次我们会试用一个新的 Prompt 。我们希望模型能够识别出评论作者所表达的情感，并且将这些情感整理为一个不超过五项的列表。

# 中文
prompt = f”””
识别以下评论的作者表达的情感。包含不超过五个项目。将答案格式化为以逗号分隔的单词列表。
评论文本: “`{lamp_review}“`
“””
response = get_completion(prompt)
print(response)

满意,感激,赞赏,信任,满足

大型语言模型非常擅长从一段文本中提取特定的东西。在上面的例子中，评论所表达的情感有助于了解客户如何看待特定的产品。

3.识别愤怒

对于许多企业来说，洞察到顾客的愤怒情绪是至关重要的。这就引出了一个分类问题：下述的评论作者是否流露出了愤怒？因为如果有人真的情绪激动，那可能就意味着需要给予额外的关注，因为每一个愤怒的顾客都是一个改进服务的机会，也是一个提升公司口碑的机会。这时，客户支持或者客服团队就应该介入，与客户接触，了解具体情况，然后解决他们的问题。

# 中文
prompt = f”””
以下评论的作者是否表达了愤怒？评论用三个反引号分隔。给出是或否的答案。
评论文本: “`{lamp_review}“`
“””
response = get_completion(prompt)
print(response)

否

上面这个例子中，客户并没有生气。注意，如果使用常规的监督学习，如果想要建立所有这些分类器，不可能在几分钟内就做到这一点。我们鼓励大家尝试更改一些这样的 Prompt ，也许询问客户是否表达了喜悦，或者询问是否有任何遗漏的部分，并看看是否可以让 Prompt 对这个灯具评论做出不同的推论。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“面向开发者的LLM入门课程-情感推断”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！