Home-theater-designers
Trong bối cảnh kỹ thuật số, việc có quyền truy cập vào dữ liệu có thể hành động, đặc biệt là thông tin chi tiết cụ thể về khách hàng của bạn, có thể giúp bạn vượt lên dẫn trước đối thủ.
Phân tích tình cảm đã trở thành một chiến lược phổ biến vì nó tạo ra kết quả đáng tin cậy. Bạn có thể sử dụng nó để lập trình xác định quan điểm và nhận thức của mọi người về sản phẩm của bạn. Bạn có thể khám phá các điểm dữ liệu quan trọng khác mà bạn có thể sử dụng để đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng.
LÀM VIDEO TRONG NGÀY
Với các công cụ như API của OpenAI, bạn có thể phân tích và tạo thông tin chi tiết và có thể hành động về khách hàng của mình. Đọc tiếp để tìm hiểu cách tích hợp API phân loại tweet nâng cao của nó để phân tích thông tin đầu vào của người dùng.
Giới thiệu về GPT
Generative Pre-training Transformer (GPT-3) của OpenAI là một mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo dựa trên lượng dữ liệu văn bản khổng lồ, giúp nó có khả năng tạo phản hồi nhanh chóng cho bất kỳ truy vấn nào được đưa vào nó. Nó sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên kỹ thuật để hiểu và xử lý các truy vấn — lời nhắc của người dùng.
GPT-3 đã trở nên phổ biến nhờ khả năng xử lý lời nhắc của người dùng và phản hồi ở định dạng đàm thoại.
Mô hình này đặc biệt cần thiết trong phân tích tình cảm vì bạn có thể sử dụng nó để đánh giá và xác định chính xác tình cảm của khách hàng đối với sản phẩm, thương hiệu của bạn và các chỉ số quan trọng khác.
Đi sâu vào phân tích cảm tính bằng GPT
Phân tích tình cảm là một nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên liên quan đến việc xác định và phân loại tình cảm được thể hiện trong dữ liệu văn bản như câu và đoạn văn.
GPT có thể xử lý dữ liệu tuần tự để có thể phân tích cảm tính. Toàn bộ quá trình phân tích bao gồm đào tạo mô hình với các bộ dữ liệu lớn gồm dữ liệu văn bản được gắn nhãn được phân loại là tích cực, tiêu cực hoặc trung lập.
Sau đó, bạn có thể sử dụng một mô hình đã được đào tạo để xác định cảm tính của dữ liệu văn bản mới. Về cơ bản, mô hình học cách xác định tình cảm bằng cách phân tích các mẫu và cấu trúc của văn bản. Sau đó, nó phân loại nó và tạo ra một phản hồi.
Hơn nữa, GPT có thể được tinh chỉnh để đánh giá dữ liệu từ các miền thích hợp, chẳng hạn như phương tiện truyền thông xã hội hoặc phản hồi của khách hàng. Điều này giúp cải thiện độ chính xác của mô hình trong các ngữ cảnh cụ thể bằng cách đào tạo mô hình bằng các biểu thức cảm xúc duy nhất cho miền cụ thể đó.
Trình phân loại Tweet nâng cao OpenAI tích hợp
API này sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích dữ liệu văn bản như tin nhắn hoặc tweet để xác định xem chúng có tình cảm tích cực, tiêu cực hay trung lập.
Ví dụ: nếu một văn bản có âm điệu tích cực, API sẽ phân loại văn bản đó là 'tích cực', nếu không, nó sẽ được gắn nhãn là 'tiêu cực' hoặc 'trung tính'.
Hơn nữa, bạn có thể tùy chỉnh các danh mục và sử dụng các từ cụ thể hơn để mô tả tình cảm. Chẳng hạn, thay vì chỉ gắn nhãn dữ liệu văn bản cụ thể là 'tích cực', bạn có thể chọn một danh mục mang tính mô tả hơn như 'hạnh phúc'.
Định cấu hình Trình phân loại Tweet nâng cao
Để bắt đầu, hãy đi đến Bảng điều khiển dành cho nhà phát triển của OpenAI , và đăng ký một tài khoản. Bạn sẽ cần khóa API của mình để tương tác với API phân loại tweet nâng cao từ ứng dụng React của bạn.
Trên trang tổng quan, nhấp vào Hồ sơ ở trên cùng bên phải và chọn Xem khóa API .
Sau đó bấm vào Tạo khóa bí mật mới để tạo khóa API mới cho ứng dụng của bạn. Đảm bảo sao chép khóa để sử dụng trong bước tiếp theo.
Tạo ứng dụng khách phản ứng
Nhanh khởi động dự án React của bạn tại địa phương. Tiếp theo, trong thư mục gốc của thư mục dự án của bạn, hãy tạo một .env tệp để giữ khóa bí mật API của bạn.
làm thế nào để giải quyết cho x trong excel
REACT_APP_OPEN_AI_API_KEY='your API key'