Овладение анализом настроения с помощью генеративного искусственного интеллекта

Получение понимания настроения с помощью генеративного искусственного интеллекта

Введение

Анализ настроений перевернул представление компаний о восприятии и реакции на отзывы клиентов. Анализ настроений клиентов анализирует отзывы клиентов, такие как отзывы о продуктах, переписка в чатах, электронная почта и взаимодействия с колл-центром, для классификации клиентов на довольных, нейтральных или недовольных. Эта классификация помогает компаниям настраивать свои ответы и стратегии, чтобы улучшить удовлетворенность клиентов. В этой статье мы рассмотрим слияние анализа настроений и Генеративного ИИ, пролив свет на их трансформационную роль в улучшении возможностей обоих областей.

Цели обучения:

  • Понять трансформационную роль Генеративного ИИ в анализе настроений и его влияние на то, как компании толкуют и реагируют на отзывы клиентов.
  • Исследовать важные компоненты моделей Генеративного ИИ и их методы обработки данных, такие как токенизация и фильтрация качества данных.
  • Получить представление о жизненном цикле проекта Генеративного ИИ, инжиниринге подсказок и настройке параметров для оптимизации анализа настроений.
  • Получить практические советы по настройке среды для демонстрации и созданию ключа API для GPT-3.5 Turbo.

Роль Генеративного ИИ в анализе настроений

В эпоху электронной коммерции отзывы клиентов стали более обширными и разнообразными, чем когда-либо. Отзывы о продуктах и приложениях являются обычными формами обратной связи клиентов. Однако эти отзывы могут быть на разных языках, смешаны с эмодзи и иногда даже содержать сочетание нескольких языков, что делает стандартизацию необходимой. Перевод на другой язык часто используется для преобразования разнообразной обратной связи в общий язык для анализа.

Модели Генеративного ИИ, такие как GPT-3.5, являются ключевыми в анализе настроений. Они основаны на сложных архитектурах нейронной сети, обученных на массовых наборах данных, содержащих текст из различных источников, таких как Интернет, книги и сбор информации со страниц интернета. Эти модели могут преобразовывать текстовые данные в числовую форму с помощью токенизации, что является важным для дальнейшей обработки.

После токенизации фильтрация качества данных удаляет шум и несущественную информацию. Интересно, что эти модели используют только небольшую долю исходных токенов, обычно около 1-3%. Затем токенизированный текст преобразуется в векторы для обеспечения эффективных математических операций внутри нейронной сети, таких как матричные умножения.

Модели Генеративного ИИ используют жизненный цикл проекта, который включает в себя определение области проблемы, выбор соответствующей базовой модели (например, GPT-3.5) и определение способа использования этой модели для конкретных данных. Жизненный цикл включает в себя инжиниринг подсказок, настройку, выравнивание с обратной связью человека, оценку модели, оптимизацию, развертывание, масштабирование и интеграцию в приложения.

Глубокий анализ жизненного цикла проекта Генеративного ИИ

Жизненный цикл проекта Генеративного ИИ состоит из нескольких важных шагов:

  1. Определение области проблемы: Проблема разбивается на подпроблемы, такие как перевод языка, суммирование текста и анализ настроений.
  2. Выбор базовой модели: Решение о работе с существующей базовой моделью языка или предобучении собственной модели, что может быть вычислительно затратно.
  3. Использование базовой модели: Принятие решения о том, как максимально использовать базовую модель для конкретных данных, зачастую включая инжиниринг подсказок и настройку.
  4. Выравнивание с обратной связью человека: Включение обратной связи человека для улучшения производительности и точности модели.
  5. Оценка модели: Оценка производительности модели с использованием различных метрик.
  6. Оптимизация и развертывание: Точная настройка и развертывание модели в производственную среду.
  7. Масштабирование и расширение: Расширение и интеграция возможностей модели в существующие приложения.

Инжиниринг подсказок и настройка в анализе настроений

Инжиниринг подсказок является важным аспектом использования генеративного ИИ для анализа настроений. Он включает предоставление инструкций или подсказок модели ИИ для генерации желаемых ответов. Существуют три основных типа инжиниринга подсказок:

  1. Ноль-обучение
  2. Однообучение
  3. Малообучение

Настройка – это еще один важный шаг, при котором веса модели регулируются на основе тренировочных данных для повышения ее производительности в конкретных задачах. Она включает создание наборов инструкций, разделение их на тренировочные, тестовые и проверочные наборы и итеративную оптимизацию весов модели для минимизации функции потерь.

Параметры конфигурации для анализа настроений с генеративным искусственным интеллектом

Несколько параметров конфигурации можно настроить для оптимизации анализа настроений с генеративным искусственным интеллектом:

  • Максимальное количество токенов: Определяет ограничение на количество токенов, генерируемых моделью.
  • Температура: Контролирует ассиметрию распределения вероятности, влияя на случайность ответов модели.
  • Метод выбора токена: Указывает, какой токен будет выбран, методом жадного алгоритма, выбором Топ-К или выбором Топ-P.

Настройка этих параметров позволяет практикам точно настроить поведение модели и приспособить ее под конкретные случаи использования.

Настройка демоверсии и создание ключа API

Прежде чем мы перейдем к техническим деталям анализа настроений, давайте начнем с основ – настройки демо-версии и создания ключа API. Чтобы взаимодействовать с моделью GPT-3.5 Turbo, вам понадобится ключ API, и вот как его создать.

Теперь, когда у вас есть готовый API-ключ, перейдем к захватывающей части – обучению модели в контексте для анализа настроений.

Обучение модели в контексте для анализа настроений

Обучение модели в контексте – это то, в чем GPT-3.5 Turbo действительно блестит. Оно позволяет проводить ноль-обучение, однообучение и малообучение, делая модель невероятно гибкой. Разберемся, что означают эти термины:

  • Ноль-обучение: В этом подходе Вы даете модели задание, такое как “Определите настроение предложения о покупке планшета Amazon пользователем и верните общее настроение (положительное, отрицательное, смешанное)”. Модель использует свои врожденные знания для классификации настроения.
  • Однообучение: Здесь Вы даете модели один отзыв для каждой категории настроения – положительный, отрицательный и смешанный. Модель учится на этих примерах и может классифицировать неизвестный отзыв в одну из этих категорий.
  • Малообучение: Аналогично однообучению, но Вы предоставляете несколько примеров для каждой категории настроения. Эти дополнительные данные помогают модели делать более осмысленные классификации.

Основная идея здесь заключается в том, что обучение в контексте повышает точность анализа настроений. Это позволяет модели понимать нюансы, которые могут быть упущены только с ноль-обучением.

Проблемы и решения в переводе

Одной из распространенных проблем в анализе настроений является работа с отзывами на языках, отличных от английского. GPT-3.5 Turbo может помочь преодолеть эту преграду. Вы можете преобразовать отзывы на разных языках на английский, предоставив соответствующую команду-переводчик. После перевода модель может анализировать настроение эффективно.

Точный перевод текста на других языках является важным для безграничного результата анализа настроений. GPT-3.5 Turbo помогает понимать отзывы на разных языках, обеспечивая получение ценных идей.

Обработка больших отзывов и влияние параметров

Длинные отзывы могут представлять дополнительные сложности для анализа настроений, так как точное определение настроения из обширного текста становится сложной задачей. Однако GPT-3.5 Turbo может помочь в кратком изложении этих длинных отзывов. При работе с длинными отзывами рассмотрите влияние параметров, таких как настройка “температуры”.

  • Температура 0: Эта настройка обеспечивает более детерминированный и фокусированный вывод. Она обычно извлекает информацию непосредственно из отзыва и верно его резюмирует.
  • Температура 1: Вывод в этой настройке немного более творческий и разнообразный. Он может обобщать или перефразировать некоторую информацию, сохраняя основное настроение.
  • Температура 1,5: Более высокие значения температуры делают вывод более случайным и творческим. Он может сжать отзыв в более обобщенное настроение.

Экспериментирование с этими настройками температуры позволяет настраивать процесс суммирования и достигать желаемого уровня детализации в анализе настроений.

Заключение

В заключение можно сказать, что слияние анализа настроений и генеративного искусственного интеллекта (Generative AI) изменило представления компаний о восприятии и реагировании на отзывы клиентов. Мы продолжим исследовать важную роль моделей Generative AI в анализе настроений, особенности жизненного цикла проектов Generative AI, инжиниринг запросов, настройки параметров конфигурации и контекстного обучения. Кроме того, мы рассмотрим, как преодолеть языковые барьеры и справиться с длинными отзывами, для достижения идеального результат в процессе анализа настроений.

Основные идеи:

  • Совмещение анализа настроений с Generative AI изменяет подход компаний к интерпретации и реагированию на отзывы клиентов.
  • Модели Generative AI, такие как GPT-3.5, используют сложные нейронные сети, метод токенизации и фильтрацию качества данных для повышения точности анализа настроений.
  • Инжиниринг запросов, настройка параметров конфигурации и контекстное обучение позволяют компаниям настраивать процессы анализа настроений для достижения оптимальных результатов, преодолевая языковые барьеры и длинные отзывы.

Часто задаваемые вопросы

Об авторах

Бисваджит Пал

Бисваджит является директором по обработке данных, аналитике и инсайтам в Tata CLiQ, ведущей электронной коммерческой платформе в Индии. У него более 17 лет опыта в доставке высокоэффективных решений по науке о данных и инженерии данных, разработке продуктов и консультационных услугах в различных областях и рынках. Он является преданным практикующим искусственного интеллекта и регулярно делится своими знаниями и идеями на тему ИИ через ключевые выступления, вебинары, публикации и гостевые лекции.

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/biswajit15/

Милинд Кабария

Милинд – опытный инженер данных с доказанной историей работы в страховой и электронной коммерции. У него есть навыки работы с большими данными, Amazon Web Services и программированием на языке Python, а также он является выпускником IIIT Bangalore.

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/milind-kabariya-8b0a1251

DataHour Page: https://community.analyticsvidhya.com/c/datahour/datahour-mastering-sentiment-analysis-through-generative-ai-a-deep-dive