ChatGPTとPythonを使って感情分析機能を実装する方法

ChatGPT と Python を使用して感情分析機能を実装する方法

1. ChatGPT の概要
   ChatGPT は、OpenAI によってリリースされた強化学習ベースの世代です。 2021 強力な言語モデルを使用して一貫した対話を生成する事前トレーニング済みモデル。 ChatGPT は、感情分析などのさまざまなタスクに使用できます。
2. ライブラリとモデルのインポート
   まず、Python の関連ライブラリ (OpenAI の GPT ライブラリなど) をインストールし、インポートする必要があります。次に、OpenAI の ChatGPT モデルを使用する必要があります。次のコードを使用してインポートできます。

import openai
import json

openai.api_key = 'your_api_key'
model_id = 'model_id' # 或者 'gpt-3.5-turbo'

上記のコードでは、your_api_key を OpenAI API キーに置き換え、model_id を自分の OpenAI API キーに置き換える必要があります。使用する ChatGPT モデルのバージョン (gpt-3.5-turbo または他のバージョンを選択できます)。

3. 感情分析関数の実装
   感情分析関数を実装する前に、ChatGPT と対話するための関数を定義する必要があります。関数の例を次に示します。

def get_sentiment(text):
    prompt = f"sentiment: {text}
"
    response = openai.Completion.create(
        engine='text-davinci-003',
        prompt=prompt,
        model=model_id,
        temperature=0.3,
        max_tokens=100,
        top_p=1.0,
        frequency_penalty=0.0,
        presence_penalty=0.0
    )
    sentiment = response.choices[0].text.strip().split(': ')[1]
    return sentiment

上記のコードでは、text パラメーターは感情分析を実行するテキストです。この関数は、入力としてテキストを ChatGPT モデルに送信し、生成された会話からセンチメント情報を抽出します。

openai.Completion.create() 関数を使用して、ChatGPT モデルのパラメーター設定を含むリクエストを送信します。これらのパラメータには次のものが含まれます:

• engine='text-davinci-003': 使用される GPT モデル エンジン。
• prompt=prompt: ChatGPT としてプロンプト テキストを入力します。
• model=model_id: 選択した ChatGPT モデルのバージョン。
• 温度=0.3: 生成されるテキストのランダム性を制御します。温度値が高いほど、よりランダムな結果が生成されます。
• max_tokens=100: 生成されるトークンの最大数。
• top_p=1.0: 使用される上位 k 個の値。
• frequency_penalty=0.0: 頻繁に生成されるタグにペナルティを与えるために使用されます。
• presence_penalty=0.0: 生成されたテキストに現れないトークンにペナルティを与えるために使用されます。

生成された対話結果は response.choices[0].text に含まれており、そこから感情情報を抽出して返します。

4. 感情分析関数を使用する
   上で定義した get_sentiment 関数を使用して感情分析を実行します。サンプル コードは次のとおりです。

text = "I am feeling happy today."
sentiment = get_sentiment(text)
print(sentiment)

上記のコードでは、テキスト 「今日は幸せな気分です。」 を get_sentiment 関数に渡し、感情の結果を印刷します。

必要に応じて入力テキストを調整し、返された感情結果に基づいて後続の処理と分析を実行できます。

概要:
ChatGPT と Python を使用すると、感情分析機能を簡単に実装できます。 ChatGPT モデルへの入力としてテキストを送信することで、生成された会話から感情情報を抽出できます。これにより、特定のテキストの感情的傾向を迅速かつ正確に理解し、それに応じた意思決定を行うことができます。

以上がChatGPTとPythonを使って感情分析機能を実装する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。