Home-theater-designers
I det digitala landskapet kan få tillgång till handlingsbar data, särskilt specifika insikter om dina kunder, sätta dig långt före konkurrenterna.
Sentimentanalys har blivit en populär strategi eftersom den genererar tillförlitliga resultat. Du kan använda den för att programmatiskt identifiera människors åsikter och uppfattningar om din produkt. Du kan upptäcka andra viktiga datapunkter som du kan använda för att fatta viktiga affärsbeslut.
MAKEUSE AV DAGENS VIDEO
Med verktyg som OpenAI:s API:er kan du analysera och generera detaljerade och handlingsbara insikter om dina kunder. Läs vidare för att lära dig hur du integrerar dess avancerade tweet-klassificerare API för att analysera användarnas indata.
En introduktion till GPT
OpenAI:s Generative Pre-trained Transformer (GPT-3) är en stor språkmodell som tränas på enorma mängder textdata, vilket ger den möjligheten att snabbt generera svar på alla frågor som matas in i den. Det utnyttjar naturlig språkbehandling tekniker för att förstå och bearbeta frågorna — användarnas uppmaningar.
GPT-3 har vunnit popularitet på grund av dess förmåga att behandla användarmeddelanden och svara i ett konversationsformat.
Denna modell är särskilt viktig i sentimentanalys eftersom du kan använda den för att exakt bedöma och bestämma kundernas sentiment mot produkter, ditt varumärke och andra nyckeltal.
Dyk in i sentimentanalys med GPT
Sentimentanalys är en naturlig språkbearbetningsuppgift som involverar att identifiera och kategorisera de känslor som uttrycks i textdata som meningar och stycken.
GPT kan bearbeta sekventiell data vilket gör det möjligt att analysera känslorna. Hela analysprocessen innebär att modellen tränas med stora datamängder av märkt textdata som kategoriseras som antingen positiva, negativa eller neutrala.
Du kan sedan använda en tränad modell för att bestämma känslan av ny textdata. I huvudsak lär sig modellen att identifiera känslor genom att analysera textmönster och strukturer. Den kategoriserar det sedan och genererar ett svar.
Dessutom kan GPT finjusteras för att bedöma data från nischdomäner, såsom sociala medier eller kundfeedback. Detta hjälper till att förbättra dess noggrannhet i specifika sammanhang genom att träna modellen med sentimentuttryck som är unika för just den domänen.
Integrerad OpenAI Advanced Tweet Classifier
Detta API använder naturliga språkbehandlingstekniker för att analysera textdata som meddelanden eller tweets för att avgöra om de har positiva, negativa eller neutrala känslor.
Till exempel, om en text har en positiv ton, kommer API:et att kategorisera den som 'positiv' annars kommer den att märkas som 'negativ' eller 'neutral'.
Dessutom kan du anpassa kategorierna och använda mer specifika ord för att beskriva känslan. Till exempel, istället för att bara märka viss textdata som 'positiv', kan du välja en mer beskrivande kategori som 'glad'.
Konfigurera Advanced Tweet Classifier
För att komma igång, gå över till OpenAI:s utvecklarkonsol , och registrera dig för ett konto. Du behöver din API-nyckel för att interagera med den avancerade tweetklassificerarens API från din React-applikation.
skillnaden mellan airpods 1 och 2
På översiktssidan klickar du på Profil knappen uppe till höger och välj Visa API-nycklar .
Klicka sedan på Skapa ny hemlig nyckel för att generera en ny API-nyckel för din applikation. Se till att ta en kopia av nyckeln för användning i nästa steg.
Skapa en React Client
Snabbt starta ditt React-projekt lokalt. Skapa sedan en i rotkatalogen i din projektmapp .env fil för att hålla din API-hemliga nyckel.
REACT_APP_OPEN_AI_API_KEY='your API key'