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02 大语言模型做情感分析
閱讀時間約 23 分鐘
上一节中，我们介绍了大型语言模型的接口非常简单，仅提供了Complete和Embedding两个接口。但这样看似简单的接口，实际上可以解决很多自然语言处理问题。例如，情感分析、文本分类、文章聚类、摘要生成、搜索等问题，都可以使用大型语言模型解决。接下来的几节课中，我们将介绍如何使用这两个简单的API来解决传统的自然语言处理问题。本节我们将从最常见的自然语言处理问题“情感分析”开始介绍，看看如何使用大型语言模型。
传统的二分类方法：朴素贝叶斯与逻辑回归
朴素贝叶斯与逻辑回归可以用来解决“情感分析”问题。这些算法的基本思想是，根据给定的标记数据，学习一个分类器，用来将新的输入数据进行分类。对于情感分析问题，分类器的目标是将一段文字分为正面或负面情感。
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Naive Bayes是一種基於貝葉斯定理的機器學習分類演算法，適用於文本分類、垃圾郵件檢測及情感分析等任務。雖然假設特徵之間相互獨立，這在現實中不常成立，但其高效計算與穩定性使得在小數據集及高維度特徵空間中表現良好。
先前上一篇是使用NLT內置的電影評論數據集 movie_reviews，來訓練出情感分析模型，此篇文章介紹可以導入自己的訓練資料集來建立情感分析模組。
[Python][自然語言]NLTK 實現電影評論情感分析
所需套件
pip install pandas
pip install sci
情感分析是一種自然語言處理技術，用於自動識別和分析文本中的情感傾向，通常是正向、負向或中性。
我們可以使用 NLTK 來實現一個基於單純貝斯分類器的情感分析模型。
~這裡說明文章的編排~
這裡有兩篇文章,上面的一篇是由AI定義的心理學者診斷書,下面一篇是小曉如果有不同意的看法,AI會產生的一些敘述,探討的目的,這樣子來說,一個心理診斷到底能達到什麼積極結果
有兩篇文章作對比喔~作品:ChatGPT
小曉：對他人行為的奇異感知
## 緒論
小曉
瞭解如何透過Regression實作Classification，使用one-hot vector表示不同的類別，並透過乘上不同的Weight和加上不同的bias來得到三個數值形成向量。同時通過softmax的方式得到最終的y'值，並探討使用Cross-entropy來計算類別的loss。
大語言模型是一種特殊的神經網路，設計來理解，生成與回應人類的文本。
大語言模型是使用大量文本數據訓練的深度神經網路，其訓練使用的文本數據甚至包括了整個網路公開的文本。
大語言模型的「大」，體現於模型的參數個數以及其使用的訓練數據集。如此大的模型可以有百億甚至千億的參數。這些參數都是神經網
大語言模型，例如OpenAI提供的ChatGPT，是過去幾年發展的深度神經網路模型，開啟自然語言處理的新紀元。
透過麗鳳督導在心理諮商上的應用，能夠讓我們看待個案問題時有了全新的視角。學理論要浸泡到自動化思考，分析個案時需要考慮家庭結構、互動關係和人際界線等重要元素。此外，心理諮商師需用關係去理解表徵問題，並運用大量的探問與對話，從而從症狀到系統的探索。
"管過去它做了什麼"是絕對不對的觀念，不是只有政治而已，而是為人處世必須要小心萬劫不復的陷阱。
在數學或流行病統計上有一個叫做貝氏定理，應用在觀察一個人，則相當於觀察他失去信任的過程。
我們常把研究分成量化與質性兩種不同的方法（當然不止這兩種方法），其中量化分析主要在討論變數與變數的關係，而質性分析則在變數間在的互動過程與事件。因此通常在進行質性研究時，我們需要收集大量田野調查或訪談資料。做過訪談的人都知道，訪談後需要反覆的聆聽訪談錄音並將其轉化為訪談逐字稿，這是一個大工程，還好現
Naive Bayes是一種基於貝葉斯定理的機器學習分類演算法，適用於文本分類、垃圾郵件檢測及情感分析等任務。雖然假設特徵之間相互獨立，這在現實中不常成立，但其高效計算與穩定性使得在小數據集及高維度特徵空間中表現良好。
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