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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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从基础开始,再到Python,然后是CV、BI、NLP等相关技术。从头到尾详细的教授一边人工智能。
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