Comment utiliser ChatGPT et Python pour implémenter des fonctions d'analyse des sentiments
import openai import json openai.api_key = 'your_api_key' model_id = 'model_id' # 或者 'gpt-3.5-turbo'
Dans le code ci-dessus, vous devez remplacer your_api_key
par votre clé API OpenAI et model_id
par le ChatGPT que vous souhaitez utilisez la version du modèle (vous pouvez choisir gpt-3.5-turbo
ou une autre version). your_api_key
为您的OpenAI API密钥,model_id
为您要使用的ChatGPT模型版本(您可以选择gpt-3.5-turbo
或其他版本)。
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
在上述代码中,text
参数是您要进行情感分析的文本。函数会将文本作为输入发送给ChatGPT模型,并从生成的对话中提取情感信息。
我们使用openai.Completion.create()
函数发送请求,其中包括ChatGPT模型的参数设置。这些参数包括:
engine='text-davinci-003'
:使用的GPT模型引擎。prompt=prompt
:作为ChatGPT输入的提示文本。model=model_id
:选择的ChatGPT模型版本。temperature=0.3
:控制生成文本的随机性,较高的温度值生成更多的随机结果。max_tokens=100
:生成的最大标记数。top_p=1.0
:使用的顶k值。frequency_penalty=0.0
:用于惩罚频繁生成的标记。presence_penalty=0.0
:用于惩罚没有在生成的文本中出现的标记。生成的对话结果包含在response.choices[0].text
中,我们从中提取情感信息,并返回它。
get_sentiment
函数来进行情感分析。以下是一个示例代码:text = "I am feeling happy today." sentiment = get_sentiment(text) print(sentiment)
在上述代码中,我们将文本"I am feeling happy today."
传递给get_sentiment
Avant d'implémenter la fonction d'analyse des sentiments, nous devons définir une fonction pour interagir avec ChatGPT. Voici un exemple de fonction :
rrreee
Dans le code ci-dessus, le paramètre text
est le texte sur lequel vous souhaitez effectuer une analyse des sentiments. La fonction envoie du texte en entrée au modèle ChatGPT et extrait les informations sur les sentiments de la conversation générée.
openai.Completion.create()
pour envoyer la requête, qui inclut les paramètres du modèle ChatGPT. Ces paramètres incluent : 🎜engine='text-davinci-003'
: Le moteur de modèle GPT utilisé. 🎜🎜prompt=prompt
: saisie de texte rapide en tant que ChatGPT. 🎜🎜model=model_id
: La version du modèle ChatGPT sélectionnée. 🎜🎜temperature=0.3
: contrôle le caractère aléatoire du texte généré. Des valeurs de température plus élevées génèrent des résultats plus aléatoires. 🎜🎜max_tokens=100
: Le nombre maximum de jetons générés. 🎜🎜top_p=1.0
: La valeur k supérieure utilisée. 🎜🎜fréquence_penalty=0.0
: Utilisé pour pénaliser les balises fréquemment générées. 🎜🎜presence_penalty=0.0
: Utilisé pour pénaliser les balises qui n'apparaissent pas dans le texte généré. 🎜response.choices[0].text
, à partir duquel nous extrayons les informations émotionnelles et les renvoyons. 🎜get_sentiment
définie ci-dessus pour effectuer une analyse des sentiments. Voici un exemple de code : 🎜🎜rrreee🎜Dans le code ci-dessus, nous transmettons le texte "Je me sens heureux aujourd'hui."
à la fonction get_sentiment
et imprimons le sentiment résultat . 🎜🎜Vous pouvez ajuster le texte saisi selon vos besoins et effectuer un traitement et une analyse ultérieurs en fonction des résultats des sentiments renvoyés. 🎜🎜Résumé : 🎜En utilisant ChatGPT et Python, nous pouvons facilement implémenter des fonctions d'analyse des sentiments. En envoyant du texte en entrée au modèle ChatGPT, nous pouvons extraire des informations émotionnelles des conversations générées. Cela nous permet de comprendre rapidement et précisément les tendances émotionnelles d’un texte donné et de prendre des décisions en conséquence. 🎜Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!