AI情感助手
情感分析是自然语言处理 (NLP) 的一个子领域,旨在识别和分类文本数据中表达的潜在情感或情绪。无论是了解客户对产品的看法、分析社交媒体帖子,还是衡量公众对政治事件的情绪,情绪分析在从大量文本数据中释放有价值的见解方面都发挥着至关重要的作用。 然而,训练准确的情感分类模型通常需要大量带注释的数据,而这些数据可能并不总是容易获得或获取起来很耗时。这种限制促使研究人员和从业者探索创新技术,例如数据增强,以生成合成数据并增强训练集。 在本文中,我们将深入研究数据增强的世界,特别是使用 OpenAI 开发的强大语言模型 ChatGPT 来生成额外的训练样本并增强情感分类模型的性能。通过利用 ChatGPT 的功能,我们可以有效地创建多样化且真实的数据,为有限注释数据将成为障碍的场景中的情感分析开辟了新的可能性。 无需数据增强的情感分类 为了训练情感分类模型,我们将使用IMDD 数据集,其中包含带有情感标签的电影评论。然后,我们将使用 TF-IDF(词频-逆文档频率)特征训练随机森林模型,这使我们能够以数字方式表示文本数据。通过将数据集划分为训练集和测试集,我们可以评估模型在未见过的数据上的性能。准确性得分将用于衡量模型预测情绪的效果。 现在,让我们继续代码: 复制到剪贴板 import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score dataset = pd.read_csv(r”D:\Datasets\IMDB Dataset.csv”) dataset.head() dataset = dataset.head(600) X_train,...