Looge OpenAI API abil sentiment Analysis React rakendus

Digitaalmaastikul võib juurdepääsetavatele andmetele, eriti klientide kohta käivatele konkreetsetele andmetele juurdepääsu saamine viia teid konkurentidest tublisti ette.

Sentimentanalüüsist on saanud populaarne strateegia, kuna see annab usaldusväärseid tulemusi. Saate seda kasutada inimeste vaadete ja arusaamade programmiliseks tuvastamiseks teie tootest. Saate avastada muid olulisi andmepunkte, mida saate kasutada oluliste äriotsuste tegemiseks.

Tööriistadega, nagu OpenAI API-d, saate analüüsida ja luua üksikasjalikke ja praktilisi teadmisi oma klientide kohta. Lugege edasi, et õppida, kuidas integreerida selle täiustatud säutsu klassifikaatori API-d, et analüüsida kasutajate sisendeid.

Sissejuhatus GPT-sse

OpenAI generatiivne eelkoolitatud transformer (GPT-3) on suur keelemudel, mis on treenitud tohutul hulgal tekstiandmetel, andes sellele võimaluse kiiresti genereerida vastuseid igale sellesse sisestatud päringule. See kasutab ära

loomuliku keele töötlemine tehnikaid päringute mõistmiseks ja töötlemiseks — kasutajate juhised.

GPT-3 on populaarsust kogunud tänu oma võimele töödelda kasutajate viipasid ja vastata vestlusvormingus.

See mudel on sentimentianalüüsis eriti oluline, kuna saate selle abil täpselt hinnata ja määrata klientide sentimenti toodete, teie kaubamärgi ja muude oluliste mõõdikute suhtes.

Sukelduge tundeanalüüsi GPT abil

Tundeanalüüs on loomuliku keele töötlemise ülesanne, mis hõlmab tekstiandmetes (nt lausetes ja lõikudes) väljendatud tunde tuvastamist ja kategoriseerimist.

GPT saab töödelda järjestikuseid andmeid, mis võimaldab analüüsida tundeid. Kogu analüüsiprotsess hõlmab mudeli koolitamist suurte märgistatud tekstiandmete andmekogumitega, mis on liigitatud positiivseteks, negatiivseteks või neutraalseteks.

Seejärel saate uute tekstiandmete tunde määramiseks kasutada koolitatud mudelit. Põhimõtteliselt õpib mudel tundma tundeid, analüüsides teksti mustreid ja struktuure. Seejärel kategoriseerib see selle ja genereerib vastuse.

Lisaks saab GPT-d peenhäälestada, et hinnata nišidomeenide andmeid, nagu sotsiaalmeedia või klientide tagasiside. See aitab parandada selle täpsust konkreetsetes kontekstides, koolitades mudelit selle konkreetse domeeni jaoks ainulaadsete sentimentaalsete väljenditega.

Integreeritud OpenAI täiustatud säutsu klassifikaator

See API kasutab loomuliku keele töötlemise tehnikaid tekstiandmete (nt sõnumid või säutsud) analüüsimiseks, et teha kindlaks, kas neil on positiivseid, negatiivseid või neutraalseid tundeid.

Näiteks kui tekstil on positiivne toon, liigitab API selle positiivseks, vastasel juhul märgistatakse see kui "negatiivne" või "neutraalne".

Lisaks saate kategooriaid kohandada ja tunde kirjeldamiseks kasutada täpsemaid sõnu. Näiteks selle asemel, et märgistada teatud tekstiandmed lihtsalt "positiivseks", võite valida kirjeldavama kategooria, näiteks "õnnelik".

Täiustatud säutsu klassifikaatori seadistamine

Alustamiseks minge aadressile OpenAI arendajakonsoolja registreerige konto. Teil on vaja oma API-võtit, et suhelda oma Reacti rakenduse täiustatud säutsu klassifikaatori API-ga.

Ülevaatelehel klõpsake nuppu Profiil nuppu paremas ülanurgas ja valige Vaadake API võtmeid.

Seejärel klõpsake nuppu Looge uus salajane võti et luua oma rakendusele uus API-võti. Järgmises etapis kasutamiseks tehke võtmest kindlasti koopia.

Looge Reacti klient

Kiiresti käivitage oma Reacti projekt kohapeal. Järgmisena looge oma projektikausta juurkataloogis a .env faili, et hoida teie API salavõtit.

REACT_APP_OPEN_AI_API_KEY="teie API võti"

Selle projekti koodi leiate siit GitHubi hoidla.

Konfigureerige komponent App.js

Ava src/App.js faili, kustutage reageerimiskood ja asendage see järgmisega:

1. Tehke järgmised impordid:

   importida'./App.css';
   importida Reageerige, {useState} alates'reageeri';

2. Määratlege funktsionaalne rakenduse komponent ja olekumuutujad, et säilitada kasutaja sõnum ja selle tunne pärast analüüsi.

   funktsiooniRakendus() {
   konst [message, setMessage] = useState("");
   konst [sentiment, setSentiment] = useState("");

3. Looge töötleja funktsioon, mis teeb täpsema säutsu jaoks asünkroonsed POST-i HTTP-päringud Klassifikaator, mis edastab kasutaja sõnumit ja API-võtit päringu kehas, et analüüsida tundeid.
4. Funktsioon ootab seejärel API-lt vastust, sõelub selle JSON-ina ja eraldab sõelutud andmetest valikute massiivi sentiment-väärtuse.
5. Lõpuks käivitab käitleja funktsioon setSentiment, et värskendada oma olekut sentimenti väärtusega.

   konst API_KEY = process.env. REACT_APP_OPEN_AI_API_KEY;
   konst APIBODY ={
   'mudel': "text-davinci-003",
   'viipa': "Mis on selle sõnumi meeleolu?" + sõnum,
   'max_tokens': 60,
   'top_p': 1.0,
   'frequency_penalty': 0.0,
   'presence_penalty': 0.0,
    }
   asünkrfunktsioonikäepideKlõpsake() {
   ootama tõmba(' https://api.openai.com/v1/completions', {
    meetod: 'POSTI',
    päised: {
   'Sisu tüüp': "rakendus/json",
   "volitus": `kandja ${API_KEY}`
    },
    keha: JSON.stringify (APIBODY)
    }).siis(vastuseks => {
   tagasi response.json()
    }).siis((andmeid) => {
   konsool.log (andmed);
    setSentiment (data.choices[0].text.trim());
    }).catch((viga) => {
   konsool.error (viga);
    });
    };

Päringu keha sisaldab mõningaid parameetreid, need on järgmised:

• mudel: määrab, millist OpenAI mudelit kasutada; text-davinci-003.
• viip: viip, mida kasutate antud sõnumi meeleolu analüüsimiseks.
• max_tokens: määrab mudelisse sisestatavate žetoonide maksimaalse arvu, et vältida mudeli arvutusvõimsuse liigset või tarbetut kasutamist ja parandada selle üldist jõudlust.
• top_p, sageduse_penalty ja kohaloleku_penalty: need parameetrid reguleerivad mudeli väljundit.

Lõpuks tagastage sõnumikast ja saatmisnupp:

tagasi (
"Rakendus">
"Rakenduse päis">
 Sentiment Analüüsi rakendus</h2>
"sisend">
 Sisestage sõnum klassifitseerimiseks </p>
 klassinimi="tekstiala"
 tüüp="tekst"
 kohatäide="Sisestage oma sõnum..."
 cols={50}
 read={10}
 onChange={(e) => setMessage (e.target.value)}
 />
 </div>

"Vastus">
 Hankige sõnumite tunne</button>
 {sentiment !== ""? <lk> Sõnum on {sentiment} lk>: null}
 </div>
 </header>
 </div>
 );
}



eksportidavaikimisi Rakendus;

Looge kasutajaviip

Soovi korral saate luua viipa sisestusvälja, mis võimaldab teil määrata, kuidas sõnumit analüüsida.

Näiteks selle asemel, et saada konkreetse sõnumi suhtes "positiivseks", saate mudelile anda käsu genereerida vastuseid ja järjestada need skaalal ühest kümneni, kus üks on äärmiselt negatiivne, samas kui kümme on äärmiselt negatiivne positiivne.

Lisage see kood App.js komponent. Määrake viipa jaoks olekumuutuja:

konst [prompt, setPrompt] = useState("");

Muutke APIBODY viipa, et kasutada viipa muutuja andmeid:

konst APIBODY = {
// ...
'viipa': viip + sõnum,
// ...
 }

Lisage viipa sisestusväli sõnumi tekstiala kohale:

 klassinimi="viip"
 tüüp="tekst"
 kohatäide="Sisesta viip..."
 onChange={(e) => setPrompt (e.target.value)}
 />

Tehtud muudatuste värskendamiseks keerake arendusserver üles ja minge edasi http://localhost: 3000 funktsionaalsuse testimiseks.

Sentiment-analüüs on oluline äripraktika, mis võib anda väärtuslikku teavet ettevõtte kogemuste ja arvamuste kohta oma klientidele, võimaldades teil teha teadlikke otsuseid, mis võivad parandada kliendikogemust ja suurendada tulu.

Tehisintellekti tööriistade (nt OpenAI API-de) abil saate oma analüüsitorusid sujuvamaks muuta, et saada täpseid ja usaldusväärseid klientide tundeid reaalajas.