Forstår du hvordan kundene dine føler om produktet ditt i sanntid, med liten innsats? Det høres ut som magi, men OpenAIs API kan gjøre det til virkelighet.

I det digitale landskapet kan det å få tilgang til handlingsdyktige data, spesielt spesifikk innsikt om kundene dine, sette deg godt foran konkurrentene.

Sentimentanalyse har blitt en populær strategi siden den genererer pålitelige resultater. Du kan bruke den til å programmatisk identifisere folks syn og oppfatninger av produktet ditt. Du kan oppdage andre viktige datapunkter som du kan bruke til å ta viktige forretningsbeslutninger.

Med verktøy som OpenAIs API-er kan du analysere og generere detaljert og handlingsdyktig innsikt om kundene dine. Les videre for å lære hvordan du integrerer dens avanserte tweet-klassifiserings-API for å analysere brukernes inndata.

En introduksjon til GPT

OpenAIs Generative Pre-trained Transformer (GPT-3) er en stor språkmodell som er trent på enorme mengder tekstdata, noe som gir den muligheten til raskt å generere svar på alle søk som mates inn i den. Det utnytter

instagram viewer
naturlig språkbehandling teknikker for å forstå og behandle spørsmålene brukernes spørsmål.

GPT-3 har vunnet popularitet på grunn av sin evne til å behandle brukerforespørsler og svare i et samtaleformat.

Denne modellen er spesielt viktig i sentimentanalyse siden du kan bruke den til å nøyaktig vurdere og bestemme kundenes sentiment til produkter, merkevaren din og andre nøkkeltall.

Dykk inn i sentimentanalyse ved hjelp av GPT

Sentimentanalyse er en naturlig språkbehandlingsoppgave som involverer å identifisere og kategorisere sentimentet uttrykt i tekstdata som setninger og avsnitt.

GPT kan behandle sekvensielle data som gjør det mulig å analysere følelsene. Hele analyseprosessen innebærer å trene modellen med store datasett med merkede tekstdata som er kategorisert som enten positive, negative eller nøytrale.

Du kan deretter bruke en trent modell for å bestemme sentimentet til nye tekstdata. I hovedsak lærer modellen å identifisere følelser ved å analysere mønstre og strukturer i tekst. Den kategoriserer den og genererer en respons.

Videre kan GPT finjusteres for å vurdere data fra nisjedomener, som sosiale medier eller tilbakemeldinger fra kunder. Dette bidrar til å forbedre nøyaktigheten i spesifikke sammenhenger ved å trene modellen med sentimentuttrykk som er unike for det aktuelle domenet.

Integrert OpenAI Advanced Tweet Classifier

Denne API-en bruker naturlig språkbehandlingsteknikker for å analysere tekstdata som meldinger eller tweets for å finne ut om de har positive, negative eller nøytrale følelser.

For eksempel, hvis en tekst har en positiv tone, vil API-en kategorisere den som "positiv", ellers vil den bli merket som "negativ" eller "nøytral".

Dessuten kan du tilpasse kategoriene og bruke mer spesifikke ord for å beskrive følelsen. For eksempel, i stedet for bare å merke bestemte tekstdata som "positive", kan du velge en mer beskrivende kategori som "glad".

Konfigurer Advanced Tweet Classifier

For å komme i gang, gå over til OpenAIs utviklerkonsoll, og registrer deg for en konto. Du trenger API-nøkkelen din for å samhandle med den avanserte tweet-klassifiserings-APIen fra React-applikasjonen din.

På oversiktssiden klikker du på Profil knappen øverst til høyre, og velg Se API-nøkler.

Klikk deretter på Opprett ny hemmelig nøkkel for å generere en ny API-nøkkel for applikasjonen din. Sørg for å ta en kopi av nøkkelen for bruk i neste trinn.

Opprett en React Client

Raskt bootstrap React-prosjektet ditt lokalt. Deretter oppretter du en i rotkatalogen til prosjektmappen din .env fil for å holde den hemmelige API-nøkkelen din.

REACT_APP_OPEN_AI_API_KEY='din API-nøkkel'

Du finner dette prosjektets kode i denne GitHub-depot.

Konfigurer App.js-komponenten

Åpne src/App.js fil, slett React-koden og erstatt den med følgende:

  1. Gjør følgende importer:
    import'./App.css';
    import Reager, {useState} fra'reagere';
  2. Definer den funksjonelle app-komponenten og tilstandsvariablene for å holde en brukers melding og dens følelse etter analysen.
    funksjonApp() {
    konst [melding, setMessage] = brukState("");
    konst [sentiment, setSentiment] = useState("");
  3. Lag en behandlerfunksjon som vil lage asynkrone POST HTTP-forespørsler til den avanserte tweeten Klassifiserer som sender brukerens melding og API-nøkkelen i forespørselsteksten for å analysere følelser.
  4. Funksjonen vil deretter avvente svaret fra API-en, analysere det som JSON og trekke ut sentimentverdien i valgmatrisen fra de analyserte dataene.
  5. Til slutt vil behandlerfunksjonen utløse setSentiment-funksjonen for å oppdatere sin tilstand med sentimentverdien.
    konst API_KEY = prosess.env. REACT_APP_OPEN_AI_API_KEY;

    konst APIBODY ={
    'modell': "text-davinci-003",
    'spørre': "Hva er følelsen av denne meldingen?" + melding,
    'max_tokens': 60,
    'top_p': 1.0,
    'frekvensstraff': 0.0,
    «presence_penalty»: 0.0,
    }

    asynkronfunksjonhandleKlikk() {
    avvente hente(' https://api.openai.com/v1/completions', {
    metode: 'POST',
    overskrifter: {
    'Innholdstype': 'applikasjon/json',
    'autorisasjon': `Bærer ${API_KEY}`
    },
    kropp: JSON.stringify (APIBODY)
    }).deretter(respons => {
    komme tilbake response.json()
    }).deretter((data) => {
    konsoll.log (data);
    setSentiment (data.valg[0].text.trim());
    }).å fange((feil) => {
    konsoll.feil (feil);
    });
    };

Forespørselsteksten inneholder noen få parametere, disse er:

  • modell: spesifiserer hvilken OpenAI-modell som skal brukes; text-davinci-003 i dette tilfellet.
  • ledetekst: ledeteksten du vil bruke til å analysere følelsen til den gitte meldingen.
  • max_tokens: spesifiserer det maksimale antallet tokens som mates inn i modellen for å forhindre overdreven eller unødvendig bruk av modellens datakraft og forbedre dens generelle ytelse.
  • top_p, frequency_penalty og presence_penalty: disse parameterne justerer modellens utgang.

Til slutt returnerer du meldingsboksen og send inn-knappen:

komme tilbake (
"App">
"App-header">

Sentimentanalyseapplikasjon</h2>
"inngang">

Skriv inn meldingen for å klassifisere </p>

klassenavn="textArea"
type="tekst"
plassholder="Skriv inn meldingen din..."
cols={50}
rader={10}
onChange={(e) => setMessage (e.target.value)}
/>
</div>

"Respons">

eksportmisligholde App;

Opprett en brukerforespørsel

Du kan eventuelt opprette et ledetekstfelt for å la deg definere hvordan du skal analysere meldingen.

For eksempel, i stedet for å bli "positiv" som følelsen for en bestemt melding, kan du instruere modellen til å generere svar og ranger dem på en skala fra én til ti, der én er ekstremt negativ mens ti er ekstremt positivt.

Legg til denne koden i App.js komponent. Definer en tilstandsvariabel for ledeteksten:

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

Endre ledeteksten på APIBODY for å bruke ledetekstvariabeldataene:

konst APIBODY = {
// ...
'spørre': ledetekst + melding,
// ...
}

Legg til et meldingsfelt rett over meldingstekstområdet:

 klassenavn="spørre"
type="tekst"
plassholder="Angi ledeteksten..."
onChange={(e) => setPrompt (e.target.value)}
/>

Spinn opp utviklingsserveren for å oppdatere endringene som er gjort og gå over til http://localhost: 3000 for å teste ut funksjonaliteten.

Sentimentanalyse er en viktig forretningspraksis som kan gi verdifull innsikt i erfaringer og meninger til dine kunder, slik at du kan ta informerte beslutninger som kan føre til forbedrede kundeopplevelser og økte inntekter.

Ved hjelp av AI-verktøy som OpenAI APIer kan du strømlinjeforme analysepipelines for å få nøyaktige og pålitelige kundefølelser i sanntid.