少次學習是機器學習領域的一種技術，它允許模型在僅有少量標記資料的情況下進行學習。在本文中，我們將探討如何使用少次學習技術，結合大語言模型（LLM），對文字進行情感分類別，並將其分類別為「讚美」、「抱怨」或「中立」。這種技術在客戶評價分析、郵件過濾、社交媒體情感分析等場景中具有廣泛的應用價值。我們將使用 Python 和 OpenAI 的 API 來實作這個分類別系統，並討論如何透過多數票機制提高分類別的準確性。同時，我們也將探討如何評估聊天機器人回應的簡潔度，並提供相應的 Python 程式碼示例。
建立分類別模型
讓我們透過一個少次學習的例子來瞭解如何使用LLM對文字進行情感分析，將其分類別為“讚美”、“抱怨”或“中立”。
分類別原則
- 只傳回單一分類別詞。
- 對文字進行分類別，文字被「」符號所包圍。
示例
# 假設我們有以下文字需要進行分類別
text = "使用者介面很直觀。"
# 進行分類別
classification = "讚美"
print(classification)
LLM分類別的應用場景
- 客戶評價：將使用者評價分類別為“正面”、“負面”或“中立”，並進一步細分為“易用性”、“客戶支援”或“價格”等方面。
- 郵件過濾：檢測郵件的意圖或目的，並將其分類別為“詢問”、“抱怨”、“反饋”或“垃圾郵件”，幫助企業優先處理郵件和管理溝通。
- 社交媒體情感分析：監測品牌在社交媒體平臺上的提及和情感，將帖子或評論分類別為“讚揚”、“批評”、“詢問”或“中立”，從而洞察公眾對品牌的看法並調整行銷或公關策略。
- 新聞文章分類別：對日常生成的大量新聞文章進行分類別，例如按照“政治”、“科技”、“環境”或“娛樂”等類別。
- 履歷表篩選：根據預先定義的標準（如“合格”、“超合格”、“不合格”）或按照技能領域（如“軟體開發”、“行銷”或“銷售”）對履歷表進行分類別，幫助人事部門高效管理大量履歷表。
多次請求的多數票機制
透過多次LLM請求可以減少分類別標籤的變異性，這一過程被稱為多數票機制。它的工作原理是選擇最常見的標籤作為最終結果。這種方法可以降低單個模型推斷的潛在異常值或不尋常解釋的影響，但也可能增加所需的時間和API呼叫成本。
實作多數票機制
from openai import OpenAI
import os
# 初始化OpenAI客戶端
client = OpenAI(api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY"))
# 定義要分類別的文字
text = "使用者介面很直觀。"
# 多次進行分類別並取多數票
classifications = []
for _ in range(3):
# 進行一次分類別
classification = "讚美" # 示例結果
classifications.append(classification)
# 取多數票
majority_vote = max(set(classifications), key=classifications.count)
print(majority_vote)
這樣，透過LLM實作的分類別任務可以高效地處理各種文字資料，幫助企業和個人快速獲得有價值的洞察。
分類別系統的設計與實作
在自然語言處理（NLP）中，分類別系統是一種重要的應用，旨在根據輸入的文字內容進行分類別。這種分類別可以是根據情感（例如，正面、負面或中性）、主題、語氣等不同標準進行。以下，我們將探討如何設計和實作一個簡單的分類別系統，使用 Python 和 OpenAI 的 API。
步驟 1：安裝必要的函式庫
首先，需要安裝 openai 函式庫，以便使用 OpenAI 的 API。可以使用 pip 進行安裝：
pip install openai
步驟 2：設定 OpenAI API 金鑰
為了使用 OpenAI 的 API，需要設定 API 金鑰。這可以透過設定環境變數 OPENAI_API_KEY 來完成：
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY_HERE"
請將 YOUR_API_KEY_HERE 替換為您的實際 API 金鑰。
步驟 3：定義分類別函式
下一步是定義一個函式，用於對輸入的文字進行分類別。這個函式將使用 OpenAI 的 API 來完成分類別任務：
import openai
def classify_text(text):
# 初始化 OpenAI 客戶端
client = openai.OpenAI(api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY"))
# 定義分類別模型的提示
prompt = f"""
分類別以下文字為「讚美」、「抱怨」或「中性」：
{text}
分類別：
"""
# 使用 OpenAI 的 API 進行分類別
response = client.Completion.create(
model="gpt-4",
prompt=prompt,
max_tokens=1024,
stop=None,
temperature=0.7,
)
# 取得分類別結果
classification = response.choices[0].text.strip()
return classification
步驟 4：測試分類別函式
現在，可以測試一下分類別函式了：
text = "今天天氣很好，但我心情不好。"
print(classify_text(text)) # 預期輸出：中性
步驟 5：實作多數決評估
為了評估分類別結果的準確性，可以實作一個多數決評估系統。這涉及到收集多個分類別結果，並根據多數票選出最終的分類別：
def most_frequent_classification(responses):
count_dict = {}
for classification in responses:
count_dict[classification] = count_dict.get(classification, 0) + 1
return max(count_dict, key=count_dict.get)
評估聊天機器人回應的簡潔度
評估聊天機器人回應的簡潔度是一項重要的任務，尤其是在需要快速理解和應對的場合。為了實作這一點，我們可以使用一種評估系統，根據回應的長度和內容決定其簡潔度。
評估標準
評估標準如下：
- 如果回應簡潔明瞭，直接回答問題，則評為 1。
- 如果回應冗長或包含不必要的資訊，則評為 0。
實作評估系統
以下是使用 Python 實作評估系統的示例：
def evaluate_conciseness(response):
# 根據回應內容決定評分
if len(response) < 50: # 如果回應少於 50 個字元，視為簡潔
return 1
else:
return 0
responses = []
for i in range(10):
style = "concise" if i % 2 == 0 else "verbose"
if style == "concise":
prompt = f"""Return a {style} answer to the following question: What is the meaning of life?"""
else:
prompt = f"""Return an answer to the following question: What is the meaning of life?"""
# 使用 GPT-3.5 Turbo 生成回應
model = "gpt-3.5-turbo"
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
response = generate_response(model, messages)
responses.append(response)
ratings = []
system_prompt = """You are assessing the conciseness of a response from a chatbot. You only respond with a 1 if the response is concise, and a 0 if it is not."""
for idx, response in enumerate(responses):
model = "gpt-4"
messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "system", "content": response}]
rating = generate_response(model, messages)
ratings.append(rating)
for idx, rating in enumerate(ratings):
print(f"Response {idx+1} rating: {rating}")
結果分析
根據評估結果，我們可以分析出哪些回應是簡潔的，哪些不是。這有助於我們改進聊天機器人的回應生成演算法，提高其簡潔度和有效性。
未來發展
在未來的發展中，我們可以進一步最佳化評估標準和演算法，使其更好地適應不同的應用場景和需求。此外，我們也可以探索使用其他自然語言處理技術，例如語言模型和深度學習演算法，來提高評估的準確性和效率。
使用 Python 生成和評估回應的基礎
在探索如何使用 Python 來生成和評估回應時，我們可以看到一個簡單的範例，該範例展示瞭如何根據迭代次數決定回應的風格（concise 或 verbose），然後根據這個風格生成一個問題的回應。
基礎步驟
- 初始化空列表：建立一個空列表
responses來儲存生成的回應。 - 迭代生成回應：使用
for迴圈跑 10 次，為每次迭代生成一個回應。 - 根據迭代數決定風格：根據當前的迭代數
idx，如果是偶數，風格為 “concise”，否則為 “verbose”。 - 格式化提示字串：根據決定好的風格，格式化一個問題的提示字串，詢問 “生命的意義是什麼？"，使用相應的風格。
- 使用 OpenAI API 生成回應：使用指定的模型（在這裡是 “gpt-3.5-turbo”）根據提示字串生成一個回應。
- 處理生成的回應：移除生成回應的前後空白字元，並將其新增到
responses列表中。 - 設定評估提示：定義一個用於評估生成回應的 conciseness 的提示字串。
- 初始化評分列表：建立一個空列表
ratings來儲存每個回應的 conciseness 評分。
程式碼實作
import openai
# 初始化 OpenAI API
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
# 建立空列表儲存回應
responses = []
# 迭代生成回應
for idx in range(10):
style = "concise" if idx % 2 == 0 else "verbose"
prompt = f"What is the meaning of life? ({style} response)"
# 使用 OpenAI API 生成回應
response = openai.Completion.create(
engine="gpt-3.5-turbo",
prompt=prompt,
max_tokens=1024,
n=1,
stop=None,
temperature=0.7,
)
# 處理生成的回應
response_text = response.choices[0].text.strip()
responses.append(response_text)
# 設定評估提示
system_prompt = """You are assessing the conciseness of the following response:"""
# 初始化評分列表
ratings = []
# 評估每個回應的 conciseness
for response in responses:
# 使用 OpenAI API 評估 conciseness
evaluation = openai.Completion.create(
engine="gpt-3.5-turbo",
prompt=system_prompt + response,
max_tokens=1024,
n=1,
stop=None,
temperature=0.7,
)
# 處理評分
rating = evaluation.choices[0].text.strip()
ratings.append(rating)
# 輸出結果
for style, rating in zip(["concise" if idx % 2 == 0 else "verbose" for idx in range(10)], ratings):
print(f"Style: {style}, Rating: {rating}")
從技術架構視角來看，本文介紹了利用大語言模型（LLM）構建文字分類別系統的方法，並以情感分析和簡潔度評估為例，展示了其應用場景和實作步驟。利用提示工程引導LLM進行分類別，並結合多數票機制提升結果的穩定性，是該方案的核心優勢。然而，目前LLM的分類別準確性仍受模型自身能力和提示設計的影響，存在一定的侷限性。此外，多次呼叫API也帶來了成本和延遲的挑戰。對於追求高精確度和低延遲的應用場景，仍需進一步探索更最佳化的解決方案。展望未來，隨著LLM技術的持續發展和提示工程的精進，根據LLM的文字分類別系統將在更多領域展現其應用價值，並逐步取代傳統的機器學習方法。對於希望快速構建分類別模型的開發者而言，LLM提供了一條便捷且有效的途徑，值得深入研究和應用。
