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センチメント分析は、テキストのブロックから一般的なセンチメントを抽出するプロセスです。基本的には、テキストが肯定的か否定的かを判断することである。
ChatGPT、GPT-3.5、GPT-4、LLaMA 3、Yi 34B、Mixtral 8x7Bのような生成AIモデルは、センチメント分析と感情分析を実行するのに非常に優れています。
例えば、我々のプログラムが次のようなTwitを見つけたとしよう:
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これは明らかにポジティブな感情を示すコマーシャル・ツイットである。
感情分析を担当する自然言語処理モデルは、主な感情とその可能性を返します。ここでは、高い可能性で肯定的なセンチメントが得られます。
感情分析とは、テキストのブロックから、悲しみ、喜び、愛、怒り、恐怖、驚き...といった1つまたは複数の感情を検出することである。
感情分析を担当する自然言語処理モデルは、各感情をその尤度とともに返す。
Sentiment analysis and emotion analysis can be achieved with generative AI models like GPT-4 or GPT-3.5 but also but open-source alternatives like LLaMA 3, Mixtral 8x7B, Yi 34B, and more. On NLP Cloud you can perform sentiment analysis and emotion analysis either with small and fast models like DistilBERT or with larger generative AI models like LLaMA 3, Mixtral 8x7B, or Yi 34B. tr%
センチメントや感情の分析は、様々な場面で興味深いものになる。いくつか例を挙げてみよう。
あなたがソーシャルネットワークに定期的に新しいコンテンツを投稿するマーケティング部門で働いていると想像してください。ネガティブなフィードバックがあった場合に素早く介入するために、ユーザーの反応を自動的にモニターしたいと思うかもしれません。
サポートリクエストの中には、ユーザーの怒り具合によって、他のものよりも緊急度が高いものがあるかもしれません。ユーザーの感情を自動的に検出することで、サポートはより迅速に重要なチケットに対処することができます。
インターネット上の数人のセンチメントを測るのは簡単だが、数千人のグローバルなセンチメントを理解するのはまた別のことだ。自動化されたセンチメント分析は、ここでの重要なソリューションです。
新製品を発表した直後は、顧客、ブロガー、ジャーナリストなどからの評判が悪い場合に素早く対応することが重要な場合がある。センチメント分析は、そのような状況で役立ちます。
NLP Cloud は、DistilBERT Base Uncased Finetuned SST-2、Distilbert Base Uncased Emotion、Prosus AI の Finbert、LLaMA 3、Mixtral 8x7B、Yi 34B などに基づいて、すぐにセンチメント分析と感情分析を実行できるセンチメント分析 API を提案します。これらはChatGPT、GPT-3.5、GPT-4の非常に良い代替品です。DistilBERTとFinbertモデルの応答時間(レイテンシ)は非常に低い。精度は、LLaMA 3、Mixtral 8x7B、Yi 34Bのような生成モデルで高くなります。事前に訓練されたモデルを使用するか、独自のモデルを訓練するか、独自のカスタムモデルをアップロードすることができます!
詳しくは、センチメント分析に関するドキュメントをご覧ください。 これ. 高度な使用法については、テキスト生成APIエンドポイント これ. センチメント分析を簡単にテスト 私たちの運動場で。
感情/情動分析をローカルでテストすることは一つのことですが、本番で確実に使用することはまた別のことです。NLPクラウドを使えば、その両方を行うことができます!