LLMs for Sentiment Analysis

• 了解基本的机器学习概念
• 具有文本数据预处理和分析经验
• 熟悉 Python 编程

观众

• 数据科学家和分析师
• Marketing 专业人士
• 产品经理

Large Language Models (LLMs) 是深度神经网络模型，可以根据给定的输入或上下文生成自然语言文本。

这种以讲师为主导的现场培训（在线或现场）面向希望应用 LLM 来分析和解释来自各种文本来源（如社交媒体帖子、产品评论和客户反馈）的公众情绪的中级数据和营销专业人士。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解情绪分析的原理及其使用 LLM 的应用。
• 预处理和准备用于情绪分析的数据集。
• 训练和微调 LLM 以准确反映文本中的情绪。
• 实时分析来自社交媒体和其他文本来源的情绪。
• 将情绪分析结果整合到业务战略和决策流程中。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在现场实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 如需申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

Sentiment Analysis 简介

• 情绪分析基础
• 情感分析中的挑战和机遇
• LLM 及其功能概述

法学硕士和自然语言理解

• 深入了解 LLM 架构
• 使用 LLM 了解上下文和情绪
• 预处理数据以进行情绪分析

使用 LLM 构建 Sentiment Analysis 模型

• 用于情感分析的训练 LLM
• 针对特定域的微调模型
• 模型训练实践练习

使用 LLM 分析 Social Media

• 收集社交媒体数据进行分析
• 社交平台上的实时情绪跟踪
• 社会情绪分析案例研究

Sentiment Analysis 在客户反馈中

• 从客户评论和调查中提取见解
• 通过情绪分析增强客户服务
• 反馈分析研讨会

Sentiment Analysis 中的高级主题

• 解决讽刺、讽刺和复杂的情绪
• 跨语言情感分析
• LLM情感分析的未来趋势

伦理考量和偏见缓解

• 情感分析的伦理影响
• 识别和减轻模型中的偏差
• 负责任地使用情绪分析

项目与评估

• 分析所选数据集中的情绪
• 同行评审和小组讨论
• 最终评估和反馈

摘要和后续步骤