LLMs for Sentiment Analysis

• 瞭解基本的機器學習概念
• 具有文字數據預處理和分析經驗
• 熟悉 Python 程式設計

觀眾

• 數據科學家和分析師
• Marketing 專業人士
• 產品經理

Large Language Models (LLMs) 是深度神經網路模型，可以根據給定的輸入或上下文生成自然語言文本。

這種以講師為主導的現場培訓（在線或現場）面向希望應用 LLM 來分析和解釋來自各種文本來源（如社交媒體帖子、產品評論和客戶反饋）的公眾情緒的中級數據和營銷專業人士。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解情緒分析的原理及其使用 LLM 的應用。
• 預處理和準備用於情緒分析的數據集。
• 訓練和微調 LLM 以準確反映文字中的情緒。
• 即時分析來自社交媒體和其他文本來源的情緒。
• 將情緒分析結果整合到業務戰略和決策流程中。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在現場實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 如需申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

Sentiment Analysis 簡介

• 情緒分析基礎
• 情感分析中的挑戰和機遇
• LLM 及其功能概述

法學碩士和自然語言理解

• 深入瞭解 LLM 架構
• 使用 LLM 瞭解上下文和情緒
• 預處理數據以進行情緒分析

使用 LLM 構建 Sentiment Analysis 模型

• 用於情感分析的訓練 LLM
• 針對特定域的微調模型
• 模型訓練實踐練習

使用 LLM 分析 Social Media

• 收集社交媒體數據進行分析
• 社交平臺上的即時情緒跟蹤
• 社會情緒分析案例研究

Sentiment Analysis 在客戶反饋中

• 從客戶評論和調查中提取見解
• 通過情緒分析增強客戶服務
• 反饋分析研討會

Sentiment Analysis 中的高級主題

• 解決諷刺、諷刺和複雜的情緒
• 跨語言情感分析
• LLM情感分析的未來趨勢

倫理考量和偏見緩解

• 情感分析的倫理影響
• 識別和減輕模型中的偏差
• 負責任地使用情緒分析

專案與評估

• 分析所選數據集中的情緒
• 同行評審和小組討論
• 最終評估和反饋

摘要和後續步驟