1. 引言

1.1 情感分析概述

“情感分析”問題，是指我們根據一段文字，去判斷它的態度是正面的還是負面的。在傳統的互聯網產品里，經常會被用來分析用戶對產品、服務的評價，典型應用場景有：

• 電商評論分析
• 社交媒體輿情監控
• 客戶服務質量評估

1.2 為什么選擇DeepSeek API

• 中文優化效果顯著
• 零樣本學習能力
• 靈活的提示工程控制

1.3 本文目標

使用DeepSeek API構建一個簡單的情感分析工具。

2. 技術方案對比

2.1 傳統情感分析方法

傳統進行情感分析時，需要經過以下步驟：

• 數據收集
• 數據標注
• 特征工程
• 機器學習算法選擇
• 模型訓練
• 模型應用

工作量大不說，還需要你有相對豐富的機器學習經驗。

2.2 基于LLM的方法

DeepSeek API優勢

• 無需訓練數據
• 理解復雜語義（反諷、隱喻）
• 多任務統一處理

3. DeepSeek 情感分析實戰

3.1 Few-shot Learning方法

Few-shot Learning（少樣本學習）是一種讓模型通過少量示例快速學習新任務的技術。在情感分析中，它可以顯著提升模型對特定領域或復雜語義的理解能力。

1. Few-shot Learning 的優勢

• 傳統監督學習：需要大量標注數據訓練模型。
• Few-shot Learning：僅提供少量示例（如3-5個），模型通過類比推理完成任務。

2. Few-shot Learning 示例

messages = [{"role": "system", "content": """你是一個情感分析助手。請根據以下示例判斷新文本的情感傾向:評論：東西收到這么久，都忘了去好評，美的大品牌，值得信賴，東西整體來看，個人感覺還不錯，沒有出現什么問題情感：正面評論：隨意降價，不予價保，服務態度差情感：負面評論：品符合預期，但價格略高情感：中性"""}
]

輸出：正面

3.2 完整的DeepSeek API調用示例

from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key="your-api-key",base_url="https://api.deepseek.com/"
)# 向LLM發起API發起請求
def chat_completion_request(messages):completion = client.chat.completions.create(model="deepseek-chat",  # 此處以deepseek-chat為例，可按需更換模型名稱messages=messages)return completiondef main_loop():"""主循環，獲取用戶輸入并與 LLM 進行對話。"""print("歡迎使用情感分析專家！輸入內容開始對話（輸入 bye 退出）")while True:try:user_input = input("\n輸入評論內容: ")if user_input.lower() in ("bye", "goodbye", "exit"):break# 使用 few-shots learning (少樣本學習) 方案messages = [{"role": "system", "content": """你是一個情感分析助手。請根據以下示例判斷新文本的情感傾向:評論：東西收到這么久，都忘了去好評，美的大品牌，值得信賴，東西整體來看，個人感覺還不錯，沒有出現什么問題情感：正面評論：隨意降價，不予價保，服務態度差情感：負面評論：品符合預期，但價格略高情感：中性"""},{"role": "user", "content": "評論：" + user_input}]completion = chat_completion_request(messages)if not completion:continueprint(f"DeepSeek: {completion.choices[0].message.content}\n")except KeyboardInterrupt:breakexcept Exception as e:print(f"發生錯誤: {str(e)}")if __name__ == "__main__":main_loop()print("\ngoodbye!")

3.3 案例演示

4. DeepSeek開發情感分析工具的劣勢

看到這里的你是不是已經躍躍欲試的要開發自己的 DeepSeek 情感分析工具了嗎？別急，說了這么多使用 DeepSeek 開發情感分析工具的優勢，難道就完全沒有一點劣勢嗎？其實不是，正如軟件沒有銀彈一樣，DeepSeek或者說LLM也不是銀彈，比如有LLM有如下劣勢：

• 計算成本高：API調用或大模型部署資源消耗大
• 輸出不穩定：可能受Prompt設計影響
• 數據安全：云API需考慮敏感信息傳輸

5. 總結

5.1 傳統機器學習方案和DeepSeek進行情感分析對比

維度	傳統方法	LLM方法
開發速度	慢（需數據收集+訓練）	快（即時API調用）
準確率	領域內高，跨領域低	泛化性強，領域適應快
硬件需求	CPU即可運行小模型	需要GPU/API調用
適用場景	固定領域的大規模分析	靈活需求、小樣本場景
成本	前期訓練成本高，后期推理成本低	按API調用次數計費

5.2 混合方案建議

現實世界并不是一場非黑即白，非此即彼的游戲，往往是你中有我，五中有你，因此在實際應用中你很可能采取的是混合型方案：

1. 冷啟動階段
   • 使用LLM（DeepSeek API）快速驗證需求，同時積累標注數據。
2. 數據充足后
   • 微調小型BERT模型替代API，降低成本。
3. 復雜場景
   • LLM處理疑難樣本（如反諷），傳統模型處理常規樣本。

附錄

• DeepSeek API文檔
• 情感分析數據集資源