基于MindSpore通過GPT實現情感分類
情感分類
情感分類是指在自然語言處理（NLP）領域中，通過分析文本內容所表達的情感傾向，將文本歸類為正面、負面或中性等類別的任務。
在情感分類中，基于不同的方法和技術，可以分為基于情感詞典的方法、基于傳統機器學習的方法和基于深度學習的方法。這些方法各有優缺點，并在不同的應用場景中發揮重要作用。例如，情感詞典方法依賴于構建一個包含情感極性詞匯的詞典，通過對文本中情感詞的識別和分析來進行情感判斷。這種方法簡單直觀，但在處理新詞和上下文關系時效果不佳。而傳統機器學習方法則通過提取特征和使用分類器如支持向量機（SVM）、樸素貝葉斯等進行情感分類，其準確性依賴于有效的特征提取。
GPT
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一種基于Transformer架構的預訓練語言模型，廣泛用于自然語言處理（NLP）任務。GPT的核心原理是通過大量文本數據進行預訓練，然后針對特定任務進行微調，從而提高模型在各種應用中的適應性和準確性。GPT的發展經歷了多個版本，從GPT-1到最新的GPT-4，每個版本都在模型規模、性能和應用領域上有所提升。
GPT通過無監督預訓練和有監督微調兩個階段來構建和應用模型。在無監督預訓練階段，GPT使用大量的文本數據訓練模型，學習語言的一般模式和結構。例如，GPT會將文本分割成序列，并預測序列中下一個單詞的概率分布，這一過程利用了遮蔽語言模型（Masked Language Model，MLM）的方法，隨機遮蔽一些單詞，讓模型預測這些單詞的概率分布。
在完成預訓練后，GPT會進行有監督微調，以適應特定的任務場景。例如，如果GPT用于情感分析，它將在特定的情感分類數據集上進行訓練，以優化其在這類任務上的表現。這種兩階段的訓練方法使得GPT能夠在多種復雜的自然語言處理任務中表現出色。
總的來說，GPT作為自然語言處理領域的重要工具，其強大的語言理解和生成能力使其在多個應用場景中得到了廣泛使用。未來，隨著技術的進一步發展，GPT及其衍生模型將在更多領域中展現更大的潛力和價值。
實戰案例
運行環境準備
python環境：Python 3.9.19
依賴環境如下：
Package Version
------------------------------ --------------
absl-py 2.1.0
addict 2.4.0
aiofiles 22.1.0
aiohttp 3.9.5
aiosignal 1.3.1
aiosqlite 0.20.0
altair 5.3.0
annotated-types 0.7.0
anyio 4.4.0
argon2-cffi 23.1.0
argon2-cffi-bindings 21.2.0
arrow 1.3.0
astroid 3.2.2
asttokens 2.0.5
astunparse 1.6.3
async-timeout 4.0.3
attrs 23.2.0
auto-tune 0.1.0
autopep8 1.5.5
Babel 2.15.0
backcall 0.2.0
beautifulsoup4 4.12.3
black 24.4.2
bleach 6.1.0
certifi 2024.6.2
cffi 1.16.0
charset-normalizer 3.3.2
click 8.1.7
cloudpickle 3.0.0
colorama 0.4.6
comm 0.2.1
contextlib2 21.6.0
contourpy 1.2.1
cycler 0.12.1
dataflow 0.0.1
datasets 2.20.0
debugpy 1.6.7
decorator 5.1.1
defusedxml 0.7.1
dill 0.3.8
dnspython 2.6.1
download 0.3.5
easydict 1.13
email_validator 2.2.0
entrypoints 0.4
evaluate 0.4.2
exceptiongroup 1.2.0
executing 0.8.3
fastapi 0.111.0
fastapi-cli 0.0.4
fastjsonschema 2.20.0
)
