复制 importopenaiimporttimeopenai.api_key="your_key"completion=openai.Completion.create(engine="davinci",prompt="This hotel was terrible.",max_tokens=120)print(completion.choices[0]['text']) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 接下来,我再举一个好评的例子: 复制 completion=openai.Completion.create(engine=...
from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY"), ) df['embeddings'] = df.text.apply(lambda x: client.embeddings.create(input=x, engine='text-embedding-ada-002')['data'][0]['embedding']) df.to_csv('processed/embeddings.csv') df.head() 这应该...
1、WordNet API:我可以查询 WordNet 数据库中的词语定义、同义词、近义词等信息。 2、Sentiment Analysis API:我可以对文本进行情感分析,判断文本的情感是积极、中性还是消极。 3、Text Classification API:我可以对文本进行分类,例如将文本分类为科学、历史、文化等方面的问题。 4、Language Generation API:我可以生成...
第一部分：告诉 ChatGPT关于你的背景资料、任务需求、内容取向，以及想要实现的目标。这样，它在回答时，...
Table 1 Evaluation Experiments on Sentiment Analysis Tasks ChatGPT在情感分析任务上具有可以媲美国产大模型的良好零样本性能。ChatGPT对于上下文的理解存在偏差,例如本实验使用Prompt提示输入文本只包含积极和消极两种情感,但“中性”这一情感仍然出现在ChatGPT的输出中。ChnSentiCorp数据集中有一些特殊样本,这些样本的每个...
作为文本幽默数据集, Humor 包含幽默和非幽默标签, 用于幽默识别任务中。ASAP 是一个大型的中餐馆评论数据集, 用于方面类别的情感分析(aspect based sentiment analysis, ABSA)。Metaphor是一个中文隐喻数据集, 包含褒义和贬义标签, 用于隐喻识别任务。实验样本分布如表 1 所示。
上述简单示例适用于使用text-davinci-003的文本完成API。最近,OpenAI宣布了ChatGPT APIs,它是一种更强大和更便宜的模型,名为gpt-3.5-turbo,专门用于这种类型的功能(聊天完成)。OpenAI推荐它作为它们的最佳模型,即使是非聊天的用例也是如此。使用ChatGPT API的其他好处是显着的成本降低(90%)和效率。
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通过星尘的Rosetta3.0数据标注系统,客户可以快速将语言模型接入系统,并实时将结果通过API显示在标注平台上,星尘专属基地的NLP标注员可以快速给出反馈。奖励强化模型实时接收到反馈并进行训练,可以实现模型的高效训练并及时发现难例和缺陷。 为什么星尘能够成为国内首家提供基于人类反馈的强化学习标注服务(HFS)的公司呢? 其实...
不需要接收自己消息的可以去掉@bot.register(chats=my_girl_friend, except_self=False)defprint_others(msg):# 输出聊天内容print(msg.text)# 做极其简单的情感分析# 结果仅供参考,请勿完全相信postData = {'data':msg.text}response = post('https://bosonnlp.com/analysis/sentiment?analysisType=',data=...