LLMs情感分析 培训
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。
感谢您发送咨询!我们的团队成员将很快与您联系。
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课程时长 21 小时
课程大纲
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
要求
- 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
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china@nobleprog.com 或拨打 400 6116 540
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