ChatGPT kan op een indirecte manier worden gebruikt voor sentimentanalyse. Ook al is het niet specifiek ontworpen voor sentimentanalyse, je kunt het trainen of begeleiden om sentiment in teksten te herkennen. Hier zijn enkele basisstappen:
1. Voorbereiden van de trainingsgegevens: Je moet eerst een grote dataset voorbereiden van tekstvoorbeelden met hun bijbehorende sentimenten. Deze teksten kunnen worden gelabeld als positief, negatief of neutraal.
1. Training: Gebruik OpenAI’s methodologie om een nieuwe instantie van GPT-3 te trainen met je gelabelde dataset. Je moet specifieke instructies geven over het leerproces, inclusief het identificeren van sentimenten.
1. Testen en hertrainen: Zodra de eerste ronde van training voltooid is, test je het model om te zien hoe nauwkeurig het sentimenten analyseert. Het is waarschijnlijk dat het model diverse rondleidingen van training en testen zal moeten ondergaan om het gewenste nauwkeurigheidsniveau te bereiken.
1. Aanroeping: Nu je getrainde model gereed is, kan je het aanroepen met een reeks API-oproepen om het sentiment van ingevoerde tekst te analyseren.
Let op, hoewel GPT-3 krachtig is, kan het zijn dat de resultaten niet altijd perfect zijn. Er kunnen enkele contextuele en subtiele emotionele nuances zijn die het model niet gemakkelijk kan herkennen. Bovendien, hoewel je OpenAI modellen kunt fine-tunen, gaat dat momenteel (2022) alleen op voor base modellen en niet voor de grotere versies, en draagt het risico dat je de algemene capaciteiten van het model vermindert. Vaak wordt voor sentementanalyse gebruik gemaakt van specifieke SENTIMENTANALYSE modellen.
