全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-语句情绪分类从0到1快速入门——官网推荐的48种最佳应用场

从0到1快速入门语句情绪分类应用场景

  • Introduce 简介
  • setting 设置
  • Prompt 提示
  • Sample response 回复样本
  • API request 接口请求
    • python接口请求示例
    • node.js接口请求示例
    • curl命令示例
    • json格式示例
  • 其它资料下载


ChatGPT是目前最先进的AI聊天机器人,它能够理解图片和文字,生成流畅和有趣的回答。如果你想跟上AI时代的潮流,你一定要学会使用ChatGPT。如果你想了解OpenAI最新发布的GPT-4模型,以及它如何为ChatGPT聊天机器人带来更强大的功能,那么你一定不要错过OpenAI官网推荐的48种最佳应用场景,不管你是资深开发者、初学者,你都能够从0到1快速入门,并掌握他们。

ChatGPT可以用来创建语句情绪分类器,来帮助你对各种推文、博客、评论等语句进行分类管理。它可以帮助你跟踪、分析和自动化语句,以帮助提高效率并有效地进行分类管理。另外,ChatGPT还能够根据你的活动对语句个性化分类,以便你可以根据关键词或主题快速找到相关语句。

Introduce 简介

Tweet classifier 推文分类
This is a basic prompt for detecting sentiment.
这是检测情绪的基本提示。

setting 设置

Engine: text-davinci-003
Max tokens:60
Temperature:0
Top p:1.0
Frequency penalty:0.5
Presence penalty:0.0

Prompt 提示

Sample response 回复样本

API request 接口请求

python接口请求示例

import os
import openaiopenai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")response = openai.Completion.create(model="text-davinci-003",prompt="Decide whether a Tweet's sentiment is positive, neutral, or negative.\n\nTweet: \"I loved the new Batman movie!\"\nSentiment:",temperature=0,max_tokens=60,top_p=1.0,frequency_penalty=0.5,presence_penalty=0.0
)

node.js接口请求示例

const { Configuration, OpenAIApi } = require("openai");const configuration = new Configuration({apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});
const openai = new OpenAIApi(configuration);const response = await openai.createCompletion({model: "text-davinci-003",prompt: "Decide whether a Tweet's sentiment is positive, neutral, or negative.\n\nTweet: \"I loved the new Batman movie!\"\nSentiment:",temperature: 0,max_tokens: 60,top_p: 1.0,frequency_penalty: 0.5,presence_penalty: 0.0,
});

curl命令示例

curl https://api.openai.com/v1/completions \-H "Content-Type: application/json" \-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \-d '{"model": "text-davinci-003","prompt": "Decide whether a Tweet's sentiment is positive, neutral, or negative.\n\nTweet: \"I loved the new Batman movie!\"\nSentiment:","temperature": 0,"max_tokens": 60,"top_p": 1.0,"frequency_penalty": 0.5,"presence_penalty": 0.0
}'

json格式示例

{"model": "text-davinci-003","prompt": "Decide whether a Tweet's sentiment is positive, neutral, or negative.\n\nTweet: \"I loved the new Batman movie!\"\nSentiment:","temperature": 0,"max_tokens": 60,"top_p": 1.0,"frequency_penalty": 0.5,"presence_penalty": 0.0
}

其它资料下载

如果大家想继续了解人工智能相关学习路线和知识体系,欢迎大家翻阅我的另外一篇博客《重磅 | 完备的人工智能AI 学习——基础知识学习路线,所有资料免关注免套路直接网盘下载》
这篇博客参考了Github知名开源平台,AI技术平台以及相关领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI有道和黄海广博士等约有近100G相关资料,希望能帮助到所有小伙伴们。

本文链接:https://my.lmcjl.com/post/10712.html

展开阅读全文

4 评论

留下您的评论.