使用大型語言模型進行情感分析培訓
大型語言模型（LLMs）是深度神經網路模型，能夠根據給定的輸入或上下文生成自然語言文本。
這種由講師主導的即時培訓（線上或線下）針對希望將 LLMs 應用於從各種文本來源（如社交媒體帖子、產品評論和客戶反饋）分析和解釋公眾情感的初級數據及市場專業人士。
完成本培訓後，參與者將能夠：
- 理解情感分析的原理及其在 LLMs 中的應用。
- 預處理並準備用於情感分析的數據集。
- 訓練和微調 LLMs，使其準確反映文本中的情感。
- 從社交媒體及其他文本來源即時分析情感。
- 將情感分析結果整合至商業策略及決策流程中。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量練習與實踐。
- 在即時實驗室環境中進行實作。
課程客製化選項
- 如需此課程的客製化培訓，請聯繫我們以安排。
感謝您提交詢問！我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
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課程簡介
情感分析簡介
- 情感分析的基礎
- 情感分析中的挑戰與機遇
- LLMs 及其能力的概述
LLMs 與自然語言理解
- 深入探討 LLMs 架構
- 透過 LLMs 理解上下文和情感
- 為情感分析預處理數據
使用 LLMs 構建情感分析模型
- 為情感分析訓練 LLMs
- 針對特定領域微調模型
- 模型訓練的實務練習
利用 LLMs 分析社交媒體
- 蒐集用於分析的社交媒體數據
- 即時追蹤社交平台上的情感
- 社交情感分析的案例研究
客戶反饋中的情感分析
- 從客戶評論和問卷中提煉見解
- 透過情感分析提升客戶服務
- 反饋分析Workshop
情感分析的高階主題
- 處理諷刺、反語及複雜情感
- 跨語言情感分析
- LLMs 在情感分析中的未來趨勢
倫理考量與偏差緩解
- 情感分析的倫理影響
- 識別並緩解模型中的偏差
- 負責任地使用情感分析
專案與評估
- 分析選定數據集中的情感
- 同儕審查與小組討論
- 最終評估與反饋
總結與下一步
最低要求
- 具備基本機器學習概念的理解
- 擁有文本數據預處理與分析的經驗
- 熟悉 Python 編程
目標受眾
- 數據科學家與分析師
- 市場專業人士
- 產品經理
21 小時
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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即將到來的課程
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