ChatSA
代码地址:https://github.com/taishan1994/ChatSA
基于ChatGPT的情感分析,
简单的情感分析:给定一个句子,判断该句子所属的情感。
复杂点的情感分析,总共有7个子任务。
如何使用
1、首先你得有一个openai的账号,并且在Account API Keys - OpenAI API创建一个api key。
2、其次你得有一个v**,v**代理为全局模式。
3、修改main.py里面的df_access里面的api key。
4、选择不同的子任务运行即可。
结果
代码语言:javascript复制---SA---
---begin---
给你一个例子:
给出的句子是:值得去的地方,石头很奇特,景色优美,环境宜人,适合与朋友家人一起游玩!
你应该判断该句子的情感是什么,情感从['正面的', '负面的', '中性的']里选择。
输出列表:["正面的"]
如果不存在,回答:没有。
返回结果为输出列表。
现在,我给你一个句子,如"散热很好、低噪音、做工扎实、键盘舒适",你应该判断句子的情感倾向,并以列表的形式返回结果,如果不存在,则回答:没有。
{'sentence': '散热很好、低噪音、做工扎实、键盘舒适', 'type': '', 'access': '', 'task': 'SA', 'lang': 'chinese', 'result': ['正面的'], 'mess': [{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'}, {'role': 'user', 'content': '给你 一个例子:n给出的句子是:值得去的地方,石头很奇特,景色优美,环境宜人,适合与朋友家人一起游玩!n你应该判断该句子的情感是什么,情感从['正面的', '负面的', '中性的']里选择。n输出列表:["正面的"]n如果不存在,回答:没有。n返回结果为输出列表。nn现在,我给你一个句子,如"散热很好、低噪音、做工扎实、键盘舒适",你应该该句子的情感倾向,并以列表的形式返回结果,如果不存在,则回答:没有。'}]}
---AE---
---begin---
给你一个例子:
给出的句子是:值得去的地方,石头很奇特,景色优美,环境宜人,适合与朋友家人一起游玩!
给定实体类型列表:['方面']
你应该提取该句子里面的所有方面,这里的观点可能是对某方面的评价、介绍等。
输出列表:["地方", "石头", "环境", "景色"]
如果不存在,回答:没有。
返回结果为输出列表。
现在,我给你一个句子,如"味道很不错,很喜欢吃。服务也很好感觉很亲切,吃的很舒服,谢谢",你应该提取里面所有实体类型为方面的实体,并以列表的形式返回结果,如果不存在,则回答:没有。
{'sentence': '味道很不错,很喜欢吃。服务也很好感觉很亲切,吃的很舒服,谢谢', 'type': '', 'access': '', 'task': 'AE', 'lang': 'chinese', 'result': ['味道', '服务'], 'mess': [{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'}, {'role': 'user', 'content': '给你一个例子:n给出的句子是:值得去的地方,石头很奇特,景色优美,环境宜人,适合与朋友家人一起 游玩!n给定实体类型列表:['方面']n你应该提取该句子里面的所有方面,这里的观点可能是对某方面的评价、介绍等。n输出列表 :["地方", "石头", "环境", "景色"]n如果不存在,回答:没有。n返回结果为输出列表。nn现在,我给你一个句子,如"味道很不 错,很喜欢吃。服务也很好感觉很亲切,吃的很舒服,谢谢",你应该提取里面所有实体类型为方面的实体,并以列表的形式返回结果, 如果不存在,则回答:没有。'}]}
---OE---
---begin---
给你一个例子:
给出的句子是:值得去的地方,石头很奇特,景色优美,环境宜人,适合与朋友家人一起游玩!
给定实体类型列表:['观点']
你应该提取该句子里面的所有观点,这里的观点可能是对某方面的评价、介绍等,请注意你只需要提取出观点,不要方面。
输出列表:["值得去", "奇特", "优美", "宜人"]
如果不存在,回答:没有。
返回结果为输出列表。
现在,我给你一个句子,如"味道很不错,很喜欢吃。服务也很好感觉很亲切,吃的很舒服,谢谢",你应该提取里面所有实体类型为观点的实体,并以列表的形式返回结果,如果不存在,则回答:没有。
{'sentence': '味道很不错,很喜欢吃。服务也很好感觉很亲切,吃的很舒服,谢谢', 'type': '', 'access': '', 'task': 'OE', 'lang': 'chinese', 'result': ['味道很不错', '喜欢吃', '服务也很好感觉很亲切', '吃的很舒服'], 'mess': [{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'}, {'role': 'user', 'content': '给你一个例子:n给出的句子是:值得去的地方,石头 很奇特,景色优美,环境宜人,适合与朋友家人一起游玩!n给定实体类型列表:['观点']n你应该提取该句子里面的所有观点,这里 的观点可能是对某方面的评价、介绍等,请注意你只需要提取出观点,不要方面。n输出列表:["值得去", "奇特", "优美", "宜人"]n如果不存在,回答:没有。n返回结果为输出列表。nn现在,我给你一个句子,如"味道很不错,很喜欢吃。服务也很好感觉很亲切, 吃的很舒服,谢谢",你应该提取里面所有实体类型为观点的实体,并以列表的形式返回结果,如果不存在,则回答:没有。'}]}
---ALSC---
---begin---
给你一个例子:
给出的句子是:值得去的地方,石头很奇特,景色优美,环境宜人,适合与朋友家人一起游玩!
给定一个方面,你需要判断它的情感是什么,从['正面的', '负面的', '中性的']里进行选择。
比如,给定方面"地方",输出列表:["正面的"]
如果不存在,回答:没有。
返回结果为输出列表。
现在,我给你一个句子,如"味道很不错,很喜欢吃。服务也很好感觉很亲切,吃的很舒服,谢谢",和一个方面"味道",你应该判断它的情感,并以列表的形式返回结果,如果不存在,则回答:没有。
{'sentence': '味道很不错,很喜欢吃。服务也很好感觉很亲切,吃的很舒服,谢谢', 'type': '', 'aspect': '味道', 'access': '', 'task': 'ALSC', 'lang': 'chinese', 'result': [('味道', '正面的')], 'mess': [{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'}, {'role': 'user', 'content': '给你一个例子:n给出的句子是:值得去的地方,石头很奇特,景色优美,环境 宜人,适合与朋友家人一起游玩!n给定一个方面,你需要判断它的情感是什么,从['正面的', '负面的', '中性的']里进行选择。n比如,给定方面"地方",输出列表:["正面的"]n如果不存在,回答:没有。n返回结果为输出列表。nn现在,我给你一个句子,如"味道很不错,很喜欢吃。服务也很好感觉很亲切,吃的很舒服,谢谢",和一个方面"味道",你应该判断它的情感,并以列表的形式返回结果,如果不存在,则回答:没有。'}]}
---AOE---
---begin---
给你一个例子:
给出的句子是:值得去的地方,石头很奇特,景色优美,环境宜人,适合与朋友家人一起游玩!
给定一个方面,你需要识别它的观点或者修饰词是什么。
比如,给定方面"地方",输出列表:["值得去"],请注意结果不要带上方面。
如果不存在,回答:没有。
返回结果为输出列表。
现在,我给你一个句子,如"味道很不错,很喜欢吃。服务也很好感觉很亲切,吃的很舒服,谢谢",和一个方面"味道",你应该输出它的观点或修饰词,并以列表的形式返回结果,如果不存在,则回答:没有。
给定方面"味道",则输出列表:["很不错", "很喜欢吃"]。
{'sentence': '味道很不错,很喜欢吃。服务也很好感觉很亲切,吃的很舒服,谢谢', 'type': '', 'aspect': '味道', 'access': '', 'task': 'AOE', 'lang': 'chinese', 'result': [('味道', '很不错'), ('味道', '很喜欢吃')], 'mess': [{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'}, {'role': 'user', 'content': '给你一个例子:n给出的句子是:值得去的地方,石头很奇特,景色优美,环境宜人,适合与朋友家人一起游玩!n给定一个方面,你需要识别它的观点或者修饰词是什么。n比如,给定方面" 地方",输出列表:["值得去"],请注意结果不要带上方面。n如果不存在,回答:没有。n返回结果为输出列表。nn现在,我给你一 个句子,如"味道很不错,很喜欢吃。服务也很好感觉很亲切,吃的很舒服,谢谢",和一个方面"味道",你应该输出它的观点或修饰词,并以列表的形式返回结果,如果不存在,则回答:没有。'}]}
---PAIR---
---begin---
给你一个例子:
给出的句子是:值得去的地方,石头很奇特,景色优美,环境宜人,适合与朋友家人一起游玩!
你需要提取里面所有的方面及其对应的观点,请注意,方面可能是主体或者具有一定意义的名词,观点是形容某个方面的词。
输出列表:[("地方", "值得去"),("石头","奇特"),("环境", "优美"),("景色","宜人")]
如果不存在,回答:没有。
返回结果为输出列表。
现在,我给你一个句子,如"味道很不错,很喜欢吃。服务也很好感觉很亲切,吃的很舒服,谢谢",请识别出里面所有的方面及其对应的观点,并以列表的形式返回结果,如果不存在,则回答:没有。
{'sentence': '味道很不错,很喜欢吃。服务也很好感觉很亲切,吃的很舒服,谢谢', 'type': '', 'access': '', 'task': 'PAIR', 'lang': 'chinese', 'result': [('味道', '不错'), ('服务', '好'), ('感觉', '亲切'), ('口感', '舒服')], 'mess': [{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'}, {'role': 'user', 'content': '给你一个例子:n给出的句子是:值得去的 地方,石头很奇特,景色优美,环境宜人,适合与朋友家人一起游玩!n你需要提取里面所有的方面及其对应的观点,请注意,方面可能是主体或者具有一定意义的名词,观点是形容某个方面的词。n输出列表:[("地方", "值得去"),("石头","奇特"),("环境", "优美"),("景色","宜人")]n如果不存在,回答:没有。n返回结果为输出列表。nn现在,我给你一个句子,如"味道很不错,很喜欢吃。服务也很好感觉很亲切,吃的很舒服,谢谢",请识别出里面所有的方面及其对应的观点,并以列表的形式返回结果,如果不存在,则回答:没 有。'}]}
---TRIPLET---
---begin---
给你一个例子:
给出的句子是:值得去的地方,石头很奇特,景色优美,环境宜人,适合与朋友家人一起游玩!
你需要提取里面所有的方面及其对应的观点和情感,情感从['正面的', '负面的', '中立的']中选择,请注意,方面可能是主体或者具有一定意义的名词,观点是形容某个方面的词。
输出列表:[("地方", "值得去","正面的"),("石头","奇特","正面的"),("环境", "优美","正面的"),("景色","宜人","正面的")]
如果不存在,回答:没有。
返回结果为输出列表。
现在,我给你一个句子,如"味道很不错,很喜欢吃。服务也很好感觉很亲切,吃的很舒服,谢谢",请识别出里面所有的方面及其对应的观点和情感,并以列表的形式返回结果,如果不存在,则回答:没有。
{'sentence': '味道很不错,很喜欢吃。服务也很好感觉很亲切,吃的很舒服,谢谢', 'type': '', 'access': '', 'task': 'TRIPLET', 'lang': 'chinese', 'result': [('味道', '不错', '正面的'), ('服务', '好', '正面的'), ('感觉', '亲切', '正面的'), ('吃的', '舒服', '正面的')], 'mess': [{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'}, {'role': 'user', 'content': '给你一个例子:n给出的句子是:值得去的地方,石头很奇特,景色优美,环境宜人,适合与朋友家人一起游玩!n你需要提取里面所有的方面及其对应的观点和情感,情感从['正面的', '负面的', '中立的']中选择,请注意,方面可能是主体或者具有一定意义的名词,观点是形容某个方面的词。n输出列表:[("地方", "值得去","正面的"),("石头","奇特","正面的"),("环境", "优美","正面 的"),("景色","宜人","正面的")]n如果不存在,回答:没有。n返回结果为输出列表。nn现在,我给你一个句子,如"味道很不错, 很喜欢吃。服务也很好感觉很亲切,吃的很舒服,谢谢",请识别出里面所有的方面及其对应的观点和情感,并以列表的形式返回结果, 如果不存在,则回答:没有。'}]}
最后这里以triplet为例,对不同领域的文本进行识别:
酒店
代码语言:javascript复制感觉很好,服务也不错,还会一如既往的关注,支持
[('感觉', '好', '正面的'), ('服务', '不错', '正面的'), ('关注', '一如既往', '正面的'), ('支持', '', '正面的')]
KTV
代码语言:javascript复制服务态度很好,环境也不错,就是点歌系统不太好用。
[('服务态度', '好', '正面的'), ('环境', '不错', '正面的'), ('点歌系统', '不太好用', '负面的')]
丽人
代码语言:javascript复制感觉不是很满意,不能对顾客有敷衍了事的行为,每次讲话老是有这么多的理由,态度和效果有待提高
[('感觉', '不满意', '负面的'), ('顾客对待', '敷衍了事', '负面的'), ('讲话', '理由过多', '负面的'), ('态度和效果', '有待提高', '负面的')]
美食
代码语言:javascript复制味道很不错,很喜欢吃。服务也很好感觉很亲切,吃的很舒服,谢谢
[('味道', '不错', '正面的'), ('服务', '好', '正面的'), ('感觉', '亲切', '正面的'), ('吃的', '舒服', '正面的')]
旅游
代码语言:javascript复制值得去的地方,石头很奇特,景色优美,环境宜人,适合与朋友家人一起游玩!
[('地方', '值得去', '正面的'), ('石头', '奇特', '正面的'), ('环境', '优美', '正面的'), ('景色', '宜人', '正面的')]
健康
代码语言:javascript复制环境不错,进去就有暖气,叫的11号技师,服务确实不错,95后妹子,技术好,挺不错的体验
[('环境', '不错', '正面的'), ('暖气', '有', '正面的'), ('技师', '11号', '正面的'), ('服务', '不错', '正面的'), ('妹子', '95后', '正面的'), ('技术', '好', '正面的'), ('体验', '不错', '正面的')]
教育
代码语言:javascript复制环境非常好,古香古色的教室。老师不错,随时能沟通孩子学习及吃饭情况!
[('环境', '好', '正面的'), ('教室', '古香古色', '正面的'), ('老师', '不错', '正面的'), ('沟通', '随时能', '正面的'), ('孩子学习及吃饭情况', '沟通', '正面的')]
商业
代码语言:javascript复制服务好 态度好 产品好 一句话就是好
[('服务', '好', '正面的'), ('态度', '好', '正面的'), ('产品', '好', '正面的')]
房产
代码语言:javascript复制这小区不错。房价也不低。
[('小区', '不错', '正面的'), ('房价', '不低', '负面的')]
汽车
代码语言:javascript复制"经济实惠、动力不错、油耗低"
[('价格', '实惠', '正面的'), ('动力', '不错', '正面的'), ('油耗', '低', '正面的')]
生活
代码语言:javascript复制很好的浴室,干净清爽!前台热情
[('浴室', '很好', '正面的'), ('前台', '热情', '正面的'), ('浴室', '干净清爽', '正面的')]
购物
代码语言:javascript复制这才是正规专卖店啊,服务好,产品全面
[('专卖店', '正规', '正面的'), ('服务', '好', '正面的'), ('产品', '全面', '正面的')]
3C
代码语言:javascript复制散热很好、低噪音、做工扎实、键盘舒适
[('散热', '很好', '正面的'), ('噪音', '低', '正面的'), ('做工', '扎实', '正面的'), ('键盘', '舒适', '正面的')]
补充
该项目受https://github.com/cocacola-lab/ChatIE/ 的启发,代码参考其,在此表示感谢。
样例数据来源:https://ai.baidu.com/tech/nlp_apply/comment_tag