基于MindSpore通过GPT实现情感分类
情感分类
情感分类是指在自然语言处理（NLP）领域中，通过分析文本内容所表达的情感倾向，将文本归类为正面、负面或中性等类别的任务。
在情感分类中，基于不同的方法和技术，可以分为基于情感词典的方法、基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法。这些方法各有优缺点，并在不同的应用场景中发挥重要作用。例如，情感词典方法依赖于构建一个包含情感极性词汇的词典，通过对文本中情感词的识别和分析来进行情感判断。这种方法简单直观，但在处理新词和上下文关系时效果不佳。而传统机器学习方法则通过提取特征和使用分类器如支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯等进行情感分类，其准确性依赖于有效的特征提取。
GPT
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，广泛用于自然语言处理（NLP）任务。GPT的核心原理是通过大量文本数据进行预训练，然后针对特定任务进行微调，从而提高模型在各种应用中的适应性和准确性。GPT的发展经历了多个版本，从GPT-1到最新的GPT-4，每个版本都在模型规模、性能和应用领域上有所提升。
GPT通过无监督预训练和有监督微调两个阶段来构建和应用模型。在无监督预训练阶段，GPT使用大量的文本数据训练模型，学习语言的一般模式和结构。例如，GPT会将文本分割成序列，并预测序列中下一个单词的概率分布，这一过程利用了遮蔽语言模型（Masked Language Model，MLM）的方法，随机遮蔽一些单词，让模型预测这些单词的概率分布。
在完成预训练后，GPT会进行有监督微调，以适应特定的任务场景。例如，如果GPT用于情感分析，它将在特定的情感分类数据集上进行训练，以优化其在这类任务上的表现。这种两阶段的训练方法使得GPT能够在多种复杂的自然语言处理任务中表现出色。
总的来说，GPT作为自然语言处理领域的重要工具，其强大的语言理解和生成能力使其在多个应用场景中得到了广泛使用。未来，随着技术的进一步发展，GPT及其衍生模型将在更多领域中展现更大的潜力和价值。
实战案例
运行环境准备
python环境：Python 3.9.19
依赖环境如下：
Package Version
------------------------------ --------------
absl-py 2.1.0
addict 2.4.0
aiofiles 22.1.0
aiohttp 3.9.5
aiosignal 1.3.1
aiosqlite 0.20.0
altair 5.3.0
annotated-types 0.7.0
anyio 4.4.0
argon2-cffi 23.1.0
argon2-cffi-bindings 21.2.0
arrow 1.3.0
astroid 3.2.2
asttokens 2.0.5
astunparse 1.6.3
async-timeout 4.0.3
attrs 23.2.0
auto-tune 0.1.0
autopep8 1.5.5
Babel 2.15.0
backcall 0.2.0
beautifulsoup4 4.12.3
black 24.4.2
bleach 6.1.0
certifi 2024.6.2
cffi 1.16.0
charset-normalizer 3.3.2
click 8.1.7
cloudpickle 3.0.0
colorama 0.4.6
comm 0.2.1
contextlib2 21.6.0
contourpy 1.2.1
cycler 0.12.1
dataflow 0.0.1
datasets 2.20.0
debugpy 1.6.7
decorator 5.1.1
defusedxml 0.7.1
dill 0.3.8
dnspython 2.6.1
download 0.3.5
easydict 1.13
email_validator 2.2.0
entrypoints 0.4
evaluate 0.4.2
exceptiongroup 1.2.0
executing 0.8.3
fastapi 0.111.0
fastapi-cli 0.0.4
fastjsonschema 2.20.0
