018_sentiment_analysis - IUGO-Studio/tech-ia GitHub Wiki

Resumen general:

El video demuestra cómo realizar análisis de sentimiento (determinar si un texto expresa una opinión positiva, negativa o neutra) utilizando GPT en el "playground" de OpenAI. Se muestra cómo estructurar el prompt, incluyendo la tarea, ejemplos de revisiones de productos con sus respectivos sentimientos (positivo, negativo, neutro), y la revisión para la cual se desea obtener el sentimiento.

Conceptos clave:

  • Análisis de sentimiento (Sentiment Analysis): La tarea de determinar la actitud, opinión o emoción expresada en un texto.
  • Playground de OpenAI: Una interfaz web que permite interactuar directamente con los modelos de lenguaje de OpenAI.
  • Prompt: La instrucción o entrada que se proporciona a un modelo de lenguaje.
  • Tarea (Task): La descripción de lo que se desea que el modelo haga (en este caso, análisis de sentimiento).
  • Ejemplos (Examples): Pares de entrada/salida que muestran al modelo cómo realizar la tarea.
  • Few-shot learning: Aprendizaje con pocos ejemplos.
  • System Message: Mensaje que configura el rol o comportamiento general del modelo.
  • Prompt Engineering: El arte de diseñar prompts.
  • LLM: Modelo de lenguaje extenso.

Ejemplos prácticos:

  • Análisis de sentimiento de revisiones de productos:
    • Prompt:
      • Tarea: (Implícita) Realizar análisis de sentimiento en revisiones de productos.
      • Ejemplos:
        • "Product review text: This is the worst product ever! Sentiment: negative"
        • "Product review text: I love this product! Sentiment: positive"
        • "Product review text: It's okay. Sentiment: neutral"
      • Revisión a analizar: "Product review text: This is an amazing product! Sentiment:"
    • Respuesta: GPT genera "positive".

Consejos y buenas prácticas:

  • Estructura el prompt de forma clara: Separa la tarea, los ejemplos y la entrada para la cual deseas obtener la respuesta.
  • Proporciona ejemplos representativos: Incluye ejemplos de cada categoría de sentimiento (positivo, negativo, neutro).
  • Utiliza few-shot learning: Proporcionar algunos ejemplos suele mejorar significativamente el rendimiento del modelo.
  • Considera usar el mensaje del sistema: Puedes mover la descripción de la tarea al mensaje del sistema para mantener el prompt principal más limpio.
  • Adapta el prompt a tus necesidades: Puedes modificar el prompt para analizar diferentes tipos de texto (ej: comentarios en redes sociales, encuestas, etc.) o para obtener resultados más detallados (ej: puntuación de sentimiento en una escala).
  • Ajusta la temperatura: El video menciona la posibilidad de modificar el parámetro de temperatura en el playground. La temperatura controla la aleatoriedad de las respuestas del modelo.
    • Temperatura baja (cerca de 0): Respuestas más predecibles y conservadoras.
    • Temperatura alta (cerca de 1): Respuestas más creativas y variadas, pero también más propensas a errores o a ser incoherentes.

Dudas o preguntas:

  • ¿Cómo se puede mejorar la precisión del análisis de sentimiento? Investigación: Se pueden utilizar más ejemplos, ejemplos más específicos, o incluso ajustar finamente (fine-tuning) el modelo con un conjunto de datos de análisis de sentimiento.

  • ¿Cómo se puede manejar el sarcasmo o la ironía en el análisis de sentimiento? Investigación: El sarcasmo y la ironía son difíciles de detectar para los modelos de lenguaje. Se podrían utilizar técnicas más avanzadas, como el análisis de sentimiento basado en aspectos o el entrenamiento de modelos especializados en la detección de sarcasmo.

  • ¿Cómo se puede adaptar esta técnica para analizar el sentimiento en otros idiomas además del inglés? Investigación: Se necesitarían ejemplos en el idioma deseado. GPT es multilingüe, pero su rendimiento puede variar según el idioma.

  • ¿Cuántos ejemplos son necesarios?

    • No hay una respuesta única. Depende de:

      • La complejidad de la tarea: Una tarea simple como clasificar entre positivo/negativo/neutro puede requerir pocos ejemplos (como en el video). Tareas más complejas (detectar emociones específicas, sarcasmo, etc.) pueden requerir muchos más.
      • La variabilidad del lenguaje: Si el lenguaje usado en los textos es muy diverso, se necesitarán más ejemplos para cubrir esa variabilidad.
      • El modelo: Los modelos más grandes y capaces (como GPT-4) suelen necesitar menos ejemplos que los modelos más pequeños.

    • Regla general: Empieza con pocos ejemplos (3-5 por categoría) y evalúa el rendimiento. Si no es suficiente, agrega más ejemplos gradualmente, priorizando los ejemplos que cubran los casos donde el modelo falla.

    • El video usa tres ejemplos (uno para cada categoría: positivo, negativo, neutro), lo cual es suficiente para una tarea muy simple de análisis de sentimiento.

  • ¿Se debe usar el system message o el user message? Ambas opciones son válidas, y la elección depende de cómo se quiera organizar el prompt y de la API o herramienta que se esté utilizando.

    • System message:

      • Ventajas:
        • Separa la instrucción general del contenido específico sobre el que se va a trabajar.
        • Algunas APIs (como la de OpenAI) tratan el system message de forma especial, dándole más peso a la hora de guiar el comportamiento del modelo.
      • Desventajas:
        • No todas las APIs o herramientas soportan el system message.

    • User message:

      • Ventajas:
        • Universalmente soportado.
        • Puede ser más simple si no se necesita una separación clara entre instrucciones y contenido.
      • Desventajas:
        • Puede mezclar la instrucción general con el contenido, haciendo el prompt menos claro.
        • El modelo podría no darle tanta importancia a la instrucción general como si estuviera en un system message.

    • En el ejemplo del video, se podría haber puesto la instrucción ("Realiza análisis de sentimiento...") en el system message y dejar los ejemplos y la revisión a analizar en el user message.

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