استفاده از چت جی پی تی برای تحلیل (آنالیز) احساسات

زمان مطالعه: ۶ دقیقه

هوش مصنوعی دیگر فقط یک کلمه نیست.

هوش مصنوعی می تواند همه چیز را تغییر دهد.

پیش بینی می شود تا سال ۲۰۳۰، ۱۵.۷ تریلیون دلار به اقتصاد جهانی کمک کند و کسب و کارها مشتاق هستند که از مزایای آن بهره مند شوند.

از ChatGPT استفاده کنید، یک مدل زبانی برتر که به دلیل توانایی خود در صنایع مختلف، از جمله تجزیه و تحلیل سازمان ها، سر خط خبرها را به خود اختصاص داده است.

در عصری که بازخورد مشتریان کلید موفقیت برای کسب‌وکارها است، ChatGPT به آنها کمک می‌کند تا احساسات مشتری را درک کنند تا بتوانند بینش ارزشمندی در مورد رضایت مشتری به دست آورند و کسب و کار خود بهبود بدهند.

بله، ChatGPT، می‌تواند بازخورد و نظرات مشتریان را بررسی کند، شبکه‌های اجتماعی را بررسی کند، مشکلات را شناسایی کند و حتی پاسخ‌ها را بر اساس تحلیل احساسات تنظیم کند.

در این مقاله، توانایی ChatGPT را در تحلیل احساسات برای خدمت رسانی به مشتری بررسی خواهیم کرد.

ما در مورد مزایا و چالش‌های استفاده از ChatGPT برای تحلیل احساسات بحث خواهیم کرد و نشان خواهیم داد که چگونه می‌توان آن را برای خدمت رسانی به مشتری پیاده‌سازی کرد.

ما همچنین به تاثیر ChatGPT بر عملکرد و محبوبیت تجاری خواهیم پرداخت و کاربردهای آن در تجزیه و تحلیل احساسات را بررسی خواهیم کرد.

چگونه ChatGPT توانسته است هنگام استفاده از شرکت های تجاری در میان مشتریان محبوبیت پیدا کند؟

• پردازش زبان طبیعی (NLP) خدمت رسانی به مشتری را به سطح جدیدی رسانده است. با پیدایش ربات‌های مکالمه محور با مدل‌های یادگیری عمیق مانند GPT، شرکت‌ها اکنون می‌توانند خدمات سریع و کارآمدی را به مشتریان خود ارائه دهند. این چت بات ها می توانند پرسش های زبان طبیعی را درک کنند و به روشی شبیه به انسان پاسخ دهند و آنها را به ابزاری موثر برای بهبود تجربه مشتری تبدیل کند.
• Salesforce، یک شرکت نرم افزاری مبتنی بر ابر، با ChatGPT همکاری می کند و ابزار برای استفاده از به نام Einstein GPT را ایجاد کرده است. این ابزار مبتنی بر ربات چت OpenAI است و به عنوان اولین هوش مصنوعی مولد برای ابزارهای مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) Salesforce طراحی شده است. کارکردهای آن شامل ایجاد ایمیل، زمان‌بندی جلسات، پاسخ‌ به مشتری و سایر وظایف مرتبط است.
• Duolingo، یک برنامه معروف یادگیری زبان، یک سرویس اشتراک گذاری جدید به نام Duolingo Max را معرفی کرده است. این سرویس از فناوری GPT-4 برای ارائه دروس شخصی‌سازی شده استفاده می‌کند و به کاربران اجازه می‌دهد از ویژگی هایی مانند “بیشتر توضیح بده” و “بازی نقش اول” استفاده کنند. هدف از این ویژگی بهبود تجربه یادگیری و آسان شدن یادگیری زبان جدید برای کاربران است.
• مایکروسافت، از آخرین نسخه GPT-4 را در سرویس Bing Chat خود که در جدیدترین نسخه Microsoft Edge در دسترس است، استفاده کرده است. بینگ چت مانند ChatGPT به سرعت به سوالات کاربر پاسخ می دهد.

ChatGPT شیوه تعامل ما برای خدمت رسانی به مشتری را متحول کرده است.

با استفاده از فناوری پردازش زبان طبیعی، ربات‌های چت با استفاده از ChatGPT می‌توانند سوالات مشتری را به سرعت درک کرده و به آنها پاسخ دهند، که اینکار می‌تواند به میزان قابل توجهی بر رضایت مشتری تاثیر بگذارد.

با پیشرفت این فناوری، می‌توان انتظار داشت که حتی برنامه‌های نوآورانه‌تر ChatGPT را در خدمت رسانی به مشتری ببینیم.

خلاصه ای از پروژه تحلیل احساسات مبتنی بر هوش مصنوعی Gramener

روش‌های متعددی برای تجزیه و تحلیل احساسات وجود دارد، اما این بار، ما از مدل‌های پیشرفته LLM برای تفسیر احساسات مشتری برای یک تولیدکننده مهم نوشیدنی‌های جهانی استفاده کردیم.

با کاوش عمیق در داده ها، این مدل ها می توانند احساساتی مانند شادی، نارضایتی و حیرت را تشخیص دهند.

این بینش احساسی ارزشمند نقش مهمی در کمک به کسب‌وکارها برای درک مخاطبان خود ایفا می‌کند و امکان ایجاد محصولات و خدماتی را فراهم می‌کند که واقعا با مشتریان ارتباط برقرار می‌کنند.

مقاله جدید ما بیشتر در مورد برترین پروژه های هوش مصنوعی مولد که در حال حاضر انجام می دهیم و اینکه چگونه به مشتریانمان کمک می کند صحبت می کند. بیایید شروع کنیم.

چگونه یک مدل ChatGPT را برای تجزیه و تحلیل احساسات آموزش دهیم؟

بیایید یاد بگیریم که چگونه یک مدل تحلیل احساسات را با ChatGPT آموزش دهیم!

ChatGPT یک انتخاب عالی برای این کار است زیرا می تواند زبان انسان را به طور دقیق درک و تفسیر کند.

روش‌های تحلیل احساسات قدیمی بر تطبیق کلمات کلیدی یا سیستم‌های مبتنی بر قاعده تکیه می‌کنند که می‌تواند منجر به نتایج ناقص یا نادرست شود.

اما ChatGPT از الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل متن در سطحی عمیق‌تر استفاده می‌کند، نه تنها کلمات، بلکه موضوعی که در آن استفاده می‌شوند را نیز در نظر می‌گیرد.

بنابراین، بیایید این شش مرحله را برای آموزش ChatGPT با یک مدل تحلیل احساسات بررسی کنیم.

مرحله ۱: جمع آوری داده ها

ابتدا به مجموعه داده بزرگی از داده های متنی که شامل احساسات مشتری است نیاز دارید.

این می تواند نظرات مشتریان، پست های شبکه های اجتماعی یا هر نوع متن دیگری باشد که احساسات را بیان می کند.

می توانید داده ها را از سایت های محبوب مانند Yelp، Amazon، یا TripAdvisor جمع آوری کنید.

مرحله ۲: پیش پردازش داده ها

هنگامی که مجموعه داده خود را دریافت کردید، زمان آن است که آن را پردازش کنید.

این به معنای مرتب کردن و قالب بندی داده ها است تا بتوان از آن برای آموزش مدل ChatGPT استفاده کرد.

به عنوان مثال، می توانید کلمات پایان بندی، علائم نگارشی و اعداد را حذف کنید و با استفاده از رمزگذاری یا جاسازی کلمه، متن را به فرمت عددی تبدیل کنید.

مرحله ۳: برچسب گذاری داده ها

برای آموزش یک مدل یادگیری ماشینی نظارت شده، باید داده ها را بر اساس احساسی که بیان می کند برچسب گذاری کنید.

می‌توانید به هر قطعه از داده‌های متنی یک برچسب دودویی اختصاص دهید، به احساسات مثبت برچسب ۱ و به احساسات منفی برچسب ۰ بدهید.

برای مثال، می‌توانید نظر مثبت یک رستوران را ۱ و نقد منفی را با ۰ برچسب بزنید.

مرحله ۴: آموزش مدل

۲ رویکرد برای آموزش LLM ها برای پاسخ به سوالات وجود دارد:

۱. تنظیم دقیق مدل

۲. وارد کردن موضوع

تنظیم دقیق مدل به ما این امکان را می دهد که یک LLM موجود را با داده های خود آموزش دهیم تا آن را برای یک کار خاص بهینه سازی و آماده کنیم و آن را برای مجموعه داده های خاص و غیره سفارشی سازی کنیم.

در اینجا، ما از یک مدل از پیش آموزش دیده مانند LLama یا BERT استفاده می کنیم و داده های آموزشی مورد نیاز را برای تطبیق اضافه می کنیم.

با این حال، این رویکرد به شما اجازه نمی دهد از دانش خود استفاده کنید، زیرا مدل بر روی مقادیر بیش از حد داده های زبان عمومی آموزش داده شده است، و داده های خاص شما برای نادیده گرفتن یادگیری موجود مدل کافی نیست.

با وارد کردن موضوع می توانیم این مشکل را حل کنیم.

این به ما امکان می‌دهد روی درخواست تمرکز کنیم و موضوع مربوطه را به آن وارد کنیم.

از این رو، ما باید راهی پیدا کنیم تا اطلاعات درست را در اختیار شما قرار دهیم.

راه حل این مشکل “جاسازی” است. با جاسازی‌ها می‌توانیم متن خود را به بردار (وکتور) ترجمه کنیم و آن را در فضایی چند بعدی نشان دهیم که در آن نقاطی که به هم نزدیک‌تر هستند موضوع یکسانی دارند.

بردارها برای جستجوی سریعتر در یک پایگاه داده برداری ذخیره و اندیس گذاری می شوند.

مرحله ۵: ارزیابی مدل

هنگامی که مدل آموزش داده شد، باید عملکرد آن را با استفاده از مجموعه داده آزمایشی که مدل قبلا با آن کار نکرده است، ارزیابی کنید.

این به شما کمک می کند دقت مدل را اندازه بگیرید و مواردی را که نیاز به بهبود دارند شناسایی کنید.

برای مثال، می‌توانید عملکرد مدل را برای نظرات مشتریان که در مجموعه داده آموزشی استفاده نشده است، ارزیابی کنید.

هنگامی که مدل آموزش داده شد، باید عملکرد آن را با استفاده از مجموعه داده آزمایشی که مدل قبلا ندیده است، ارزیابی کنید.

این به شما کمک می کند دقت مدل را اندازه گیری کنید و کمبودها را در درک مدل شناسایی کنید.

به عنوان مثال: اگر رضایت مشتری به طور کلی و خوشحال بودن او از خدمات اشتباه گرفته شود.

چه زمانی نباید از ChatGPT برای تجزیه و تحلیل احساسات استفاده کرد و چه زمانی باید اینکار را کرد؟

توانایی ChatGPT برای درک زبان طبیعی آن را به ابزاری ایده آل برای تجزیه و تحلیل احساسات تبدیل می کند.

با تجزیه و تحلیل مقدار زیادی از داده های متنی، ChatGPT می تواند الگوهایی را در زبان شناسایی کند که احساسات مثبت، منفی یا بی تفاوت بودن را نشان می دهد.

همچنین می تواند شادی، سپاسگزاری، قدردانی، شرم، استرس،  کنایه، و سایر آرایه های زبانی را که ممکن است احساسات متفاوتی را نسبت به کلمات استفاده شده منتقل کند، تشخیص دهد.

دانشمندان داده که روی چالش های جهانی کار می کنند از ChatGPT برای بسیاری از مزایای آن استفاده می کنند، مانند:

• انعطاف پذیری: ChatGPT را می توان برای تشخیص زبان و اصطلاحات خاص صنعتی آموزش داد و آن را به ابزاری انعطاف پذیر برای تجزیه و تحلیل احساسات در صنایع مختلف تبدیل کرد.
• دقت: توانایی ChatGPT برای درک زبان طبیعی، آن را ۱۰ برابر دقیق تر از ابزارهای قدیمی تجزیه و تحلیل احساسات می کند.
• کارایی: ChatGPT می تواند مقادیر زیادی از داده های متنی را به سرعت و کارآمد تجزیه و تحلیل کند.
• مقرون به صرفه بودن: ChatGPT یک راه حل مقرون به صرفه برای تجزیه و تحلیل احساسات در مقایسه با روش های قدیمی است که نیاز به تجزیه و تحلیل شخصی دارند.

چالش های استفاده از ChatGPT

• هنگام استفاده از راه‌حل‌های هوش مصنوعی مولد مبتنی بر ابر یا کار با ارائه‌دهندگان شخص ثالث، کسب‌وکارها باید اقدامات امنیتی داده‌های اجرا شده توسط این سرویس‌ها را به دقت ارزیابی کنند و از انطباق با امنیت داده‌های خود و پروتکل‌های تیم حقوقی اطمینان حاصل کنند.
• از آنجایی که گزینه‌های اضافی در دسترس نیستند، سازمان‌ها باید گزینه‌های خود را به دقت ارزیابی کنند، تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی را به کار بگیرند، از روش‌های امن رمزگذاری داده‌ها استفاده کنند و به طور منظم ارزیابی‌ها را انجام دهند.

چگونه از میان این چالش ها عبور کنیم؟

روش ۱: اگر سازمان‌ها در حال حاضر از خدمات Azure برای عملیات ML و Analytics خود استفاده می‌کنند، باید از خدمات Azure OpenAI استفاده کنند.

روش ۲: سازمان ها می توانند مدل های دیگر LLM مانند Llama، Apaca، Orca، PalM، LaMDA و غیره را انتخاب کنند. این مدل ها را می توان استفاده کرد و نیازی به اشتراک گذاری داده از طریق اینترنت ندارند.

کاربردهای ChatGPT در تجربه مشتری

با استفاده از ChatGPT برای تجزیه و تحلیل احساسات، شرکت ها می توانند بینش ارزشمندی در مورد احساسات مشتری به دست آورند و استراتژی های خود را بر اساس آن تنظیم کنند. برخی از کاربردهای اصلی عبارتند از:

• تجزیه و تحلیل بازخورد و نظرات مشتریان
• نظارت بر سیستم عامل های شبکه های اجتماعی برای بررسی احساسات مشتری
• شناسایی مسائل مهم قبل از تبدیل شدن به مشکلات بزرگ
• تطبیق پاسخ های خدمت رسانی به مشتری بر اساس تحلیل احساسات
• ردیابی احساسات مشتری در طول زمان برای شناسایی تغییرات و ترندها
• پیش بینی نیازهای مشتری بر اساس تحلیل احساسات
• بهبود ارائه محصول و خدمات بر اساس بازخورد مشتریان
• شخصی سازی پیام های بازاریابی و تبلیغاتی بر اساس احساسات مشتری
• بهبود دقت چت بات ها و دستیاران مجازی با تجزیه و تحلیل تعاملات و احساسات مشتری

با استفاده از ChatGPT برای این برنامه‌ها، شرکت‌ها می‌توانند بینش ارزشمندی در مورد احساسات مشتری به دست آورند و استراتژی‌های خود را تنظیم کنند و رضایت و وفاداری مشتری را افزایش دهند.

نتیجه گیری

ChatGPT یک ابزار قدرتمند است و با ادامه توسعه آن، احتمالا برای کسب و کارها ارزش بیشتری خواهد داشت.

همچنین ممکن است برای کاربردهای دیگر فراتر از تجزیه و تحلیل احساسات استفاده شود.

با ادامه تکامل، به احتمال زیاد، دقت و کارایی آن نیز بهبود خواهد یافت.

این امر آن را به ابزاری با ارزش تر برای مشاغل تبدیل می کند.

در Gramener، ما مشکلات تجاری را با هوش مصنوعی مولد حل می کنیم.

راه حل های ما نه تنها از مدل های زبانی بزرگ (LLM) مانند ChatGPT برای حل مشکلات مشتری و تجزیه و تحلیل احساسات استفاده می کنند، بلکه مشکلات مربوط به آزمایشات بالینی، داروسازی و موارد دیگر را نیز حل می کنند.