基于 LLM（GPT-3）的情感分析的优化技术
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本论文旨在探索基于大型预训练语言模型（如 GPT-3）的情感分析优化技术，以提高模型性能和效果，并进一步促进自然语言处理（NLP）的发展。通过介绍情感分析的重要性和传统方法的局限性，介绍了 GPT-3 和微调技术，并详细解释了它们在情感分析中的应用。实验结果表明，微调技术可以优化 GPT-3 模型，在情感分析任务中获得良好的性能。本研究对未来使用大规模语言模型进行情感分析提供了重要的参考。
本研究探讨了生成预训练变压器（GPT）方法在情感分析中的应用，比较了其与其他模型的性能。结果显示GPT方法在预测性能方面具有优势，F1分数超过现有技术水平22%以上。研究还强调了GPT模型在理解上下文和检测讽刺方面的能力，为情感分析领域的未来研究提供了参考。
