【大模型解决传统特征工程问题】客户评论的情感分析模型-优快云博客

作为电商公司的产品经理，想通过分析海量的客户评论来了解产品的情感倾向，以便快速发现用户痛点或产品亮点。

传统机器学习方法的痛点：

特征工程复杂：
- 需要手动提取关键词、否定词、情感词典（如“不好”、“喜欢”）。
- 处理同义词、近义词、多义词需要复杂的规则。
- 处理长评论中的上下文关系困难，比如“虽然价格贵，但质量真的很好”这种转折句。
- 新词、网络流行语层出不穷，词典需要不断更新。
模型表现受限：
- 如果只用词频或 TF-IDF 等简单特征，模型对语义理解能力差，容易误判。
- 需要大量标注数据才能训练出较好的深度学习模型。
可解释性不足： 难以直观地解释为什么某条评论被判为积极或消极，比如“是哪个词或短语决定了情感？”

我们将使用 LLMs 来为我们的情感分析模型提供更强大的特征。

1. 自动化语义嵌入作为核心特征

痛点解决： 替代了繁琐的关键词提取、词典构建和上下文处理。
如何做：
- 选择一个预训练的通用型 LLM 嵌入模型，例如 Sentence-BERT (SBERT) 或 OpenAI 的 Ada Embeddings。这些模型可以将任意文本（句子、段落）映射成一个固定维度的向量，这个向量包含了丰富的语义信息。
- 步骤：
  1. 对于每一条客户评论，调用选定的 LLM 嵌入模型 API（或加载本地模型）将其转换为一个高维向量（例如 768 维或 1536 维）。
  2. 这些向量就是我们**“语义特征”**，它们天然地捕捉了评论的整体情感和上下文含义。

2. 知识驱动的附加特征（可选，进一步提升）

痛点解决： 传统方法需要大量领域知识和人工规则来提取特定信息。LLM 可以辅助提取这些结构化信息。
如何做：
- 产品实体/属性提取： 使用一个具备命名实体识别 (NER) 能力的 LLM (例如通过 fine-tuning 的 Transformer 模型或直接使用通用 LLM 的提示工程能力)。
  - 提示示例： “请从以下评论中识别出产品提及的具体部件或功能，例如：‘屏幕’、‘电池续航’、‘相机’。评论：‘手机屏幕很清晰，但电池续航太短了。’”
  - LLM 输出： 屏幕, 电池续航。
  - 特征化： 将这些提取出的实体作为额外的分类特征（例如，为每个提取出的实体创建一个二元特征，表示评论是否提及该实体）。
- 用户意图/痛点摘要： 利用 LLM 的摘要能力，提炼评论的核心意图或用户遇到的问题，作为高级抽象特征。
  - 提示示例： “请总结以下评论的核心问题。评论：‘更新后相机经常死机，发热也严重，希望尽快修复。’”
  - LLM 输出： 相机故障，设备发热。
  - 特征化： 将这些摘要词或短语再次转化为嵌入，或作为分类标签。

3. 构建机器学习模型

模型选择： 由于 LLMs 提供了高质量的语义特征，您不再需要复杂的深度学习模型，可以使用传统的、更轻量级的分类器，例如：
- 支持向量机 (SVM)
- 逻辑回归 (Logistic Regression)
- 梯度提升树 (Gradient Boosting Trees)，如 XGBoost 或 LightGBM。
训练： 将评论的语义嵌入（以及可选的、由 LLM 辅助提取的结构化特征）作为输入，将标注好的情感标签（积极/消极/中性）作为目标变量，训练您的分类器。

4. 提升模型可解释性

痛点解决： LLMs 可以帮助我们理解黑箱模型的决策。
如何做：
- 结合可解释性工具（如 SHAP 或 LIME）来识别模型决策时语义嵌入中哪些维度最重要。
- 然后，可以利用 LLM 的逆向工程能力，将这些重要维度或与它们相关的原始文本片段，翻译成人类可读的解释。
  - 提示示例： “以下句子的嵌入向量在情感分类模型中被识别为与负面情感强相关。请推断原始句子中哪些词或短语最可能导致负面情感：[嵌入向量的一部分或相关的原始文本片段]。”