自然语言处理NLP入门 -- 第八节OpenAI GPT 在 NLP 任务中的应用

在前面的学习中，我们已经了解了如何使用一些经典的方法和模型来处理自然语言任务，如文本分类、命名实体识别等。但当我们需要更强的语言生成能力时，往往会求助于更先进的预训练语言模型。OpenAI 旗下的 GPT 系列模型（如 GPT-3、GPT-3.5、GPT-4 等）在生成文本方面拥有强大的表现。它们不仅能进行语言生成，也可用于诸多 NLP 任务，包括文本摘要和情感分析。

本章将重点介绍：

1. GPT 的文本生成原理和应用场景。
2. 使用 OpenAI API 进行文本摘要与情感分析的示例。

希望你能通过本章的学习，初步掌握如何集成 GPT 模型到你的实际项目中，为后续更复杂的应用打好基础。

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1 GPT 生成文本

1.1 GPT 模型简介

• GPT（Generative Pre-trained Transformer） 系列是基于 Transformer 架构预训练的大型语言模型，可以看作一个“通用的文本生成引擎”。
• GPT 擅长生成符合上下文的文本。与传统的机器学习方法相比，GPT 在自然语言理解、生成方面的能力强大得多，因为它曾在海量文本上进行训练，能够捕捉到语言中的语义、上下文信息。

注意： 我们并不需要深入了解 Transformer 的所有数学细节，只要知道它是一种基于自注意力（Self-attention）机制的模型，在学习语句间的依赖关系时非常有效。

1.2 GPT 生成文本的实际应用背景

• 文案或创意写作：快速生成广告文案、短篇故事或营销邮件。
• 教育与辅助写作：帮助学生或作家给出写作思路、段落补全等。
• 对话聊天机器人：GPT 可以与用户进行自然对话，模拟聊天场景。

举个简单例子：假设你运营着一个电商平台，需要在最短时间内产出多种产品描述文案，而让人工逐一撰写费时费力。GPT 就能在几秒钟之内帮你自动生成多份高质量的文案供筛选，大大提升效率。

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1.3 使用 Python 调用 OpenAI API 进行文本生成

1.3.1 先决条件

1. 安装 OpenAI 库

   pip install openai
   

2. 获取 API Key
   • 在 OpenAI 官方网站 注册账号，进入个人账户后可创建新的 API Key。
   • 请注意不要泄露你的 API Key，因为它就像“门钥匙”一样，可以访问你的账户配额。

1.3.2 核心代码示例

import openai

# 1. 设置 API Key
openai.api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

# 2. 构造请求参数
prompt_text = "帮我写一段介绍AI产品的文案，产品主要卖点是节省人力。"

# 3. 调用 GPT 模型生成文本
response = openai.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {
   "role": "user",