Создание приложения для анализа настроений в реальном времени с использованием Langchain и Streamlit (часть 1)

Поскольку возможности обработки естественного языка продолжают расширяться с появлением новых моделей машинного обучения, способность понимать текстовые данные становится как никогда важной. В этом руководстве мы рассмотрим, как вы можете использовать возможности Langchain и Streamlit для создания приложения для анализа настроений в реальном времени. Но прежде чем погрузиться в код, давайте раскроем, чем этот проект особенно интересен.

Анализ настроений — это мощный инструмент НЛП, который позволяет машинам интерпретировать и классифицировать эмоции внутри фрагмента текста. С помощью этого инструмента вы можете выполнять множество задач: от понимания настроений клиентов в отношении продукта до оценки общественного мнения по политическим вопросам и даже анализа тенденций в социальных сетях в режиме реального времени.

Это приложение, однако, не ограничивается только определением настроений. Это делает еще один шаг, чтобы предоставить обоснование для определенных настроений. Этот дополнительный шаг — мощная функция, помогающая пользователям понять, почему конкретный фрагмент текста был классифицирован с таким настроением. Это дает пользователям возможность укрепить доверие к результатам модели, давая представление о ее «мыслительном процессе».

Теперь давайте углубимся в код:

# Import the necessary packages
import streamlit as st
from api_key import apikey
from langchain.llms import OpenAI
import os

os.environ['OPENAI_API_KEY'] = apikey

llm = OpenAI()

# Create a Streamlit sidebar
st.sidebar.title('Real-Time Sentiment Analysis')

# Allow the user to upload a text file
uploaded_file = st.sidebar.file_uploader('Upload your text file', type='txt')

# Define a function to call the GPT-3 API and analyze sentiment
def analyze_sentiment(text):
    response = llm(
        f'This is a sentiment analysis request. What is the sentiment of the following text, and why?\n\n"{text}"\n\nSentiment: {{sentiment}}, Justification: {{justification}}')
    return response


if uploaded_file is not None:
    text = uploaded_file.read().decode('utf-8')

    # Analyze the sentiment of the whole text
    sentiment_and_explanation = analyze_sentiment(text)

    # Display the sentiment analysis and explanation
    st.write(f'Sentiment Analysis and Explanation: {sentiment_and_explanation}')