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GPT-3のExamples/Tweet classifierを試してみた

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GPT-3のExamples/Tweet classifierを試してみた

GPT-3のExamples/Tweet classifierを試してみた

2021/12/04

 OpenAIの自然言語処理モデルGPT-3のExamples/Tweet classifierを試してみました。

Tweet classifier

debian:~$ python openai_examples_tweet_classifier.py
('つぶやき感情分類器。\n\n\nつぶやき: \"僕は、犬が好き。\"\n感情: 前向き\n###\nつぶやき: \"私は臭い匂い嫌い.\"\n感情: 後ろ向き\n###\nつぶやき: \"私は猫が好き\"\n感情: 前向き\n###\nつぶやき: \"壁が白い。\"\n感情: 普通\n###\nつぶやき: \"今日のドラマおもしろい\"\n感情:',)
 
 前向き
debian:~$ python openai_examples_tweet_classifier.py
('つぶやき感情分類器。\n\n\nつぶやき: \"僕は、犬が好き。\"\n感情: 前向き\n###\nつぶやき: \"私は臭い匂い嫌い.\"\n感情: 後ろ向き\n###\nつぶやき: \"私は猫が好き\"\n感情: 前向き\n###\nつぶやき: \"壁が白い。\"\n感情: 普通\n###\nつぶやき: \"今日のドラマおもしろい\"\n感情:',)
 
{
 "id": "cmpl-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
 "object": "text_completion",
 "created": xxxxxxxx,
 "model": "davinci:2020-05-03",
 "choices": [
  {
   "text": " 前向き\n",
   "index": 0,
   "logprobs": null,
   "finish_reason": "stop"
  }
 ]
}
debian:~$

 例文と問いを投げると、つぶやきの感情を分析・分類するTweet classifier

 Advanced tweet classifierのベーシックバージョン。

 ふむふむ、正確なようですね。

debian:~$ cat openai_examples_tweet_classifier.py
import openai
import os
import json
 
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
#prompt="This is a tweet sentiment classifier\n\n\nTweet: \"I loved the new Batman movie!\"\nSentiment: Positive\n###\nTweet: \"I hate it when my phone battery dies.\"\nSentiment: Negative\n###\nTweet: \"My day has been 👍\"\nSentiment: Positive\n###\nTweet: \"This is the link to the article\"\nSentiment: Neutral\n###\nTweet: \"This new music video blew my mind\"\nSentiment:",
prompt="つぶやき感情分類器。\n\n\nつぶやき: \"僕は、犬が好き。\"\n感情: 前向き\n###\nつぶやき: \"私は臭い匂い嫌い.\"\n感情: 後ろ向き\n###\nつぶやき: \"私は猫が好き\"\n感情: 前向き\n###\nつぶやき: \"壁が白い。\"\n感情: 普通\n###\nつぶやき: \"今日のドラマおもしろい\"\n感情:"
 
response = openai.Completion.create(
 engine="davinci",
 prompt=prompt,
 temperature=0.3,
 max_tokens=60,
 top_p=1,
 frequency_penalty=0.5,
 presence_penalty=0.0,
 stop=["###"]
)
#print(prompt)
print(str(prompt))
print(" ")
print(response['choices'][0]['text'])
#print(str(response['choices'][0]['text']))
#print(json.dumps(response, ensure_ascii=False, indent=2))
debian:~$

 ソースはこんな感じ、環境変数OPENAI_API_KEYに自分のAPIキーが入っている前提です。

 そのままでは想定通り機能しないので一部オリジナルソースから変更しています。

 print()、もしくは、json出力しないと実行しても何も表示されないので何れかを追加する必要があり、後者用にimport jsonを追加。

 が、応答内容によっては、何れか一方では表示できないことがあり、他方を使用せざるを得ないこともあります。

 表示できないのが、print文なら、response配列を文字列にキャストすれば、たいていは凌げますが。

 応答文だけだとチャット状態にならず、問いかけ文も表示したいところ。

 が、サンプル通りだとprintやjson形式で出力しようにも問いかけ用の変数promptがスコープの範囲になく、スコープに入るようPythonの場合だとインデント階層を相応に上げたところで変数が登場(変数宣言)するようにする必要があります。

 また、promptの中身によっては、文字列にキャストしないとエラーとなるケースもありました。

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