示例：产品评论和新闻文章中推断情绪和主题

示例：产品评论和新闻文章中推断情绪和主题

运营使用场景：情绪分析与判断，服务质检，提升服务水平

1、产品评论文字内容源格式化

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lamp_review  =  """
我的卧室需要一盏漂亮的灯，这个有\
额外的存储空间，而且价格不太高。\很快就收到了。
\运输过程中，我们灯的绳子断了，公司很乐意送过来一个新的。\几天之内就到了。很容易把\放在一起。我有一个缺少的部件，所以我联系了他们\支持人员，他们很快就给我找到了缺少的部件！\在我看来，Lumina 是一家关心客户和产品的伟大公司！！ “””

1.1 情绪（正面/负面）

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Prompt  =  f """
以下产品评论的观点是什么（
用三个反引号分隔）？

评论文本： ''' { lamp_review } '''
"""

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Prompt  =  f """
以下产品评论的观点是什么（
用三个反引号分隔）？

用一个词给出你的答案，“积极”或
“消极”。

评论文本： ''' { lamp_review } '''
"""

1.2 识别情绪类型

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Prompt  =  f """确定以下评论的作者所表达的情绪列表。列表中包含的项目不超过 \
五个。将答案格式化为由逗号分隔的小写单词列表。
评论文本： ''' { lamp_review } ''' "

1.3 识别愤怒

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Prompt  =  f """以下评论的作者是否表达了愤怒？\
该评论用三个反引号分隔。\
给出您的答案是或否。评论文本： ''' { lamp_review } ''' """

1.4 从客户评论中提取产品和公司名称

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Prompt  =  f """从评论文本中识别以下项目：
- 评论者购买的物品
- 制造该物品的公司
评论以三个反引号分隔。\将您的响应格式化为JSON对象，并以“Item”和“Brand”作为键。如果信息不存在，请使用“未知” \
作为值。让您的回复尽可能简短。
评论文本： ''' { lamp_review } ''' """

1.5 一次执行多个任务

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提示 =  f """
从评论文本中识别以下项目：
- 情绪（正面或负面）
- 评论者是否表达愤怒？（正确或错误）
- 评论者购买的物品
- 制造该物品的公司

评论以三个反引号分隔。\
将您的响应格式化为 JSON 对象，并以“Sentiment”、“Anger”、“Item”和“Brand”作为键。
如果信息不存在，请使用“未知” \作为值。
让您的回复尽可能简短。将愤怒值设置为布尔值。
评论文本： ''' { lamp_review } ''' """

2、推断主题

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Story  =  """
在政府最近进行的一项调查中，公共部门员工被要求对其所在部门的满意度进行评分。结果显示，NASA 是最受欢迎的部门，满意度高达 95%。NASA 的一名员工约翰·史密斯 (John Smith) 对调查结果发表了评论，他表示：“NASA 名列前茅，我并不感到惊讶。
这是一个与出色的人才和难以置信的机会一起工作的好地方。我很自豪能够成为这样的一员。一个创新的组织。”这一结果也受到了 NASA 管理团队的欢迎，主管 Tom Johnson 表示：“我们很高兴听到我们的员工对他们在 NASA 的工作感到满意。
我们拥有一支才华横溢、敬业的团队，他们为实现我们的目标而不懈努力，这是很高兴看到他们的努力得到了回报。”
调查还显示，社会保障管理局的满意度最低，只有45 %的员工表示对自己的工作感到满意。政府承诺解决员工在调查中提出的担忧，并努力提高所有部门的工作满意度。”“”

推断5个主题

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Prompt  =  f """确定
\以下文本中正在讨论的五个主题，该文本由三个反引号分隔。

让每一项长一到两个字。
将您的回复格式化为以逗号分隔的项目列表。

文本示例：''' { Story } ''' """

回应。分割( sep = ',' )，AI会生成以下响应：

topic_list  =  [    "nasa" ,  "地方政府" ,  "工程" ,      "员工满意度" ,  "联邦政府"

针对某些主题发出新闻提醒

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prompt  =  f """
确定以下主题列表中的每一项是否是
下面文本中的主题，该文本以三个反引号分隔。以列表形式给出您的答案，每个主题为 0 或 1。\
主题列表：{ ", " . 加入（主题列表）}
文本示例：''' { Story } ''' """