ChatGPT 开发食品安全客诉分析系统，
附加代码实现
该系统旨在加强食品安全管控，通过 ChatGPT 技术实现对客户投诉的自动化分析。
以下是系统代码的详细说明：
实现过程
1. 收集客户投诉数据：系统通过网络爬虫技术，自动抓取各个餐饮平台、社交媒体等
渠道的食品安全相关投诉信息。
2. 文本数据预处理：为了提高 ChatGPT 模型的处理效率，系统对抓取到的文本数据进
行预处理，包括分词、去除停用词等。
3. 模型训练：系统使用 ChatGPT 技术对预处理后的数据进行训练，建立客诉分类模型，
模型可以根据投诉内容进行分类，包括食品质量问题、服务态度问题等。
4. 自动分析：当有新的客户投诉信息进入系统时，ChatGPT 模型会自动对其进行分类，
并对投诉内容进行情感分析，以便进一步了解客户的需求和诉求。
代码实现
以下是部分代码实现：
import torch
from transformers import AutoTokenizer,
AutoModelForSequenceClassification
# 加载 ChatGPT 模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
model =
AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("microsoft/DialoGP
T-medium")
# 加载数据集、预处理数据
dataset = load_dataset('csv', data_files=['complaints.csv'],
delimiter='\\t')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")
preprocessed_data = dataset.map(lambda example:
tokenizer(example['complaint'], truncation=True, padding='max_length'),
batched=True)
# 训练模型
training_args = TrainingArguments(
资源评论
今年也要加油呀2023-07-29这份文档提供了宝贵的实践经验和建议，对于那些想要开发食品安全客诉分析系统的人来说是一份难得的参考材料。
空城大大叔2023-07-29文件中的示例代码非常实用，能够帮助读者迅速上手并实现自己的项目，对于有一定编程基础的人来说非常有帮助。
王佛伟2023-07-29这篇文件使用简单、清晰的语言，详细阐述了ChatGPT开发食品安全客诉分析系统的实现原理，有助于开发者更好地理解和应用。
设计师马丁2023-07-29该文件提供了有关开发食品安全客诉分析系统的宝贵指导，对于研究这个领域的人们来说，是一份重要的参考资料。
滚菩提哦呢2023-07-29这个文件清晰而详尽地介绍了ChatGPT开发食品安全客诉分析系统的实现方法，对于开发者来说是一份极有价值的资料。
技术猿kim
- 粉丝: 105
- 资源: 188
