Chatgpt Buzz无处不在，我渴望在项目中使用GPT-3 API。在这篇文章中，我将详细介绍使用简化的Python Web应用程序，称为“新闻ð°Sense”。该应用程序从News API获取了顶级新闻文章，使用OpenAI GPT-3模型对每篇文章的摘要进行摘要，使用自然语言工具包（NLTK）库分析本文的情感，并根据关键字将文章分为不同的类别。

了解情感分析

情感分析是一种自然语言处理（NLP）技术，用于确定文本中表达的情感或情感。它旨在了解文本是传达积极，消极还是中立的情绪。对于我的项目，我使用了NLTK库中的Vader（Valence Aware Away词典和情感原因）词典。

Vader Lexicon包含单词及其相关情感分数的列表。它考虑了情感词的强度以及它们似乎提供复合情感得分的上下文。正分数表明积极情绪，负分数表示负面情绪，而得分接近零表示中性情绪。

对新闻文章进行分类

对新闻文章进行分类有助于组织和介绍信息。在我的应用程序中，我将每篇文章分类为预定义的类别，例如商业，技术，体育，娱乐，政治和社会。为了实现这一目标，我创建了与每个​​类别关联的关键字列表。在代码中，我检查了文章内容中是否存在这些关键字中的任何一个，如果是，则将文章分配给相应类别。

用GPT-3总结新闻文章

摘要是将更长的文本凝结成一个较短的简洁版本的过程，该版本捕获了基本信息。为了概述新闻文章，我使用了OpenAI GPT-3模型，这是一种强大的语言生成模型，可以生成类似人类的文本。使用GPT是我完成此项目的主要原因：）

GPT-3通过提示（在我们案例中的新闻文章内容）并根据该提示产生延续或摘要来起作用。我们为摘要指定最大代币数量以控制其长度。 GPT-3模型经过微调，以了解上下文并生成连贯和上下文相关的摘要。

应用程序

您可以在https://github.com/tanmaychk/News-Sense上找到新闻ð°Sense的代码和说明。开始之前，请确保您有以下内容：

• python安装在您的系统上
• 新闻API的API键。您可以注册并从这里获取API键。
• OpenAI GPT-3的API键。您可以从OpenAi获取API键。

有什么学习

作为开发人员，这个项目使我能够以实用和有意义的方式应用各种NLP概念和技术：

• API集成：如何将新闻API和OpenAI GPT-3 API等外部API集成到Python代码中以访问实时新闻数据并执行高级语言生成。
• 自然语言处理（NLP）：通过利用NLTK库，可以深入了解NLP技术如何等待情感分析和令牌化工作。我还了解了如何使用Vader Lexicon来确定文本的情感。
• 语言生成的机器学习：使用Openai GPT-3进行实验，这是一种能够生成类似人类文本的最先进的语言模型。我利用它来总结新闻文章，证明了语言任务中机器学习的力量。
• 文本分类：应用文本分类以根据特定关键字对新闻文章进行分类。这证明了如何将NLP技术用于内容组织和用户友好的演示文稿。
• 精简Web应用程序开发：我在另一个项目中也使用了简化。简化的简单性使我们能够专注于功能和可视化，而不是处理Web开发复杂性。

进一步的步骤

通过将用户输入合并以进行定制新闻过滤，改进摘要技术或集成更高级的语言模型，可以进一步增强新闻史应用程序。这是一个在项目上工作的乐趣，希望您也喜欢它。