为了使用 OpenAI 预处理用于情感分析的输入数据，重点关注三个主要领域：清理和标准化文本、构建模型的输入结构以及优化 API 约束。首先，删除噪声，如 HTML 标签、URL 或对情感没有贡献的特殊字符。例如，像“喜欢这个产品!! 😍 快来看看：http://example.com”这样的推文应该简化为“喜欢这个产品!! [开心_表情]”。将文本转换为小写可以帮助减少可变性，但像 GPT-3.5/4 这样的现代模型可以很好地处理大小写敏感性。分词（将文本拆分为单词或子词）由 OpenAI 的模型自动处理，但您应该修剪输入以保持在令牌限制内（例如，GPT-3.5 为 4,096 个令牌）。像 OpenAI 的 tiktoken 库这样的工具可以帮助您在发送请求之前计算令牌。
接下来，规范化和构建文本结构，使其与模型预期的输入格式对齐。对于情感分析，在提示中明确定义任务。例如，在输入前加上指令，如“将此文本的情感分类为正面、中性或负面：{text}”。如果您的数据包含讽刺或模棱两可的短语（例如，“太好了，又一次延迟…”），请考虑在提示中添加上下文线索或示例来引导模型。对于多语言数据，请指定语言或在分析前使用翻译步骤。表情符号和俚语（例如，“棒极了”或“没劲”）应保留或翻译成描述性术语（例如，“[正面_表情]”或“[无所谓]”）以避免误解。
最后，测试并迭代预处理步骤。例如，如果分析产品评论，您可能会过滤掉不相关的部分（例如，在关注质量的评论中，“运输需要 5 天”）。批量处理可以帮助有效地处理大型数据集，但确保每个输入都是独立的且格式一致。如果使用 API，请将有效负载构建为 JSON，并使用清晰的键，例如 {"prompt": "情感：...", "text": "..."}。监控边缘情况的输出——例如混合情感（“食物很好，但服务很糟糕”）——并改进提示以处理它们（例如，添加“选择主要情感”）。预处理并非一刀切：尝试不同的清理规则和提示设计，以匹配您的特定用例和数据特征。