情感分析中的协同式 AI：系统架构、数据预测与部署策略
软件工程
2024-10-24 v2 人工智能
人机交互
摘要
大型语言模型(LLM) 驱动的人工智能技术的发展是变革性的，尤其在情感分析方面。这一进展使我们能够从高度专业化的研究环境转向实际、广泛的行业应用。然而，集成多样化 AI 模型以处理复杂多模态数据以及相关的特征提取高成本，构成了显著挑战。受营销导向的软件开发需求驱动，我们的研究引入了一种协同式 AI 框架，旨在高效地在各种 AI 系统之间分配和解决任务以应对这些问题。首先，我们阐明了从开发过程中派生出的关键解决方案，突出了像 chatgpt、google gemini 这类生成式 AI 模型在将复杂情感分析任务简化为可管理、分阶段目标方面的作用。此外，我们呈现了详细的案例研究，展示了在边缘和云端部署我们的协同式 AI 系统的有效性，成功地跨越了多样化的在线媒体渠道进行情感分析。
引用
@article{arxiv.2410.13247,
title = {Collaborative AI in Sentiment Analysis: System Architecture, Data Prediction and Deployment Strategies},
author = {Chaofeng Zhang and Jia Hou and Xueting Tan and Gaolei Li and Caijuan Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.13247},
year = {2024}
}