Using Python and ChatGPT to analyze sentiment expressed in texts

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In this video, I'll explain how to use the Python language and the ChatGPT tool to perform sentiment analysis on texts. You will learn how to extract valuable insights from unstructured data, identifying patterns and trends in relation to the polarity and intensity of emotions expressed in texts.
With the help of Python and ChatGPT, you will be able to better understand the public's opinion of a particular product, service or brand, as well as identify trends and insights for informed decision making. In addition, you will also have the opportunity to explore sentiment analysis in applications such as brand monitoring, customer satisfaction assessment, social media analysis, and more.
Chapters:
0:00 Start of tutorial
2:00 Prompt for sentiment analysis in ChatGPT WEB
4:10 Accessing Python environment for ChatGPT API integration
4:52 Creating a database of texts for analysis
7:35 Creating function for sentiment analysis
9:23 Installing the Dotenv and Requests libraries
10:32 Setting the ChatGPT API key in the environment
14:29 Adding ChatGPT engine template
15:30 Configuring the ChatGPT API Prompt
17:02 Creating header for ChatGPT API
18:12 Creating request data in the ChatGPT API
21:43 Final structuring of the ChatGPT API
25:22 Generating API key on OpenAI website
26:09 Testing the sentiment analysis function
27:44 Finishing our sentiment analysis function
30:28 Final test of the sentiment analysis application
32:23 Final explanation
Sentiment analysis is a natural language processing technique that uses algorithms and machine learning techniques to identify, extract and quantify emotion and opinion expressed in a text. It is a technique that can be applied to different types of content, including texts on social networks, customer comments on online shopping sites, news, among others.
Sentiment analysis uses computational methods to analyze the linguistic structure of a text and identify patterns and trends in relation to the polarity (positive, negative or neutral) and intensity of the emotions expressed. This allows companies, organizations and individuals to better understand the public's opinion regarding a particular product, service or brand, as well as identify trends and valuable insights to make informed decisions.
Sentiment analysis can be used in a variety of applications, including brand monitoring, customer satisfaction assessment, social media analysis, identifying market trends, and more.
OpenAI Platform: platform.openai.com/
ChatGPT API documentation: platform.openai.com/docs/api-...
#Python #ChatGPT #SentimentAnalysis #Analytics #DataMining #AI #NLP #TextMining #BigData #NaturalLanguageProcessing #AnáliseDeSentimento

[@matheuscampos495]

parabéns pelo vídeo, muito bommmmm!

[@renato-coelho]

Muito obrigado, Matheus.

[@gabiru-danger]

Ótimo vídeo! Tenho algumas dúvidas. Consigo mensurar o valor de cada requisição dessas? Por exemplo as frases que você analisou, qual foi o valor total cobrado pela API do chatgpt para devolver as respostas com os sentimentos? Como consigo calcular o valor que irei pagar para cada uma dessas requisições (individuais)? Consigo enviar lotes de frases diminuindo o valor do prompt ou o valor é calculado em cima do número total de palavras (Tokens)? Valeu!!

[@renato-coelho]

Fala Gabriel! Sim, você consegue mensurar o valor da requisição. Para isso, é necessário calcular a quantidade de tokens existente no texto que você está enviando, comparada com a capacidade da engine do GPT que você está utilizando. Esses dados podem ser encontrados na seção de Playground e Documentation do site na plataforma da OpenAI platform.openai.com/. Em relação aos lotes de mensagens, é possível, mas é importante verificar se o envio em lote sairia mais em conta do que o envio individual. Isso pode ser feito utilizando a regra de cálculo mencionada anteriormente. Grande abraço!

[@fabriciomagalhaes7984]

Porque você não colocou para fazer vários twittes ao mesmo tempo? com isso você ia fazer menos requisições para api? Existe alguma vantagem de fazer desse jeito? ou não faz diferença

[@renato-coelho]

Poderia ter criado uma lista de comentários e solicitado para que ele me devolvesse uma lista com as respostas, isso vai depender da implementação que for ser feita. Para um histórico de mensagens, envia o lote já para um monitoramento contínuo e envia uma mensagem por vez.

[@caiofernando2861]

Existe algum diferença nessa análise entre o gpt3 para o gpt4?

[@renato-coelho]

Bom dia, Caio. Com certeza deve existir, pois o gpt4 é muito mais avançado. Só não testei ele ainda.

[@renato-coelho]

Com gpt4 acredito que dê para interpretar sentimentos mais complexos como ironia e sarcasmo.