AI Mass人工智能大模型即服务时代：大模型即服务的情感分析_计算机大模型 情感分析

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

“The era of artificial intelligence (AI) mass models has begun.” – IBM CEO Watson in January 2017. 2016年，微软推出了Project One mRNA-seq，通过对细胞分子计数学信息进行建模，可以精准预测患者疾病的进展或死亡。随后，谷歌、IBM等科技公司均陆续推出了基于大型生物信息数据集的大模型，例如Google Phenotype指向性预测、Microsoft Biomarin直方图编码分类器。这些大模型已经能够预测个人在不同情况下的心理健康状况、生活方式和行为习惯。但这些技术往往需要大量的资源投入，且效果不一定达到商用水平。另一方面，AI Mass模型即服务(AI MASS)，即利用云计算平台部署自然语言处理（NLP）模型并开放API接口供用户调用，是一种基于云端大规模自然语言处理模型技术的新兴产业。

情绪分析作为NLP领域的热门应用之一，其能够从文本中自动提取出情绪、观点以及个人态度。传统的情绪分析方法包括规则和统计方法，其中规则方法将复杂的社会心理学知识和判定逻辑应用于情绪分析任务；而统计方法则借助机器学习和深度学习技术训练模型，学习每个词语的含义及其与情绪之间的关系，基于这种关系建立分类模型。

近年来，随着大数据、机器学习、云计算等技术的发展，越来越多的研究人员开始关注自然语言处理技术在情绪分析上的应用。特别是在人工智能的驱动下，众多研究人员开发了各种大模型，如BERT、RoBERTa、ALBERT等，以实现基于大数据的情绪分析任务。这些模型已经在多个领域取得了卓越成果，包括电影评论情感分析、情感分析在社交媒体上的应用、客户满意度评价等。然而，这些模型由于耗费巨大的计算资源、存储空间、