Buonasera a tutti, o forse buongiorno/pomeriggio.
Ho attivato l’analisi del sentiment un po’ di tempo fa, ma a me sembra che non aggiunga alcun valore. I dati sono semplicemente carenti o, al meglio, ambigui.
Mi chiedo come la usino o ne interpretino il valore gli altri.
Di recente abbiamo reso possibile l’uso di un LLM per la classificazione, e @sam sta aggiungendo la capacità di utilizzare modelli decisionali in stile Jev per la classificazione del sentiment.
Sarà più costoso, ma con una maggiore accuratezza.
Ottimo, devo averlo perso. Saresti così gentile da inviarmi un riferimento? Non mi dispiacerebbe consumare qualche token in più se potesse fornire qualcosa di più utile.
Credo che tu stia cercando questo: Classification in the Discourse Sentiment Dashboard - #11 by fzngagan
Mi chiedo se sia perché il mio modello self-hosted non è configurato correttamente o perché la mia memoria sta fallendo, ma ricordo di aver visto le emoji (emozioni) nella dashboard di amministrazione che poi sono scomparse dalla mia istanza.
Quell’analisi era più precisa e anche utile, perché tutti possono interpretarla. Credo che la tradizionale visualizzazione tecnica del sentiment sia una barriera inconscia alla sua adozione da parte degli esseri umani.
Voglio dire, la funzionalità può certamente aggiungere valore, ma poi falliamo nell’interpretazione perché è troppo “secca”. Unire entrambe le analisi, credo, le darebbe molto più spazio per giocare.
E forse aggiungendo alcune implementazioni più vicine, senza bisogno di andare alla dashboard di amministrazione o di usare query personalizzate.
Ho ancora molto da indagare e imparare su questo. La mia domanda iniziale rimane aperta: esiste oggi in Discourse una dashboard delle emozioni, o l’ho sognata?
Ho fatto un breve test basato su agenti. Consuma seriamente i token. Per ora mi fermo, ci sono molti usi migliori dei token che offrono benefici significativi.
I modelli decisionali lo rendono molto economico; concordo che usare LLM per questo è decisamente eccessivo.