马上就要到一年一度的618大促,卖萌酱在添加购物车时,选择困难症又犯了。

如今的电商评论区,大量刷单行为淹没了重要的产品评价,有的被淹没在了追评区,有的平台甚至已经不分好评/中评/差评区了,而是“一眼望去好评如潮”。

比如某净水器的评论区,看似只有200条差评,但1.3w条追评、10w条好评中其实隐藏着数不清的差评,这些差评往往可信度极高(毕竟卖家和同行都不会雇水军去好评区写差评)

但如果想从追评和好评区找出这些差评,能找到你眼瞎。

于是卖萌酱心生一计,既然评论数量这么多,为啥不自己训练个AI模型来从动辄10万+评论的评论区里自动挖掘差评呢?

毕竟人眼一秒看不了10条评论,但AI模型一秒看100条甚至1000条评论也不成问题(只要你有好显卡部署服务)。

说!干!就!干!

首先卖萌酱将这个“找差评”的问题抽象成NLP中的“情感极性分类”问题,进而我们的任务就变成了四步:

富集评论情感极性分类数据集 —> 训练调优情感分类模型 —> 部署模型得到API —> 调用API解决问题

富集评论情感极性数据还好说,中文社区有不少公开数据集。但AI模型的训练和部署就麻烦多了。如果基于传统的深度学习框架从头折腾,无论代码量还是调试调优成本都不低。

这对于只想快速实现情感挖掘功能的我来说无疑效率太低了。

这时大佬给卖萌酱推荐了一个高效低成本的平台——EasyDL,不到一天就能完成从数据集到部署API。

半信半疑的卖萌酱开始了试用之路…

打开EasyDL官网后,首先要选择你要做什么任务:

好家伙,我开始以为是个high-level深度学习框架,看到上图才意识到原来这是个更上层的AI应用开发平台,涵盖了图像、文本、语音、视频、结构化数据等各种任务场景和数据场景。

这里我们关注的是里面的EasyDL-文本任务。针对本次的任务目标,我们可以选择文本分类-单标签,但卖萌酱发现还有更加具体的“情感倾向分析”任务,于是直接选择了后者(上图红框部分)。

完成任务选择后,平台给到了开发任务的流程提示:

这个流程对于一个久经沙场的算法工程师来说已经非常熟悉了,于是卖萌酱跳过指导,开始了开发。

随着开发的进行,卖萌酱慢慢发现不对劲了。

数据载入处理完了,我没写代码?

模型训练&效果调优完了,我依然没写代码?

部署完成,服务的远端API我也拿到了,我最终一行代码都没写??

甚至,就连调用API的client端脚本,平台都给出来了,也不用自己写。。

卖萌酱进而将某商品评论区爬下来的数万条评论存到文件comments.txt中,调用我们已经部署完成的API来挖掘负面评论:

负面评论被源源不断的挖掘出来了!

最后发现某净水器商品的差评区尽管只有200条差评,但通过我们的脚本过全部的数万条评论,却挖掘出来了3300多条差评

此时卖萌酱陷入了深深的思考——

“做了这么多年的AI算法工程师,到头来,却发现AI的训练和部署已经不需要写代码了?”

虽然码农创造了AI技术,但从技术应用的角度,开发AI已经越来越不需要码农了…

需要注意的是,卖萌酱全程没有任何人指导,甚至也没看官方的指导手册,此前也从未用过EasyDL。初次跑通以上全流程,卖萌酱只用了3小时,而且其中还包括了1个多小时的模型训练与自动调优的时间。

放在以前,3小时对AI算法工程师来说能做什么?

从0开始一个任务的话,3小时,大概模型训练代码还没写完吧。。。

在初次听说EasyDL之前,卖萌酱以为这只是个API封装怪,但真正试用下来,却发现这是个颠覆性的AI开发平台。

本着把3天开发时间降低到1天的心态试用,结果没想到3小时就解决了,而且没有写一行代码。EasyDL的易用性和使用门槛,就连非专业的算法工程师,也绝对可以应付的来了。

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另外,卖萌酱还有一点不解,从最终的负面评论挖掘效果来看,是非常精准、惊艳的。但是卖萌酱却只丢了1万条标注样本给平台,是什么撑起来了模型效果呢?

卖萌酱在配置模型训练环节时,注意到了EasyDL平台有这么一个选项:

意思是说,如果训练阶段是选择了高精度,那就会调用文心大模型作为backbone并完成参数热启。

关注NLP预训练进展的小伙伴对文心大模型“ERNIE”一定不陌生了。

2019年12月,ERNIE 2.0登顶GLUE:

2021年7月,百亿参数规模的ERNIE 3.0霸榜SuperGLUE:

在中文任务上,ERNIE 3.0更是实现了全面屠榜:

而在EasyDL·文本任务中就内置了包含ERNIE 3.0在内的30+预训练大模型,除了通用大模型外,还包括了抽取、匹配等专属任务模型和金融、法律、医疗等领域模型。正是文心大模型的赋能,EasyDL·文本才得以在实现极简易用性的同时,做到超高精度的模型产出。

毫不夸张的说,这个写了0行代码、花了3个小时部署得到的评论极性判别的API,可能比许多专业的算法工程师折腾数天搞出来的API都好用。

至此,作为一个AI算法工程师,卖萌酱深深的感慨:

我们开发了AI,但AI开发可能不再需要我们了。

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