利用大语言模型进行文本分析

课程简介

随着自然语言处理技术的快速发展，大语言模型已成为文本挖掘与语义理解的重要工具。本课程将从大语言模型的基本原理入手，解析其结构、训练机制与核心能力，并比较不同模型的特点与适用场景。随后，课程将演示如何通过API调用云端大模型服务，以及如何在本地部署轻量级模型，为不同资源条件下的研究提供可行方案。重点讲解embedding技术的原理与应用，展示如何将文本转化为高维向量并进行语义计算。最后通过实际案例的代码操作，引导学员完成从文本预处理、特征提取到分析建模的全过程，开拓文本数据的研究新路径。

适合人群

• 经济学、心理学、社会学等学科的研究生；
• 有一定的统计学基础，可以使用Python；
• 希望利用大语言模型进行科学研究。

学习内容

• 大语言模型的基本架构；
• LLMs相关文献解读；
• Python开发环境安装配置；
• 基于Python的代码实操。

资料包含

• 课程 PPT（含理论公式、案例截图）；
• Python代码；
• 示例数据。