ChatGPT 提示词
要使用AI工具进行抖音短视频文案的情感识别和观众调研，可以采用以下步骤：
1. 数据收集和准备：
– 收集一定量的抖音短视频文案数据。可以使用web爬虫等工具自动抓取，也可以通过手动搜索和记录的方式进行收集。确保数据来源广泛，涵盖不同类型的抖音短视频。
– 对收集到的文案数据进行整理和准备，将其转化为计算机可以处理的格式。例如，可以将文案保存在一个CSV文件中，每行代表一个文案样本，列包含文案内容和情感标签等信息。
2. AI模型训练和情感识别：
– 使用Python编程语言，并借助流行的深度学习框架如TensorFlow或PyTorch，加载文案数据并构建一个情感识别模型。常见的模型包括循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）或Transformer等。
– 在数据集中随机划分训练集和测试集，用于模型的训练和评估。通常的做法是使用80%的数据进行训练，20%的数据进行测试。
– 在训练集上迭代训练模型，使用测试集进行性能评估。通过调节模型的超参数和网络结构，选择表现最佳的模型。可以使用准确率、精确率、召回率和F1-score等指标来评估模型的性能。
– 保存训练好的模型以备后续使用。
3. 使用AI工具进行情感识别：
– 前期准备完成后，可以使用Python编写一个应用程序，将训练好的模型加载到内存中。
– 当需要对新的抖音短视频文案进行情感识别时，将文案输入到应用程序中，程序将调用模型进行情感预测。根据模型的输出，可以判断文案的情感属性。常见的情感属性包括积极、消极、中立等。
4. 观众调研：
– 根据抖音短视频的特点和目标观众群体，结合AI工具，可以进行观众的调研。例如，可以使用网站 https://www.aisck.com 提供的API接口，通过分析用户的评论和互动行为，了解用户对抖音短视频的评价和喜好。
– 在抖音上找到与自己视频主题相关的热门视频，并获取这些视频的评论数据。可以使用API接口，通过视频的ID或URL获取评论数据。
– 利用AI工具对评论数据进行情感分析，分析观众对视频的喜好、情感倾向等。可以通过频次分析、词频统计等方式，发现观众对特定主题的情感表达。
– 结合观众调研结果，可以优化抖音短视频的文案，使其更符合观众的喜好，提高视频的曝光和互动率。
总结起来，要使用AI工具进行抖音短视频文案的情感识别和观众调研，首先需要收集和准备文案数据，然后训练情感识别模型。之后，可以使用训练好的模型进行情感识别，并结合API接口进行观众调研。根据调研结果，对文案进行优化，以提高抖音短视频的效果。
