如今的电商评论区，大量刷单行为淹没了主要的产品评价，有的被淹没在了追评区，有的乃至已经不分好评/中评/差评区了，而是“一眼望去好评如潮”。
▲某净水器评论区
比如某净水器的评论区，看似只有200条差评，但在1.3w条追评、10w条好评中实在隐蔽着数不清的差评，这些差评每每可信度极高。
对电商平台来说，通过剖析评论区中用户对商品的情绪方向，从评论中挖掘产品优缺陷，能够快速理解消费者的心声，以便对产品进行针对性的优化，提升产品体验，知足用户需求。
然而，由于热门商批驳论量极大，人工审核从精力、本钱还是效率上都无法知足需求，而且热门商品浩瀚，显然是无法通过人工的办法来挖掘数以亿计的评论。
但AI模型一秒看100条乃至1000条评论是不成问题的（只要有好显卡支配做事）。为了验证AI模型做这个事情的可行性，我准备亲自打造一个“差评挖掘AI”！
说！
干！
就！
干！
工欲善其事必先利其器
首先我将这个“找差评”的问题抽象成NLP中的“情绪极性分类”问题，进而我们的任务就变成了四步：
富集评论情绪极性分类数据集 —> 演习调优情绪分类模型 —> 支配模型得到API —> 调用API办理问题
富集评论情绪极性数据还好说，中文社区有不少公开数据集。但AI模型的演习和支配就麻烦多了。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本钱都不低。
这对付只想快速实现情绪挖掘功能的我来说无疑效率太低了。
这时大佬给我推举了一个高效低本钱的平台——EasyDL，不到一天就能完成从数据集到支配API。
AI开拓可以如此大略？
半信半疑的我开始了试用之路…
打开EasyDL官网后，首先要选择做什么任务：
▲EasyDL任务支持
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运用开拓平台，涵盖了图像、文本、语音、OCR、视频、构造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，但我创造还有更加详细的“情绪方向剖析”任务，于是直接选择了后者（上图红框部分）。
完成任务选择后，平台给到了开拓任务的流程提示：
这个流程对付一个久经疆场的算法工程师来说已经非常熟习了，于是我跳过辅导，开始了开拓。
零代码也能完成AI开拓？
随着开拓的进行，我逐步创造不对劲了。
▲数据载入与处理完成
数据载入处理完了，我没写代码？
▲模型演习完成
模型演习&效果调优完了，我依然没写代码？
▲支配完成，拿到API
支配完成，做事的远端API我也拿到了，我终极一行代码都没写？？
乃至，就连调用API的client端脚本，平台都给出来了，也不用自己写。
我进而将某商批驳论区爬下来的数万条评论存到文件comments.txt中，调用我们已经支配完成的API来挖掘负面评论：
负面评论被源源不断的挖掘出来了！
末了创造某净水器商品的差评区只管只有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。
此时我陷入了深深的思考——
“做了这么多年的AI算法工程师，到头来，却创造AI的演习和支配已经不须要写代码了？”
初次跑通以上全流程，本着把3天开拓韶光降落到1天的心态试用，结果没想到3小时就办理了，个中还包括了1个多小时的模型演习与自动调优的韶光。
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好效果来源大揭秘：文心大模型
我还有一点不解，从终极的负面评论挖掘效果来看，是非常精准、惊艳的。但是我却只丢了1万条标注样本给平台，是什么撑起来了模型效果呢？
我在配置模型演习环节时，把稳到了EasyDL平台有这么一个选项：
如果演习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预演习进展的小伙伴对文心大模型“ERNIE”一定不陌生了。
2019年12月，文心ERNIE 2.0登顶GLUE：
2021年7月，百亿参数规模的文心ERNIE 3.0霸榜SuperGLUE：
在中文任务上，文心ERNIE 3.0更是实现了全面屠榜：
而在EasyDL文本任务中内置了文心大模型ERNIE 3.0系列模型，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大略单纯用性的同时，做到超高精度的模型产出。
绝不夸年夜的说，这个写了0行代码、花了3个小时支配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，我深深的感慨：
我们开拓了AI，但AI开拓可能不再须要我们了。
福利韶光到：