Недавние тесты с интерпретатором кода ChatGPT открыли новые возможности для комплексного анализа контента. Используя возможности интерпретатора кода, пользователи могут быстро применять различные методы анализа текста для получения глубоких знаний. Эта разработка должна сделать контент-анализ проще в использовании и улучшить его для различных приложений.
Фото: Metaverse Post (mpost.io). Связано: 30 лучших подсказок для интерпретатора кода ChatGPT.
В одном эксперименте соответствующие истории искусственного интеллекта были собраны с помощью Google Sheet, а расширение GPT для Sheets автоматически генерировало сводки статей. Система интуитивно предлагала выполнить анализ настроений и тематическое моделирование текста сводки после поступления листа в интерпретатор кода.
Анализатор настроений VADER (Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning) библиотеки NLTK был предложен Code Interpreter для анализа настроений. VADER был создан специально для работы с нюансами, присутствующими в тексте социальных сетей, такими как эмодзи и распространенный онлайн-сленг. Скриншот готовой таблицы показывает, насколько легко Code Interpreter выполнил анализ настроений, и даже предоставил объяснение того, как это работает.
Code Interpreter использует анализатор настроений VADER для анализа нюансов текстов в социальных сетях, повышая эффективность анализа.
Продолжая эксперимент, пользователь запросил Code Interpreter экспортировать проанализированную таблицу обратно в виде CSV-файла. Примечательно, что система быстро выполнила это требование, предоставив желаемый результат примерно за три минуты. Этот эффективный рабочий процесс демонстрирует способность Code Interpreter облегчать сложный анализ контента в удобной для пользователя манере.
Code Interpreter эффективно экспортирует проанализированную таблицу в виде CSV-файла, демонстрируя удобный для пользователя анализ контента. Связанные материалы: 7 потрясающих примеров ChatGPT Code Interpreter
Расширяя возможности, пользователь искал дополнительные предложения по методам анализа текста. Code Interpreter ответил рядом ценных опций, каждая из которых содержала потенциал для практического применения. Эти методы теперь доступны всем пользователям Code Interpreter.
Распознавание именованных сущностей (NER): идентифицируйте имена людей, организаций, мест, выражения времени, количества, денежные значения, проценты и т. д. в тексте. Это может дать представление о наиболее часто упоминаемых сущностях в резюме статей.
Извлечение ключевых слов: определите наиболее важные слова или фразы в тексте, используя такие методы, как TF-IDF (частота терминов — обратная частота документов) или другие методы.
Анализ N-грамм: вместо анализа отдельных слов изучите пары (биграммы), триграммы (триграммы) или n-кортежи (n-граммы) слов, чтобы получить больше контекста. Этот подход помогает определить общие фразы или темы в тексте.
Моделирование тем: используйте статистические модели, такие как скрытое распределение Дирихле (LDA), чтобы раскрыть абстрактные «темы», присутствующие в коллекции документов. Этот метод может дать ценную информацию о базовых темах в резюме.
Sentiment Over Time: Проанализируйте, как со временем меняется настроение в сводках. Этот анализ может выявить закономерности, такие как изменения в позитивных или негативных настроениях в разные месяцы или дни недели.
Сложность текста: Оцените читабельность резюме с помощью таких метрик, как легкость чтения Флеша, индекс туманности Ганнинга и т. д. Этот анализ может помочь оценить понятность контента.
Вложения слов: используйте представления слов, такие как Word2Vec или GloVe, чтобы создавать вложения слов, которые фиксируют семантические сходства. Эти вложения могут использоваться для дальнейшего анализа или задач машинного обучения.
ChatGPT Code Interpreter позволяет пользователям оптимизировать процессы анализа текста. Он автоматизирует задачи, которые ранее требовали ручного кодирования на Python или использования таких инструментов, как Jupyter Notebook и Pandas. Эта автоматизация экономит время и усилия, позволяя аналитикам больше сосредоточиться на получении информации и принятии решений на основе данных. Он откроет еще больше возможностей для извлечения ценных знаний из текстовых данных. Исследователи и аналитики могут ожидать улучшенных функций, повышенной точности и более широкого спектра методов анализа в своем распоряжении.
Узнайте больше об ИИ:
Что такое интерпретатор кода ChatGPT и как его использовать?
ChatGPT просто убил науку о данных, выпустив интерпретатор кода
Разработчик использовал интерпретатор кода ChatGPT, чтобы создать игру за 5 минут
Публикация Интерпретатор кода ChatGPT автоматизирует анализ текста: попрощайтесь с Jupyter Notebook и Python впервые появилась на Metaverse Post.
