Les tests récents avec l’interpréteur de code ChatGPT ont ouvert de nouvelles possibilités d’analyse de contenu complexe. En utilisant les capacités de l’interpréteur de code, les utilisateurs peuvent rapidement appliquer différentes techniques d’analyse de texte pour acquérir des connaissances approfondies. Ce développement devrait rendre l’analyse de contenu plus facile à utiliser et plus efficace pour une variété d’applications.
Crédit : Metaverse Post (mpost.io) En lien : Les 30 meilleures invites pour l’interpréteur de code de ChatGPT
Dans une expérience, des articles d'IA pertinents ont été collectés à l'aide d'une feuille Google Sheets et l'extension GPT pour Sheets a généré des résumés d'articles automatiques. Le système a suggéré intuitivement d'effectuer une analyse des sentiments et une modélisation des sujets sur le texte de résumé après avoir reçu la feuille dans l'interpréteur de code.
L’analyseur de sentiments VADER (Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning) de la bibliothèque NLTK a été suggéré par Code Interpreter pour l’analyse des sentiments. VADER a été créé spécifiquement pour traiter les nuances présentes dans le texte des médias sociaux, comme les émojis et l’argot en ligne courant. Une capture d’écran du tableau terminé montre la facilité avec laquelle Code Interpreter a effectué l’analyse des sentiments et a même fourni une explication de son fonctionnement.
Code Interpreter utilise l'analyseur de sentiments VADER pour les nuances de texte des médias sociaux, améliorant ainsi l'efficacité de l'analyse.
Poursuivant l’expérience, l’utilisateur a demandé à l’interpréteur de code d’exporter le tableau analysé sous forme de fichier CSV. Le système a rapidement répondu à cette demande, en fournissant le résultat souhaité en trois minutes environ. Ce flux de travail efficace démontre la capacité de l’interpréteur de code à faciliter une analyse de contenu sophistiquée de manière conviviale.
L'interpréteur de code exporte efficacement le tableau analysé sous forme de fichier CSV, ce qui permet une analyse de contenu conviviale. En relation : 7 exemples époustouflants de l'interpréteur de code de ChatGPT
Pour élargir les possibilités, l'utilisateur a cherché des suggestions supplémentaires en matière de techniques d'analyse de texte. Code Interpreter a répondu avec une gamme d'options intéressantes, chacune offrant un potentiel d'application pratique. Ces techniques sont désormais accessibles à tous les utilisateurs de Code Interpreter.
Reconnaissance d'entités nommées (NER) : identifiez les noms de personnes, d'organisations, de lieux, d'expressions temporelles, de quantités, de valeurs monétaires, de pourcentages, etc. dans le texte. Cela peut fournir des informations sur les entités les plus fréquemment mentionnées dans les résumés d'articles.
Extraction de mots-clés : identifiez les mots ou expressions les plus importants du texte à l'aide de techniques telles que TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) ou d'autres méthodes.
Analyse N-gram : au lieu d'analyser des mots isolés, examinez des paires (bigrammes), des triplets (trigrammes) ou des n-uplets (n-grammes) de mots pour obtenir plus de contexte. Cette approche permet d'identifier des phrases ou des sujets communs dans le texte.
Modélisation de sujets : utilisez des modèles statistiques comme l'allocation de Dirichlet latente (LDA) pour découvrir des « sujets » abstraits présents dans un ensemble de documents. Cette technique peut fournir des informations précieuses sur les thèmes sous-jacents des résumés.
Sentiment au fil du temps : analysez l'évolution du sentiment des résumés au fil du temps. Cette analyse peut révéler des tendances, telles que des variations de sentiments positifs ou négatifs au cours de différents mois ou jours de la semaine.
Complexité du texte : évaluez la lisibilité des résumés à l'aide d'indicateurs tels que la facilité de lecture Flesch, l'indice de brouillard Gunning, etc. Cette analyse peut aider à évaluer la compréhensibilité du contenu.
Incorporation de mots : utilisez des représentations de mots, telles que Word2Vec ou GloVe, pour créer des incorporations de mots qui capturent les similitudes sémantiques. Ces incorporations peuvent être utilisées pour des analyses plus poussées ou des tâches d'apprentissage automatique.
ChatGPT Code Interpreter permet aux utilisateurs de rationaliser leurs processus d'analyse de texte. Il automatise les tâches qui nécessitaient auparavant un codage manuel en Python ou l'utilisation d'outils tels que Jupyter Notebook et Pandas. Cette automatisation permet de gagner du temps et des efforts, permettant aux analystes de se concentrer davantage sur l'obtention d'informations et la prise de décisions basées sur les données. Il ouvrira encore plus de possibilités pour extraire des connaissances précieuses à partir de données textuelles. Les chercheurs et les analystes peuvent s'attendre à des fonctionnalités améliorées, à une précision accrue et à une gamme plus large de techniques d'analyse à leur disposition.
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