Testes recentes com o ChatGPT Code Interpreter abriram novas oportunidades para análise de conteúdo complexo. Utilizando os recursos do Code Interpreter, os usuários podem aplicar rapidamente diferentes técnicas de análise de texto para obter conhecimento perspicaz. Este desenvolvimento deve tornar a análise de conteúdo mais fácil de usar e melhor para uma variedade de aplicações.
Crédito: Metaverse Post (mpost.io) Relacionado: Melhores 30 prompts para o interpretador de código do ChatGPT
Em um experimento, histórias relevantes de IA foram reunidas usando uma Planilha Google, e a extensão GPT para Planilhas gerou resumos automáticos de artigos. O sistema intuitivamente sugeriu executar análise de sentimento e modelagem de tópicos no texto do resumo após receber a planilha no Code Interpreter.
O analisador de sentimentos VADER (Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning) da biblioteca NLTK foi sugerido pelo Code Interpreter para análise de sentimentos. O VADER foi criado especificamente para lidar com as nuances presentes em textos de mídia social, como emojis e gírias comuns online. Uma captura de tela da tabela finalizada mostra a facilidade com que o Code Interpreter realizou a análise de sentimentos e até mesmo forneceu uma explicação de como ela funcionava.
O Code Interpreter usa o analisador de sentimentos VADER para nuances de texto de mídia social, aumentando a eficiência da análise.
Levando o experimento adiante, o usuário solicitou que o Code Interpreter exportasse a tabela analisada de volta como um arquivo CSV. Notavelmente, o sistema obedeceu prontamente, entregando a saída desejada em aproximadamente três minutos. Este fluxo de trabalho eficiente demonstra a capacidade do Code Interpreter de facilitar análises de conteúdo sofisticadas de uma maneira amigável ao usuário.
O Code Interpreter exporta eficientemente a tabela analisada como arquivo CSV, exibindo análise de conteúdo amigável ao usuário. Relacionado: 7 exemplos alucinantes do Code Interpreter do ChatGPT
Expandindo as possibilidades, o usuário buscou sugestões adicionais para técnicas de análise de texto. O Code Interpreter respondeu com uma gama de opções valiosas, cada uma contendo o potencial para aplicações práticas. Essas técnicas agora estão acessíveis a todos os usuários do Code Interpreter.
Reconhecimento de Entidade Nomeada (NER): Identifique os nomes de pessoas, organizações, locais, expressões de tempos, quantidades, valores monetários, porcentagens, etc. no texto. Isso pode fornecer insights sobre as entidades mais frequentemente mencionadas nos resumos de artigos.
Extração de palavras-chave: identifique as palavras ou frases mais importantes no texto usando técnicas como TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) ou outros métodos.
Análise N-gram: Em vez de analisar palavras isoladas, examine pares (bigramas), tripletos (trigramas) ou n-tuplas (n-gramas) de palavras para obter mais contexto. Essa abordagem ajuda a identificar frases ou tópicos comuns dentro do texto.
Modelagem de Tópicos: Utilize modelos estatísticos como Latent Dirichlet Allocation (LDA) para descobrir “tópicos” abstratos presentes em uma coleção de documentos. Essa técnica pode fornecer insights valiosos sobre os temas subjacentes dentro dos resumos.
Sentimento ao longo do tempo: analise como o sentimento dos resumos evolui ao longo do tempo. Essa análise pode revelar padrões, como variações em sentimentos positivos ou negativos em diferentes meses ou dias da semana.
Complexidade do texto: avalie a legibilidade dos resumos usando métricas como Flesch Reading Ease, Gunning fog index e mais. Essa análise pode ajudar a avaliar a compreensibilidade do conteúdo.
Word Embeddings: Empregue representações de palavras, como Word2Vec ou GloVe, para criar word embeddings que capturem similaridades semânticas. Esses embeddings podem ser usados para análises posteriores ou tarefas de machine learning.
O ChatGPT Code Interpreter permite que os usuários otimizem seus processos de análise de texto. Ele automatiza tarefas que antes exigiam codificação manual em Python ou usando ferramentas como Jupyter Notebook e Pandas. Essa automação economiza tempo e esforço, permitindo que os analistas se concentrem mais em derivar insights e tomar decisões baseadas em dados. Ele desbloqueará ainda mais possibilidades para extrair conhecimento valioso de dados textuais. Pesquisadores e analistas podem esperar recursos aprimorados, precisão aprimorada e uma gama mais ampla de técnicas de análise à sua disposição.
Leia mais sobre IA:
O que é o ChatGPT Code Interpreter e como usá-lo?
ChatGPT acaba de matar a ciência de dados ao lançar um interpretador de código
Um desenvolvedor usou o interpretador de código do ChatGPT para criar um jogo em 5 minutos
A postagem O interpretador de código ChatGPT automatiza a análise de texto: diga adeus ao Jupyter Notebook e ao Python apareceu primeiro em Metaverse Post.
