Các thử nghiệm gần đây với ChatGPT Code Interpreter đã mở ra những cơ hội mới cho việc phân tích nội dung phức tạp. Sử dụng các khả năng của Code Interpreter, người dùng có thể nhanh chóng áp dụng các kỹ thuật phân tích văn bản khác nhau để có được kiến thức sâu sắc. Sự phát triển này sẽ giúp việc phân tích nội dung dễ sử dụng hơn và tốt hơn cho nhiều ứng dụng.
Tín dụng: Metaverse Post (mpost.io) Liên quan: 30 lời nhắc tốt nhất cho Trình thông dịch mã của ChatGPT
Trong một thử nghiệm, các câu chuyện AI có liên quan đã được thu thập bằng Google Sheet và tiện ích mở rộng GPT cho Sheets đã tạo ra các bản tóm tắt bài viết tự động. Hệ thống trực quan đề xuất thực hiện phân tích tình cảm và mô hình hóa chủ đề trên văn bản tóm tắt sau khi nhận được trang tính vào Code Interpreter.
Trình phân tích tình cảm VADER (Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning) của thư viện NLTK được Code Interpreter đề xuất để phân tích tình cảm. VADER được tạo ra đặc biệt để xử lý các sắc thái có trong văn bản phương tiện truyền thông xã hội, chẳng hạn như biểu tượng cảm xúc và tiếng lóng trực tuyến phổ biến. Ảnh chụp màn hình của bảng đã hoàn thành cho thấy Code Interpreter thực hiện phân tích tình cảm dễ dàng như thế nào và thậm chí còn cung cấp lời giải thích về cách thức hoạt động của nó.
Code Interpreter sử dụng trình phân tích tình cảm VADER để phân tích sắc thái văn bản trên mạng xã hội, nâng cao hiệu quả phân tích.
Tiến hành thử nghiệm xa hơn, người dùng yêu cầu Code Interpreter xuất bảng đã phân tích trở lại dưới dạng tệp CSV. Đáng chú ý là hệ thống đã nhanh chóng tuân thủ, cung cấp đầu ra mong muốn trong khoảng ba phút. Quy trình làm việc hiệu quả này chứng minh khả năng của Code Interpreter trong việc tạo điều kiện phân tích nội dung phức tạp theo cách thân thiện với người dùng.
Code Interpreter xuất bảng phân tích hiệu quả dưới dạng tệp CSV, thể hiện phân tích nội dung thân thiện với người dùng. Liên quan: 7 ví dụ tuyệt vời về Code Interpreter của ChatGPT
Mở rộng khả năng, người dùng đã tìm kiếm các đề xuất bổ sung cho các kỹ thuật phân tích văn bản. Code Interpreter đã phản hồi bằng một loạt các tùy chọn có giá trị, mỗi tùy chọn đều có tiềm năng ứng dụng thực tế. Các kỹ thuật này hiện có thể truy cập được cho tất cả người dùng Code Interpreter.
Nhận dạng thực thể có tên (NER): Nhận dạng tên của người, tổ chức, địa điểm, cách diễn đạt thời gian, số lượng, giá trị tiền tệ, phần trăm, v.v. trong văn bản. Điều này có thể cung cấp thông tin chi tiết về các thực thể được đề cập thường xuyên nhất trong phần tóm tắt bài viết.
Trích xuất từ khóa: Xác định các từ hoặc cụm từ quan trọng nhất trong văn bản bằng các kỹ thuật như TF-IDF (Tần suất thuật ngữ - Tần suất tài liệu ngược) hoặc các phương pháp khác.
Phân tích N-gram: Thay vì phân tích từng từ, hãy kiểm tra các cặp (bigram), bộ ba (trigram) hoặc n-tuples (n-gram) từ để có thêm ngữ cảnh. Cách tiếp cận này giúp xác định các cụm từ hoặc chủ đề phổ biến trong văn bản.
Mô hình hóa chủ đề: Sử dụng các mô hình thống kê như Phân bổ Dirichlet tiềm ẩn (LDA) để khám phá các "chủ đề" trừu tượng có trong một tập hợp tài liệu. Kỹ thuật này có thể cung cấp những hiểu biết có giá trị về các chủ đề cơ bản trong các bản tóm tắt.
Cảm xúc theo thời gian: Phân tích cách cảm xúc của các bản tóm tắt phát triển theo thời gian. Phân tích này có thể tiết lộ các mô hình, chẳng hạn như sự thay đổi trong cảm xúc tích cực hoặc tiêu cực trong các tháng hoặc ngày khác nhau trong tuần.
Độ phức tạp của văn bản: Đánh giá khả năng đọc của bản tóm tắt bằng các số liệu như Flesch Reading Ease, Gunning Fog index, v.v. Phân tích này có thể giúp đánh giá mức độ dễ hiểu của nội dung.
Nhúng từ: Sử dụng các biểu diễn từ, chẳng hạn như Word2Vec hoặc GloVe, để tạo nhúng từ nắm bắt được sự tương đồng về mặt ngữ nghĩa. Các nhúng này có thể được sử dụng cho các tác vụ phân tích sâu hơn hoặc học máy.
ChatGPT Code Interpreter cho phép người dùng hợp lý hóa quy trình phân tích văn bản của họ. Nó tự động hóa các tác vụ trước đây yêu cầu mã hóa thủ công bằng Python hoặc sử dụng các công cụ như Jupyter Notebook và Pandas. Tính năng tự động hóa này giúp tiết kiệm thời gian và công sức, cho phép các nhà phân tích tập trung nhiều hơn vào việc đưa ra thông tin chi tiết và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Nó sẽ mở ra nhiều khả năng hơn nữa để trích xuất kiến thức có giá trị từ dữ liệu văn bản. Các nhà nghiên cứu và nhà phân tích có thể mong đợi các tính năng nâng cao, độ chính xác được cải thiện và nhiều kỹ thuật phân tích hơn theo ý của họ.
Đọc thêm về AI:
ChatGPT Code Interpreter là gì và cách sử dụng như thế nào?
ChatGPT vừa giết chết khoa học dữ liệu bằng cách phát hành một trình thông dịch mã
Một nhà phát triển đã sử dụng Trình thông dịch mã của ChatGPT để tạo ra một trò chơi trong 5 phút
Bài đăng ChatGPT Code Interpreter Automates Text Analysis: Say Goodbye to Jupyter Notebook and Python xuất hiện đầu tiên trên Metaverse Post.
