ChatGPT O interpretador de código automatiza a análise de texto: diga adeus ao Jupyter Notebook e ao Python
Em Breve
A ChatGPT O Code Interpreter oferece recursos avançados de análise de texto para vários aplicativos.
Os usuários podem aplicar várias técnicas para obter informações valiosas, simplificando os processos de análise de conteúdo e aprimorando as decisões baseadas em dados.
O sistema pode realizar análise de sentimentos e modelagem de tópicos, analisando planilhas e histórias do Google e exportando os dados analisados como arquivos CSV.
Testes recentes com o ChatGPT O interpretador de código foi aberto 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.
Em um experimento, histórias relevantes de IA foram coletadas usando uma Planilha Google, e o GPT extensão para Planilhas gerava resumos automáticos de artigos. O sistema sugeriu intuitivamente a realização de análise de sentimento e modelagem de tópicos no texto do resumo após receber a planilha no Intérprete de código.
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 no meios de comunicação social texto, como emojis e gírias online comuns. Uma captura de tela da tabela concluída mostra com que facilidade o Code Interpreter realizou a análise de sentimento e até forneceu uma explicação de como funcionou.
Levando o experimento adiante, o usuário solicitou ao Code Interpreter que exportasse a tabela analisada de volta como um arquivo CSV. Notavelmente, o sistema atendeu prontamente, fornecendo a saída desejada em aproximadamente três minutos. Esse fluxo de trabalho eficiente demonstra a capacidade do Code Interpreter de facilitar a análise sofisticada de conteúdo de maneira amigável.
Ampliando as possibilidades, o usuário buscou sugestões adicionais de técnicas de análise de texto. O Code Interpreter respondeu com uma variedade de opções valiosas, cada uma com potencial para aplicações práticas. Essas técnicas agora estão acessíveis a todos os usuários do Code Interpreter.
- Named Entity Recognition (NER): Identifica no texto os nomes de pessoas, organizações, localidades, expressões de tempos, quantidades, valores monetários, porcentagens, etc. Isso pode fornecer informações sobre as entidades mencionadas com mais frequência 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 de N-gram: Em vez de analisar palavras isoladas, examine pares (bigramas), trigêmeos (trigramas) ou n-tuplas (n-gramas) de palavras para obter mais contexto. Essa abordagem ajuda a identificar frases ou tópicos comuns no texto.
- Modelagem de tópicos: Utilize modelos estatísticos como a Alocação Latente de Dirichlet (LDA) para descobrir “tópicos” abstratos presentes em uma coleção de documentos. Essa técnica pode fornecer informações valiosas sobre os temas subjacentes nos resumos.
- Sentimento ao longo do tempo: analise como o sentimento dos resumos evolui ao longo do tempo. Essa análise pode revelar padrões, como variações de 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 muito mais. Essa análise pode ajudar a avaliar a compreensibilidade do conteúdo.
- Incorporações de palavras: Empregue representações de palavras, como Word2Vec ou GloVe, para criar incorporações de palavras que capturem semelhanças semânticas. Esses embeddings podem ser usados para análise posterior ou tarefas de aprendizado de máquina.
ChatGPT O Code Interpreter permite que os usuários simplifiquem suas processos de análise de texto. Ele automatiza tarefas que anteriormente exigiam codificação manual em Python ou o uso de ferramentas como Jupyter Notebook e Pandas. Essa automação economiza tempo e esforço, permitindo que os analistas se concentrem mais na obtenção de insights e na tomada de decisões baseadas em dados. Isso abrirá 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.
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Sobre o autor
Damir é o líder de equipe, gerente de produto e editor da Metaverse Post, abordando tópicos como AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse e Web3-Campos relacionados. Seus artigos atraem um grande público de mais de um milhão de usuários todos os meses. Ele parece ser um especialista com 10 anos de experiência em SEO e marketing digital. Damir foi mencionado em Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto e outras publicações. Ele viaja entre os Emirados Árabes Unidos, Turquia, Rússia e CEI como um nômade digital. Damir formou-se em física, o que ele acredita ter lhe dado as habilidades de pensamento crítico necessárias para ter sucesso no cenário em constante mudança da internet.
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