Промт для анализа неструктурированных текстов и выделения ключевой информации

Кому нужен этот промт и как он работает?

Этот промт предназначен для аналитиков, специалистов по обработке данных, маркетологов и любого, кто работает с большими объемами неструктурированной текстовой информации. Он помогает быстро выделять смысловой контекст, определять бизнес-сферу, в которой используется текст, и преобразовывать сырой текст в удобочитаемую структуру JSON.

Промт также анализирует настроения и эмоции в тексте, что полезно для оценки реакции аудитории или клиентов. Выделение именованных сущностей (NER) позволяет идентифицировать важных участников, организации, даты и другие ключевые элементы.

Принцип работы прост: вы вводите неструктурированный текст, а нейросеть на основе промта автоматически делает его структурированным и информативным, что облегчает последующую работу с данными, будь то интеграция в системы, отчетность или исследование.

Готовый к использованию промт

Как использовать промт и на что обратить внимание

При использовании промта вводите максимально полный и развернутый текст, чтобы нейросеть могла эффективно распознать контекст и ключевые элементы.

Рекомендуется придерживаться следующих советов:

• Не вводите очень короткие или слишком отрывочные фразы — это может затруднить корректный анализ.
• Учитывайте, что автоматический анализ настроений и выделение сущностей может работать менее точно в специфических или узкоспециализированных темах.
• Для лучшего результата старайтесь избегать текста с большим количеством орфографических и грамматических ошибок.
• Если ожидаете структурированный JSON для дальнейшей обработки, проверяйте корректность результата и, при необходимости, дорабатывайте вручную.

Иногда возможны ситуации, когда нейросеть не сможет однозначно определить бизнес-сферу или контекст — в таких случаях рекомендуется добавить дополнительную информацию в исходный текст.

Примеры использования

Пример 1. Анализ отзывов клиентов для интернет-магазина

Задача — понять общее настроение клиентов, выделить ключевые упоминания товаров и причины недовольства или удовлетворения.

Пример 2. Обработка сообщений в социальных сетях для PR-анализа

Цель — определить настроение пользователей по отношению к бренду и выявить основные темы обсуждений.

Пример вывода нейросети

Ниже пример того, как может выглядеть результат обработки текста с помощью данного промта:

✅ Пример: {
«context»: «Отзывы клиентов интернет-магазина»,
«business_sector»: «Розничная торговля электроникой»,
«sentiment_analysis»: {
«overall_sentiment»: «Смешанный»,
«positive»: [«быстрая доставка», «качество телефона»],
«negative»: [«служба поддержки», «длительное время ответа»]
},
«named_entities»: {
«products»: [«телефон»],
«organizations»: [«интернет-магазин»],
«issues»: [«служба поддержки»]
}
}

Примечание: результат примерный и может отличаться в зависимости от текста и настроек нейросети.

Итог: зачем использовать этот промт?

Этот промт значительно упрощает работу с неструктурированными текстами, позволяя быстро и удобно выделять ключевую информацию и оценки, что особенно ценно для бизнес-аналитики и маркетинга. Использование промта экономит время и силы, заменяя громоздкий ручной анализ автоматической структуризацией и разметкой данных.

Главное преимущество: Быстрый и точный анализ неструктурированных текстов с выводом структурированных данных и эмоциональной оценки