Кому нужен этот промт и как он работает?
Этот промт предназначен для специалистов по обработке текста, аналитиков данных, разработчиков чат-ботов и исследователей, которые хотят автоматически выделять важные сущности из текста. Используя его, вы получите структурированные данные в формате JSON, где указаны найденные именованные сущности и их оценки — это помогает быстро анализировать и обрабатывать большие объемы текстовой информации.
Промт помогает решить задачу распознавания ключевых элементов, таких как имена, организации, места и другие важные объекты в тексте, что ускоряет исследовательскую работу, улучшает качество анализа и автоматизирует рутинные процессы. Работает он просто: нейросеть получает текст (замещается переменной {{ content }}) и возвращает список именованных сущностей с оценками их достоверности, структурированными в виде JSON.
Готовый к использованию промт
|
1 2 3 |
Извлеките именованные сущности (NER) с указанием их оценок в формате JSON из следующего текста: {{ content }} |
Как использовать промт и на что обращать внимание
Для эффективного применения промта учитывайте следующие рекомендации:
- Вставляйте качественный и полный текст в переменную {{ content }}, чтобы получить максимально точный результат.
- Проверяйте, что текст не содержит неоднозначностей, чтобы избежать ошибок в распознавании сущностей.
- Используйте стандартный формат JSON для последующей обработки результата в программах или базах данных.
- Помните, что в случае очень коротких или нерелевантных текстов результат может быть неполным или неточным.
- Если планируете обрабатывать тексты на разных языках, убедитесь, что нейросеть поддерживает языковую модель для нужного языка.
Примеры использования
Пример 1. Автоматизация анализа новостных статей.
Этот пример помогает выделить из новостного текста важные имена, организации и географические названия для дальнейшего структурированного хранения и анализа.
|
1 2 3 |
Извлеките именованные сущности (NER) с указанием их оценок в формате JSON из следующего текста: «Компания Apple представила новый iPhone на презентации в Сан-Франциско.» |
Пример 2. Выделение персон из отзывов клиентов.
Задача — выявить имена упомянутых людей для контроля качества обслуживания и оценки репутации.
|
1 2 3 |
Извлеките именованные сущности (NER) с указанием их оценок в формате JSON из следующего текста: «Петр и Анна остались довольны сервисом в ресторане „Белый Кролик“ в Москве.» |
Пример вывода нейросети
После обработки текста «Компания Apple представила новый iPhone на презентации в Сан-Франциско.» нейросеть могла бы вернуть следующий результат:
✅ Example: { «entities»: [ { «text»: «Apple», «type»: «ORG», «score»: 0.98 }, { «text»: «iPhone», «type»: «PRODUCT», «score»: 0.95 }, { «text»: «Сан-Франциско», «type»: «LOC», «score»: 0.97 } ] }
Примечание: результат приблизительный и может меняться.
Итоги: зачем использовать этот промт?
Использование данного промта позволяет сэкономить время на ручном поиске и выделении именованных сущностей в тексте. Структурированный формат JSON облегчает интеграцию с другими системами и аналитическими инструментами, улучшая качество и скорость анализа данных.
Главное преимущество: быстрое и точное извлечение ключевых сущностей из текста в удобном формате для дальнейшей работы
