Кому нужен этот промт и как он работает?
Этот промт предназначен для пользователей, которым необходимо быстро и структурировано выделить ключевые темы из большого объёма текста вместе с их оценками или степенью важности. Его часто используют специалисты по анализу данных, маркетологи, контент-менеджеры и студенты, чтобы автоматизировать процесс категоризации и оценки информации.
Промт помогает решить проблему ручного анализа текста, экономит время и снижает вероятность ошибок. Он преобразует неструктурированный текст в удобный для обработки вид — JSON-формат с темами и оценками.
Работает промт следующим образом: он берёт исходный текст, анализирует его содержание, выделяет ключевые темы и присваивает каждой теме численную оценку или рейтинг. В результате получается структурированный JSON-объект, который просто использовать в дальнейших анализах или интегрировать с другими системами.
Готовый к использованию промт
|
1 2 3 |
Извлеки темы с оценками в формате JSON из следующего текста: {{ content }} |
Как использовать промт и на что обратить внимание
- Вместо {{ content }} подставьте текст, из которого нужно извлечь темы.
- Старайтесь, чтобы текст был связным и содержательным — это улучшит качество выделяемых тем.
- Если текст слишком большой, разбивайте его на несколько частей для более точного анализа.
- Обратите внимание: оценки тем могут зависеть от качества исходного материала и свойств используемой нейросети, поэтому возможны небольшие вариации в результатах.
- Для получения более информативного JSON можно добавить уточнение, например, просить указывать уровень важности в диапазоне от 0 до 1 или от 1 до 10.
Примеры использования промта
Пример 1: анализ отзывов клиентов для выявления наиболее обсуждаемых тем и их значимости.
|
1 2 3 |
Извлеки темы с оценками в формате JSON из следующего текста: {{ "Клиенты часто отмечают высокое качество обслуживания, но иногда жалуются на долгие сроки доставки." }} |
Пример 2: разбор научной статьи для автоматического извлечения ключевых направлений исследования и оценки их вклада.
|
1 2 3 |
Извлеки темы с оценками в формате JSON из следующего текста: {{ "В статье рассматриваются методы машинного обучения, включая нейронные сети и статистический анализ, с упором на повышение точности моделей." }} |
Пример вывода нейросети на основе промта
Ниже приведён пример того, как может выглядеть результат после обработки текста нейросетью по данному промту:
✅ Пример: { «темы»: [ { «тема»: «качество обслуживания», «оценка»: 0.9 }, { «тема»: «сроки доставки», «оценка»: 0.6 } ] }
Примечание: результат приблизительный и зависит от конкретного текста и модели.
Итог: зачем использовать этот промт?
Использование данного промта позволяет быстро и удобно выделить ключевые темы и их оценки из любого текста. Это существенно облегчает обработку информации, помогает в принятии решений и исследованиях, а также экономит время при работе с большими объёмами данных.
Главная выгода: автоматизация анализа текста с получением структурированных данных для дальнейшей обработки.
