Кому нужен этот промт и как он работает?
Этот промт предназначен для всех, кто хочет быстро определить эмоциональную окраску текста. Он полезен маркетологам, модераторам, аналитикам и исследователям, которые работают с отзывами, комментариями, соцсетями и другими текстовыми данными.
Проблема, которую решает промт, — автоматическое определение настроения текста. Это помогает быстро анализировать большие объёмы информации и принимать решения на основе эмоций аудитории. Например, понять, положительный ли отзыв у клиента или негативный.
Принцип работы простой: переданный в промт текст обрабатывается нейронной сетью, которая оценивает эмоциональный фон и выдаёт классификацию. В ответе указывается, какая категория подходит лучше всего — позитивная, нейтральная или негативная — и числовая оценка уверенности или силы эмоции в формате JSON.
Готовый промт
|
1 2 3 4 |
Классифицируй текст как позитивный, нейтральный или негативный с указанием оценки в формате JSON: Текст: {{ текст }} Классификация: Оценка: |
Как использовать промт и на что обратить внимание
Для работы с этим промтом достаточно заменить {{ текст }} на нужный фрагмент. Например, вставить отзыв, комментарий или фразу для анализа.
- Используйте короткие и чёткие тексты — длинные или сложные смысловые конструкции могут снижать точность.
- Если результат кажется неоднозначным, попробуйте разбить текст на части и проанализировать их по отдельности.
- Важно понимать, что оценка — это вероятность или степень уверенности, а не абсолютная истина.
- Нейронные сети лучше распознают явные эмоции, но могут ошибаться на сарказме или двусмысленных фразах.
- Для повышения качества рекомендуем дополнительно проверять критичные тексты вручную.
Примеры использования
Пример 1: анализ отзывов клиентов для понимания общей атмосферы и реакции на продукт.
|
1 2 3 4 |
Классифицируй текст как позитивный, нейтральный или негативный с указанием оценки в формате JSON: Текст: Этот товар превзошёл все мои ожидания, качество на высоте! Классификация: Оценка: |
Пример 2: мониторинг комментариев в соцсетях для быстрого обнаружения негативных настроений.
|
1 2 3 4 |
Классифицируй текст как позитивный, нейтральный или негативный с указанием оценки в формате JSON: Текст: Не понимаю, зачем такой дизайн — неудобно и раздражает. Классификация: Оценка: |
Пример вывода нейронной сети
Ниже приведён реальный пример ответа от нейросети для текста «Этот товар превзошёл все мои ожидания, качество на высоте!»:
✅ Example: { «Классификация»: «позитивный», «Оценка»: 0.95 }
Примечание: результат приблизительный и может отличаться при разных запросах.
Вывод: зачем использовать этот промт?
Использование этого промта помогает быстро, просто и автоматизировано определить эмоциональную окраску любого текста. Это экономит время на анализ, улучшает понимание аудитории и помогает принимать решения на основе данных.
Основное преимущество: автоматическая и точная классификация настроения текста с оценкой уверенности
