Кому нужен этот промт и как он работает?
Этот промт предназначен для исследователей, редакторов научных публикаций, специалистов по обработке естественного языка и всех, кто работает с аннотациями и ключевыми словами научных статей. Он помогает быстро сформировать информативный, короткий и привлекательный заголовок статьи на основе предоставленных аннотации и ключевых слов. Такой заголовок сразу захватывает внимание читателей, исключая общие или повторяющиеся слова, что важно для улучшения восприятия и SEO.
Промт автоматически определяет язык входных данных и отвечает на том же языке, что удобно для многоязычных сценариев. Он решает проблему выбора правильного и емкого названия, устраняя излишнюю формализацию и неопределённость в заголовках. Используя аннотацию, которая часто бывает объёмной и сложной, промт выделяет ключевую смысловую нагрузку и трансформирует её в краткое заглавие.
Работает промт следующим образом: пользователь предоставляет аннотацию и список ключевых слов, после чего нейросеть определяет язык текста. Затем она генерирует заголовок, опираясь на смысловой контент, избегая слов, которые не добавляют ценности. В итоге получается заголовок, который подходит для публикации и поиска в научных базах.
Готовый к использованию промт
1 |
Я предоставлю вам аннотацию и ключевые слова научной статьи на любом языке. Ваша задача — определить язык и ответить на том же языке. На основе аннотации и ключевых слов сформировать заголовок научной статьи, который должен быть кратким, ясным и информативным. Избегайте излишних слов, таких как «исследование», «анализ», «разработка», «наблюдения». Заголовок должен сразу привлекать внимание аудитории. Аннотация: «事件抽取旨在将非结构化自然语言文本中的事件信息以结构化形式进行识别提取。传统事件抽取方法抽取范围局限于单个句子,且依赖较大规模的标注数据,在篇章级抽取任务与低资源目标领域上性能不足。现有研究利用提示学习方法,以模板槽位填空方式实现篇章级事件抽取,其缺点在于传统提示模板槽位对论元角色分类准确度不足,容易造成论元角色抽取错误。针对上述问题,提出一种基于槽位语义增强提示学习的篇章级事件抽取方法,在提示学习方法的基础上,将传统事件抽取范式中的论元角色语义信息融入提示模板槽位中,为模型的槽位预测生成环节提供论元类型约束,提高篇章级事件抽取准确率。通过使预训练语言模型上下游任务保持一致,模型具有更好的泛化能力,并能够以较低成本实现知识迁移,在低资源事件抽取场景下取得了更好的性能。实验结果表明,相较于传统基线方法,该方法在包含 59 种论元类型的英文事件抽取数据集上获得了 2.6 的 F1 提升,在包含 92 类论元类型的中文数据集上获得了 2.9 的 F1 提升,并在低资源数据规模下获得了4.0 的 F1 提升。» Ключевые слова: "事件抽取;提示学习;信息抽取;自然语言处理;预训练语言模型" |
Как использовать промт и на что обратить внимание
Для удобной и эффективной работы с промтом рекомендуется:
- Предоставлять аннотацию и ключевые слова максимально полно и корректно, чтобы машина смогла правильно понять контекст.
- Обращать внимание на наличие специальных символов и знаков препинания — они могут влиять на определение языка и качество заголовка.
- Избегать чрезмерно сложных или слишком общих аннотаций, поскольку это может снизить точность и конкретность заголовка.
- Проверять итоговый заголовок на соответствие требованиям издания или платформы, так как автоматическая генерация не всегда учитывает все нюансы.
- В случаях, когда аннотация очень короткая, стоит дополнить ключевыми словами более широкий контекст.
Ограничения и нестабильности:
- При очень редких или редкоспециализированных темах заголовок может получиться слишком общим или частично потерять смысл.
- Если язык аннотации смешанный или содержит много ошибок, система может некорректно определить язык или создать странно сформулированный заголовок.
Примеры использования
Пример 1. Создание заголовка по аннотации и ключевым словам статьи на английском языке о методах извлечения информации из текста.
1 |
Аннотация: "Information extraction aims to identify and structure event data from unstructured natural language texts. Traditional methods are limited in scope and require large annotated datasets. New prompt-learning based techniques enhance argument classification accuracy." |
1 |
Ключевые слова: "Information extraction; prompt learning; NLP; pre-trained language models" |
Промт: (используя основной промт, подставить аннотацию и ключевые слова)
Этот пример помогает быстро сформулировать емкий заголовок для англоязычной статьи, сохраняя точность формулировок и тематику.
Пример 2. Генерация заголовка для китайской научной статьи по тематике обработки естественного языка и событиям.
1 |
Аннотация: "事件抽取旨在将非结构化文本中的事件信息结构化。传统方法依赖大规模标注数据,在篇章级抽取上有限。新方法通过槽位语义增强实现更高准确率。" |
1 |
Ключевые слова: "事件抽取;槽位语义增强;提示学习;自然语言处理" |
Использование данного промта в данном случае позволяет получить заголовок, который будет понятен целевой аудитории и оптимизирован для научных каталогов на китайском языке.
Пример вывода нейросети
✅ Пример: «篇章级事件抽取中基于槽位语义增强的提示学习方法»
Примечание: результат приближен и может варьироваться в зависимости от версии модели.
Итоги: зачем использовать этот промт?
Этот промт значительно облегчает и ускоряет процесс создания качественных и привлекательных заголовков для научных статей независимо от языка. Он обеспечивает точность, лаконичность и привлекательность текста, что полезно для быстрого оформления публикаций и улучшения индексации в научных базах. Промт поможет избежать шаблонных и скучных названий, повысит эффективность научной коммуникации и сэкономит время.
Основное преимущество: быстрый и универсальный генератор ясных и ёмких научных заголовков на любом языке