关于如何将chatgpt用于文本挖掘的详尽解释

使用chatgpt的文本挖掘：有效的数据分析

从大量非结构化数据中提取有用信息的文本挖掘，使用诸如chatgpt之类的AI技术进行了极大的简化。在本文中，我们将使用CHATGPT解释文本挖掘方法，并提供具体示例。掌握各种方法，包括文档摘要，关键字出现率分析和用户审查分类，并旨在提高数据分析的效率。

目录

• 什么是文字开采？
• 使用chatgpt的文字采矿：实践示例
  • 长句的摘要
  • 关键字出现率分析
  • 用户评论分类（使用高级数据分析/代码解释器）
  • 用户评论的分类（电子表格集成）
• 概括

什么是文字开采？

文本挖掘是一种基于自然语言处理（NLP）的大量文档中提取有价值的信息的技术。通过分析非结构化文本数据，我们发现了隐藏的模式和趋势，从而有助于研究和业务。

使用chatgpt的文字采矿：实践示例

在这里，我们将使用内部事务和通信部的AI Network Society促进委员会报告（2022）介绍使用Chatgpt的文本挖掘的实践示例。

长句的摘要

Chatgpt的高自然语言处理能力使总结长句子变得容易。明确的说明（提示）对于有效的摘要很重要。通过给出特定的说明，例如“以五个句子为单位的摘要”和“在子弹点中显示三个要点”，Chatgpt产生了一个精确的摘要。例如，Chatgpt能够立即总结127页的PDF的能力将大大提高数据分析的效率。

实际互动（总结总结）

关键字出现率分析

文本数据中特定关键字和短语的发生频率对于理解数据趋势至关重要。 Chatgpt会迅速回答，例如“ XX”在本文中出现多少次？”例如，您可以通过检查出现AI开发指南的次数来评估主题的重要性。

实际互动（检查单词的外观率）

用户评论分类（使用高级数据分析/代码解释器）

Chatgpt的高级数据分析（以前是代码解释器）有助于分析和分类用户评论。在一个示例中，使用审查数据的excel文件中提供的虚构意大利餐厅，将它们分为情感（正/负/中性）和类别（口味，外观，客户服务等）。但是，由于ChatGpt标准库存在与日语的兼容性问题，因此我们提供了英语分析的示例。 （如果您使用日本兼容库，也可以进行日语分析）

试图分析日语情绪的响应

分析前的数据

chatgpt分析

分析后的数据

用户评论的分类（电子表格集成）

通过使用诸如“ for Sheet和Docs的GPT”之类的扩展名，电子表格和chatgpt可以链接到文本挖掘。通过设置API键并输入功能，您可以执行与高级数据分析相同的分析。有关更多信息，请参阅相关文章。

概括

Chatgpt是简化文本挖掘的强大工具。其先进的自然语言处理功能允许快速准确的数据分析。请使用本文中介绍的技术使用ChatGpt尝试文本挖掘。

（注意：图像文件未嵌入身体。

以上是关于如何将chatgpt用于文本挖掘的详尽解释的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！