SipOut
sipout_ai_bot
sipout_ai_bot

Детальный Анализ Мнений с Нейро Ассистентом

Certainly! Here is a simple HTML structure utilizing Bulma CSS and FontAwesome, adhering to your requirements: Анализ Мнений

Проведение Детального Анализа Мнений по Аспектам

В современной цифровой эпохе анализ мнений и их обработка становятся важными инструментами для компаний, которые хотят понять, что думают их клиенты о продуктах или услугах. Технологии искусственного интеллекта, такие как нейро ассистенты, позволяют автоматизировать этот процесс, обеспечивая точность и скорость. В этой статье мы рассмотрим, как можно использовать продвинутый промпт для анализа содержимого, классифицируя мнения по аспектам в структурированном формате JSON.

Как Работает Промпт?

Промпт состоит из нескольких шагов, которые направляют нейро ассистента через процесс анализа текстов. Давайте подробнее рассмотрим, как это работает:

  • Идентификация и Классификация Аспектов: На данном этапе ассистент определяет ключевые аспекты, обсуждаемые в предоставленном тексте.
  • Извлечение Полных Предложений: После идентификации аспектов, ассистент находит и извлекает предложения, относящиеся к каждому из них.
  • Оценка Настроения Аспектов: Каждому аспекту присваивается оценка настроения.
  • Классификация Настроения Предложений: Далее, каждое предложение также классифицируется по тональности настроения.
  • Представление Результатов в формате JSON: Финальный этап - это представление анализа в структурированной форме JSON.

Пример 1: Анализ Отзывов о Продукте

Контент для анализа

“Качество сборки телефона впечатляющее, но цена слишком высока. Время автономной работы неплохое, но могло бы быть и лучше.”

Результат анализа

{
  "aspects": [
    {
      "aspect": "Качество сборки",
      "sentences": [
        {
          "sentence": "Качество сборки телефона впечатляющее.",
          "sentiment_score": 1,
          "classification": "positive"
        }
      ]
    },
    {
      "aspect": "Цена",
      "sentences": [
        {
          "sentence": "Цена слишком высока.",
          "sentiment_score": -1,
          "classification": "negative"
        }
      ]
    },
    {
      "aspect": "Время автономной работы",
      "sentences": [
        {
          "sentence": "Время автономной работы неплохое, но могло бы быть и лучше.",
          "sentiment_score": 0,
          "classification": "neutral"
        }
      ]
    }
  ]
}

Заключение

Используя описанный промпт, пользователи могут извлекать и анализировать ценную информацию из текстов с помощью нейро ассистента. Это особенно полезно в сфере маркетинга, HR и работы с клиентами, где понимание мнений и настроений может сыграть ключевую роль в принятии решений и стратегии.

This HTML page uses Bulma CSS for styling and FontAwesome for icons, adhering to your specified structural guidelines. The example provided here is ready to extend with more sections or examples as needed.
Анализируйте предоставленное содержимое и проведите анализ мнений на основе аспектов. Пожалуйста, следуйте этим шагам и представьте результаты в формате JSON: 1. Идентифицируйте и классифицируйте основные аспекты, обсуждаемые в содержимом. 2. Извлеките полные предложения, относящиеся к каждому аспекту. 3. Назначьте оценку настроения каждому аспекту (например, -1 для отрицательного, 0 для нейтрального, +1 для положительного). 4. Классифицируйте настроение каждого предложения как нейтральное, положительное или отрицательное. 5. Представьте анализ в следующей структуре JSON: ``` { "aspects": [ { "aspect": "Название Аспекта", "sentences": [ { "sentence": "Полное предложение, относящееся к аспекту.", "sentiment_score": 1, "classification": "positive" } ] } ] } ``` Убедитесь, что каждый элемент четко определен и структура JSON правильно отформатирована для легкого восприятия. Контент для анализа: {{ content }}

 
 
Предыдущий
Следующий