面对ChatGPT这个基于自然语言处理的人工智能模型，很多人的首要困惑不是“如何使用ChatGPT”，而是“ChatGPT究竟能为我们做些什么“，因此，本文将通过一系列实际案例，展示如何使用ChatGPT执行各种各样的自然语言处理任务，以处理生活和工作中的实际问题，包括但不限于试题识别、情感分析、生成式任务。
本文要点
- 文本摘要：提炼文本精华，生成会议记录摘要等
- 文本纠错：智能拼写与语法检查，如自动检查商业报告中的语法错误等
- 情感分析：挖掘文本中的情感顾问，分析用户反馈、改进产品设计
- 实体识别：从文本中提取关键信息，比如从简历中提取候选人的姓名、学历、经验等
- 机器翻译：使用ChatGPT完成创造性翻译
- 关键词抽取：从文本中提取有意义的联系，比如为论文生成关键词等
- 问题回答：掌握提问技巧和获取准确答案的方法
- 生成式任务：使用ChatGPT进行内容创作
一、文本摘要：提炼文本精华
文本摘要是一种自然语言处理技术，目的是从延时文本中提取关键信息，并生成一个简短、清晰且保留原文主旨的摘要，这样可以达到在有限的时间里获取最关键的信息，不是有句话叫”时间就是生命“嘛~~
主要应用场景有以下几种：
- 会议记录摘要：ChatGPT可以快速生成会议记录的摘要，让参会者能迅速回顾会议内容，提高工作效率
- 新闻摘要：ChatGPT可以生成新闻文章的摘要，让读者在有限的时间里了解新闻的关键信息
- 学术论文摘要：使用ChatGPT自动生成学术论文的摘要，方便研究人员筛选论文、文献
- 电子邮件摘要：使用ChatGPT为长篇邮件生成摘要，方便收件人快速了解邮件内容，提高沟通效率
文本摘要的提示公式
文本摘要任务一般有两种处理方法：
- 根据文章内容写心得句子，也叫生成式摘要
- 直接从文章里挑选出关键句子，也叫抽取式摘要
在日常使用场景中，比较推荐使用生成式摘要，这样可以给ChatGPT更大的自由度，通常结果会更好，下面是一个可以套用的提示公式：
你是一个被设计来执行文本摘要任务的助手，你的工作是从原始文本中提取关键信息，并生成一个简短、清晰且保留原文主旨的摘要。接下来，我会在下方提供一串”需要进行文本摘要的文本“。你需要返回给我摘要的结果，我应该能从摘要中快速了解文本的主要内容。 需要进行文本摘要的文本：
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(这里替换成需要进行文本摘要的问题)
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这里需要注意两个问题：
- ChatGPT会产生”幻觉“
所谓”幻觉“是指ChatGPT可能会出现一本正经的胡说八道，它会输出一系列看似符合逻辑，但实际错误或并不存在的虚假事实。我们可以借助一些小技巧来减少”幻觉“的出现，比如在给提示词的时候要求ChatGPT给出原文引用，这个方法被证明可以很好的减少”幻觉“的出现。
- 上下文限制
ChatGPT的上下文是有限的，上下文可以简单粗略的理解成电脑的内存。GPT-3.5的4K版本上下文大概有2000~3000个词，GTP-4的32K版本大约是25000个词。所以如果给出的文本词汇量太大，ChatGPT可能会”忘记“较早输入的内容。
二、文本纠错：检测和修正文本错误
文本纠错简单说就是让ChatGPT帮助我们找出并改正文章里的错误，让文章变得更加整洁、规范和更容易理解。ChatGPT可以帮助我们执行多种类型的文本纠错任务：
- 错词错字检查：ChatGPT可以识别出错词、错字等错误，并给出正确的建议
- 语法纠错：这个对语法不好的同学尤其有用
- 标点符号修正：ChatGPT可以找出文本中标点符号的使用是否正确，如逗号、句号、引号等
- 词汇搭配：ChatGPT可以发现不合适的词汇搭配，并提供修改建议
- 语义纠错：ChatGPT可以理解句子的意思，从而找出可能产生歧义或表达不清的地方
下面是一些可以在工作和生活中用到的文本纠错场景：
- 学术论文写作
- 邮件通信
- 内容创作
在文本纠错方面，ChatGPT也有可以直接套用的提示公式：
你是一个被设计出来执行文本纠错任务的助手，接下来，我会在下方提供一串”需要进行文本纠错的文本“。你需要分析文本中的每一条信息，对其进行错字检查、拼写检查、语法纠错、标点符号修正、词汇搭配、语义纠错、病句检查等方面的文本纠错，让句子表达通顺，使之没有语法错误与其他错误。
进行检查后，你需要做出如下反馈：
- 返回经过修改后的文本
- 注明修改的地方，并说明原因
需要进行文本纠错的问题：
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(这里替换成需要进行文本纠错的文本)
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三、情感分析：挖掘文本中的情感倾向
情感分析是一种自然语言处理技术，它能帮助我们从文本中识别并提取其中的情感信息，就像是一个”心情探测器“，它能告诉我们某段文本里作者的心情是好、坏、还是中立。情感分析有着广泛的应用场景。比如产品经理可以通过对用户评论进行情感分析，找出用户喜欢和不喜欢的产品特性；市场营销人员可以通过分析竞争对手的客户评价，了解他们的优缺点，从而制定更有效的竞争策略。
除了对用户评论进行分析从而改善服务质量外，情感分析还有很多厉害的使用场景，比如：
- 金融市场分析
通过情感分析，可以对新闻、社交媒体上的观点和情感进行挖掘，以预测股票、货币和商品的市场走势。比如对大型企业的CEO的社交平台消息进行情感分析，可能会发现他们发布的消息是否对股价产生影响。
- 人力资源管理
通过对员工在企业内部论坛的讨论内容进行情感分析，可以发现员工对企业政策、福利等方面的意见和建议。【好像有点怕怕~~】
- 品牌声誉管理
通过对消费者在社交媒体、评论网站等平台上的言论进行情感分析，企业可以监控自身品牌声誉，发现潜在问题并制定相应的策略。
- 客户服务改进
对客户服务邮件、电话和在线聊天记录进行情感分析，可以帮助企业发现客户的需求、痛点和满意度，从而提供更好的服务。这种海量文本信息最适合用ChatGPT来处理，可以大量节省人力物力财力。
情感分析任务的提示公式
这里我试着给出两种用于情感分析的ChatGPT提示公式：
- 用ChatGPT区分正负面情感
你是一个被设计为对文本进行情感分析的助手，接下来，我会在下方提供一串”需要进行情感分析的文本“。你需要分析文本中的每一条信息，并为每条信息返回一个key-value对。key是文本的内容，value是”负面“、”中性”、“正面”中的一种。 需要进行情感分析的文本：
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(这里替换成需要进行情感分析的文本)
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- 用ChatGPT提取文本情感的不同维度，并进行打分
如果你觉得只是将文本的情感分为负面、中性和正面不够细致，可以将情感拆分成不同的维度，比如快乐、惊奇、愤怒、厌恶、恐惧、悲伤和轻蔑等，也可以使用0 ~ 9的分数来为情感的强度打分。
你是一个被设计为对文本进行情感分析的助手，接下来，我会在下方提供一串“需要进行情感分析的文本”。你需要分析文本中的每一条信息，将每条信息蕴含的情感从不同维度出发，拆分成不同的情感元素，使用0~9的分数来为每种情感的强度打分，并按照“格式”返回给我。 返回给我一个JSON对象 需要进行情感分析的文本：
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(这里替换成需要进行情感分析的文本)
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格式： ###
{ “情感分析”：{ “文本编号”：文本编号 “分析和解释”：这里请分析并推测该文本中的情感元素与情感产生的原因。 “情感元素1”：该项元素的情感得分， “情感元素2”：该项元素的情感得分， …… } }
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四、实体识别：抽取特定实体
实体识别是自然语言处理领域的一个重要任务，它的目标是从文本中找出并识别特定类型的实体，如人名、地名、组织名等。使用实体识别，我们可以快速、大量的提取出真正关键的信息，免去阅读大量文本的干扰。
实体识别任务的提示公式
你是一个被设计为从文本中提取实体的助手，接下来，我会在下方提供一串“需要进行实体识别的文本”。你需要从中提取出【实体类型1】、【实体类型2】和【实体类型3】，并返回给我一个JSON对象。 需要进行实体识别的文本：
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(这里替换成需要进行实体识别的文本)
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上面提到的【实体类型1】、【实体类型2】和【实体类型3】填写我们自己想要识别的实体类型，比如人名、地名、组织名等。
使用ChatGPT从文本中快速提取“5W1H”
“5W1H”是一个简单的问题分析框架，包括六个问题：What、Why、Who、Where、When 和 How。这个框架可以用来帮助我们更好的了解一个事件、问题或情况，以便更好的做出决策或解决问题，下面是一个提示示例：
你是一个被设计为从文本中提取实体的助手，接下来，我会在下方提供一串“需要进行实体识别的问题”。你需要从中提取出5W1H，也就是What、Why、Who、Where、When 和 How，并返回给我一个JSON对象。 需要进行实体识别的文本：
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(这里替换成需要进行实体识别的文本)
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五、机器翻译：跨语言的文本转换
ChatGPT对人类自然语言的掌握已经非常得心应手了，虽然它目前在某些情况下还是无法像人类翻译家那样理解和处理文本的细微情感和人性化风格，但是在大多数日常场景下，它已经可以提供相当高质量的翻译服务了，尤其是一些技术文档。
在开始翻译之前，我们需要弄清楚什么样的翻译是好的，以便提供一个评判标准。【其实这个也可以通过问ChatGPT来获得答案~~】
下面是个简化版的提示公式：
你是一个世界一流的翻译家。我会为你提供一串“需要进行翻译的文本”，你会将其翻译成（这里填写翻译的目标语言），翻译需要准确、通顺。 需要进行翻译的文本：
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(这里替换成需要进行翻译的文本)
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六、关键词抽取：从文本中识别主题
关键词抽取，简单说就是从一篇文章中找出最能代表这篇文章内容的词汇或短语。这些关键词有助于我们快速理解文章的主题和核心观点，同时也便于我们在搜索引擎中查找相关信息。
关键词抽取有着广泛的应用，比如：
- 学术研究：为论文添加关键词，论文写好后通常需要为论文准备一些关键词来概括其主体和核心内容
- 内容创作：为博客、文章或新闻添加关键词，提高搜索引擎优化的效果
- 市场分析：通过分析竞争对手的产品描述、用户评价等，提取关键词发现市场趋势和需求
关键词抽取提示公式：
你是一个被设计为从文本中抽取关键词的助手，专门执行关键词抽取任务。接下来，我会在下方提供一串“需要进行关键词抽取的文本”。你需要从中提取出3个最能代表这篇文本内容的词汇或短语。 需要进行关键词抽取的文本：
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(这里替换成需要进行关键词抽取的文本)
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七、问题回答：用ChatGPT学知识
在互联网被发明之前，我们为了解决一个问题可能需要找很多人打听或翻阅大量书籍。互联网普及后，我们可以利用搜索引擎来寻找散落在互联网各个角落的知识和经验。现在我们有了ChatGPT，它“看”过浩如烟海的资料，里面包含了各种知识与解决方案，我们只需要向它提问题，通常就能得到有用且准确的答案。
用类比学习复杂概念
在让ChatGPT介绍复杂概念的时候，我们可以让他“用通俗易懂的语言”和“打比方或比喻”为我们解释问题，类比虽然并不总是完全正确，但是它可以帮助我们更直观的理解、更好的学习。下面是几个示例：
小朋友也能听得懂的故事解释法
下面是一个使用故事解释法解释机器学习中有监督学习和无监督学习的区别的示例：
如何减少ChatGPT的”幻觉“
大多数时候，ChatGPT的回答是正确的，然而也并非十全十美。对于“幻觉”，学术界与工业界已经投入了大量努力来降低这个问题的影响，因此“幻觉”这类问题的发生已经在逐渐减少，但是还是会存在。下面是一些可以减少“幻觉”的经验：
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希望ChatGPT提供理论依据时 希望ChatGPT提供理论依据时，ChatGPT可能会胡编乱造，我们可以在提示末尾加一句“提到的理论需要有权威来源，是学术界的共识”，这样可以很大可能的减少“幻觉”的出现。
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希望ChatGPT引用论文时 希望ChatGPT引用论文时，它也有可能会汇编乱造，这时可以添加“引用的论文可以在Google Scholar上找到”的提示。
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使用联网的ChatGPT OpenAI官方已经开放了拥有联网权限的ChatGPT插件，联网可以让ChatGPT知道最新的实时信息，这也能减少“幻觉”的出现。当然也有很多第三方的联网插件可以使用。
八、生成式任务：用ChatGPT做内容创作
生成式任务是指根据给定的输入，利用人工智能生成符合特定要求的自然语言文本。一个典型示例是基于一段话的主题或关键词生成一篇文章，这就好比我们给厨师提供一份食材清单，厨师会根据清单上的食材准备一道美味的菜肴。
生成式任务很难用一个通用的提示模版来实现，后面单独写一篇关于生成式任务的提示方法吧~~