Анализ текста

Разработка промптов с OpenAI API

Fouad Trad

Machine Learning Engineer

Анализ текста

Извлечение информации из текста
- Классификация текста
- Извлечение сущностей
При работе с данными клиентов компаниям следует проконсультироваться с юристами

Изображение, показывающее, как анализ текста извлекает такую информацию, как тональность, эмоции, стиль, сущности и т. д.

Классификация текста

Присвоение категорий тексту
Пример: анализ тональности

Изображение, показывающее классы анализа тональности: положительная, отрицательная или нейтральная.

Заданные категории

Укажите категории классификации, если они известны
Задайте требования к формату вывода

text = "I bought your XYZ Smart Watch and wanted to share my positive experience. 
Impressed with its sleek design, comfort, and touchscreen usability."


prompt = f"""Classify the sentiment of the text delimited by triple backticks as 
positive, negative, or neutral. Give your answer as a single word:
           ```{text}```"""

print(get_response(prompt))

positive

Незаданные категории

Если категории не заданы, модель использует собственные знания

text = "I bought your XYZ Smart Watch and wanted to share my positive experience. 
Impressed with its sleek design, comfort, and touchscreen usability."

prompt = f"""Classify the sentiment of the text delimited by triple backticks. 
             Give your answer as a single word.
           ```{text}```"""
print(get_response(response))

positive.

Для некоторых открытых задач этот подход может не подойти

Несколько классов

Текст может относиться к нескольким классам
Задайте максимальное число классов, если они не определены заранее

text = "I bought your XYZ Smart Watch and wanted to share my positive experience. 
Impressed with its sleek design, comfort, and touchscreen usability."

prompt = f"""Identify emotions used in this text. Don't use more than 3 emotions. 
             Format your answer as a list of words separated by commas:
           ```{text}```"""

print(get_response(prompt))

impressed, positive, comfortable

Извлечение сущностей

Извлечение конкретных сущностей из текста
Примеры: имена, места, организации, даты

Иконка, показывающая, как извлечение сущностей позволяет выделять конкретные объекты из текста

Извлечение сущностей: указание сущностей

Укажите сущности для извлечения
Задайте формат вывода

text = "The XYZ Mobile X200: a sleek 6.5-inch Super AMOLED smartphone with a 48MP 
triple-camera, octa-core processor, 5000mAh battery, 5G connectivity, and Android 
11 OS. Secure with fingerprint and facial recognition. 128GB storage, expandable up 
to 512GB."

prompt = f"""Identify the following entities from the text delimited by triple backticks:
             - Product Name



           ```{text}```"""
print(get_response(prompt))

Извлечение сущностей: указание сущностей

Укажите сущности для извлечения
Задайте формат вывода

text = "The XYZ Mobile X200: a sleek 6.5-inch Super AMOLED smartphone with a 48MP 
triple-camera, octa-core processor, 5000mAh battery, 5G connectivity, and Android 
11 OS. Secure with fingerprint and facial recognition. 128GB storage, expandable up 
to 512GB."

prompt = f"""Identify the following entities from the text delimited by triple backticks:
             - Product Name
             - Display Size


           ```{text}```"""
print(get_response(prompt))

Извлечение сущностей: указание сущностей

Укажите сущности для извлечения
Задайте формат вывода

text = "The XYZ Mobile X200: a sleek 6.5-inch Super AMOLED smartphone with a 48MP 
triple-camera, octa-core processor, 5000mAh battery, 5G connectivity, and Android 
11 OS. Secure with fingerprint and facial recognition. 128GB storage, expandable up 
to 512GB."

prompt = f"""Identify the following entities from the text delimited by triple backticks:
             - Product Name
             - Display Size
             - Camera Resolution

           ```{text}```"""
print(get_response(prompt))

Извлечение сущностей: указание сущностей

Укажите сущности для извлечения
Задайте формат вывода

text = "The XYZ Mobile X200: a sleek 6.5-inch Super AMOLED smartphone with a 48MP 
triple-camera, octa-core processor, 5000mAh battery, 5G connectivity, and Android 
11 OS. Secure with fingerprint and facial recognition. 128GB storage, expandable up 
to 512GB."

prompt = f"""Identify the following entities from the text delimited by triple backticks:
             - Product Name
             - Display Size
             - Camera Resolution
             Format the answer as an unordered list.
           ```{text}```"""
print(get_response(prompt))

Извлечение сущностей: указание сущностей

Product Name: XYZ Mobile X200
Display Size: 6.5-inch
Camera Resolution: 48MP triple-camera

Извлечение сущностей с помощью few-shot подсказок

Для сложных структур

ticket_1 = "Hello, I'm Emma Adams. I'd 
like to ask about my reservation with 
the code CAR123. 
You can reach me at +123456 if needed."

ticket_2 = "This is Sarah Williams. 
I would like to request some information
regarding my upcoming flight with 
reservation code FLIGHT987. Thank you."

entities_1 = """
* Customer Details:
  - Name: Emma Adams
  - Phone: +123456
* Reservation Details:
  - Reservation Code: CAR123"""
entities_2 = """
* Customer Details:
  - Name: Sarah Williams
* Reservation Details:
  - Reservation Code: FLIGHT987"""

Извлечение сущностей с помощью few-shot подсказок

ticket_3 = "Hello, I'm David Brown (CUST123). I need assistance with my reservation under 
the code HOTEL456. There are some questions and issues related to my upcoming stay that 
require your attention."


prompt = f"""Text: {ticket_1} -> Entities: {entities_1}
             Text: {ticket_2} -> Entities: {entities_2}
             Text: {ticket_3} -> Entities: """
print(get_response(prompt))

* Customer Details:
  - Name: David Brown
  - Customer ID: CUST123
* Reservation Details:
  - Reservation Code: HOTEL456

Давайте потренируемся!

Разработка промптов с OpenAI API