2025-02-23 手机 0
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几百条读者留言，如何迅速解析并得出结论
今年4月份，我们为即将出版的新书《Python自动化办公应用大全-ChatGPT版》进行了一次封面评选活动。在活动中，给出了ABC三种不同的封面方案，请大家投票和发表意见。
在投票结果中，A和B两种封面的投票数非常接近，占到了总票数的78%。
这让出版社和作者团队也陷入了难题，不知如何决策。
从统计学角度看，此次投票只能算作一个样本，而且因为不知道是哪些人参与了投票，所以不能确定样本数据是否代表目标群体的整体特征。
所以，仅凭这些数据已经不足以作为决策依据。
相比之下，更有价值的是人们对不同封面的评论。许多人通过留言，从客观和主观两个方面对各个设计方案提出了明确的看法。
参见：《Python自动化办公应用大全-ChatGPT版》封面评选
在这样的情况下，如果能把所有留言快速整理、归纳，就能更好地理解读者的意图，从而辅助决策过程。
几百条留言已被导出到Excel表格里，看起来并不慢，但实际上，由于人类记忆有限，一旦开始阅读就会遗忘前文，或忽略重要信息，即可能误解内容或漏掉关键点。
从大量纯文本数据中挖掘有价值信息，这正是“自然语言处理”的领域所需解决的问题之一——“文本挖掘”是一项复杂的任务，它需要高级分析技术来处理复杂性质的文档。
还记得Kevin上一次展示他使用Excel函数进行分析文章吗？
那篇文章只是娱乐性的自然语言处理示例。
然而，在现实世界中，如果我们真的想深入探索这些文字，我们首先需要执行分词操作。这意味着将长段落分割成独立且有意义的小单元。中文虽然精炼而富含深意，但分词工作并非简单易行。
完成分词后，可以进行词频统计、逻辑关联等进一步分析。然后生成词云图或者其他可视化工具，以识别关键字及它们之间关系是什么。但这些都不是我们目前需求所需，因为我们需要更高级别的情感理解能力，而这正是AI最擅长的地方。
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利用自定义ChatGPT应用快速分析用户反馈
为了满足这一需求，我们开发了一款基于ChatGPT 3.5微调版本嵌入式软件.
将我们的用户反馈上传至其专用数据库，然后请它协助我们做出分析.
如果标准模型仅是一个普通神仙，那么采用微调或嵌入技术提升后的模型则如同拥有超凡力量的大罗金仙.
未来，每个人都可能会培养自己的私人AI助手.
编程知识对于实现这一目标至关重要.
由于当前市场上的所有大型语言模型都支持使用Python调用，这使得Python成为推向未来的编程语言.
未来的工作环境很可能由各种带有AI功能的人工智能管理者支撑，他们能够帮助个人完成各种任务._你觉得这样子的未来会怎么样子？
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结论与展望
通过上述步骤，我们成功地利用ChatGPT系统快速有效地从几百条用户反馈中获得了宝贵见解，并辅助决定最终产品设计.
这种方法不仅节省时间，还提高了效率，让决策更加科学合理.
随着技术不断进步，将来的人们或许能够拥有自己专属的人工智能伙伴，无论是在日常生活还是专业工作场景，都能提供强大的支持与协助.
现在就开始准备吧！
