学会充分运用AI的自然语言理解能力_ai如何判案,利用自然语言能力去理解问题文本和语法

ChatGPT 作为一种大型语言模型，以理解人类语言而闻名。你无需向 ChatGPT 询问您不知道的答案，而是可以使其利用现有信息，同时利用自然语言理解 (NLU) 功能。在这篇文章中，您将学到

• 如何让 ChatGPT 从长文本生成摘要
• 如何让ChatGPT从段落中提取关键信息

让我们开始吧。

概述

这篇文章分为三个部分：

• 你的AI秘书
• 提取非结构化信息
• 如何使用 ChatGPT 进行 NLU

你的人工智能秘书

想象一下，您有一份会议记录，其中包含不同人之间的对话。文字记录是通过跟踪讨论来检查如何得出结论的好方法，但会议纪要应该更容易阅读决定。您可以要求 ChatGPT 从记录中生成会议纪要。

让我们考虑一下这里的文字记录。摘录如下：

>> 大家早上好。我是迈克尔·斯特恩，
布拉德·兰德主计长代表兼纽约市
过渡金融管理局财务委员会主席。提醒一下，除非要说话，否则请将您的麦克风
静音。我现在要求召开财务委员会会议
。丽塔，您可以点名吗？

…
>> 谢谢大家。周末愉快。
>> 周末愉快。
>> 谢谢。

这不是一次很长的会议，但会议记录却有好几页。您可以使用以下提示：

作为一名经验丰富的秘书，请将下面的会议记录总结为会议纪要，列出参与者、议程、关键决定和行动项目。

>> 大家早上好。我是迈克尔·斯特恩，
布拉德·兰德主计长代表兼纽约市
过渡金融管理局财务委员会主席。提醒一下，除非要说话，否则请将您的麦克风
静音。我现在要求召开财务委员会会议
。丽塔，您可以点名吗？

……

>> 谢谢大家。周末愉快。
>> 周末愉快。
>> 谢谢。

在提示中，您提供了文字记录并告诉 ChatGPT 在输出中包含哪些内容，以确保包含所有关键详细信息。以下是 ChatGPT 生成的内容：

会议记录

会议：财务委员会会议
日期：[插入日期]
时间：[插入时间]
地点：[插入地点]

参与者：
– Michael Stern（审计长 Brad Lander 代表兼财务委员会主席）
– David Womack（代表董事 Jacques Jiha）
– Diana Beinart（代表专员 Preston Niblack）
– Louann Koziol（代表专员 Thomas Foley）
– Hector German（代表专员）议长艾德丽安·亚当斯）

议程：
1. 批准委员会上次会议记录。
2. 建议董事会批准第 125 项系列决议的决议，授权发行最多 16 亿美元的 23 系列 D 未来税收担保债券。

主要决定：
1. 批准委员会上次会议记录。
– 会议记录经过审核并获得一致通过。

2. 建议董事会批准第 125 项系列决议的决议，授权发行最多 16 亿美元的 23 系列 D 未来税收担保债券。
– 提出了决议，并提供了子系列的预期突破。
– 委员会成员一致投票赞成该决议，并获得通过。

行动项目：
1. 文字记录中未提及。

休会：
– 财务委员会会议休会。

—

会议： 董事会会议
日期： [插入日期]
时间： [插入时间]
地点： [插入地点]

参与者：
– David Womack（预算主任 Jacques Jiha 的代表兼董事会主席）
– Diana Beinart（代表委员 Preston Niblack）
– Michael Stern（代表审计长 Brad Lander）
– Louann Koziol（代表委员 Thomas Foley）
– Hector German （代表议长艾德丽安·亚当斯）

议程：
1. 允许在与 COVID-19 相关的紧急状态期间举行远程会议的决议。
2、批准最近一次董事会会议记录。
3.批准第125系列决议，授权发行最多16亿美元的2023财年D系列未来税收担保债券。

主要决策：
1. 决议允许在与 COVID-19 相关的紧急状态期间进行远程会议。
– 该决议旨在允许在该市实施与 COVID-19 相关的紧急状态期间进行远程会议。
– 董事会成员投票赞成该决议，并获得通过。

2、批准最近一次董事会会议记录。
– 会议记录经过审核并获得一致通过。

3.批准第125系列决议，授权发行最多16亿美元的2023财年D系列未来税收担保债券。
– 提出了决议，并提到了委员会的建议。
– 董事会成员一致投票赞成该决议，并获得通过。

行动项目：
1. 文字记录中未提及。

休会：
– 董事会会议休会。

注意：提供的文字记录不包括有关会议的具体细节，例如日期、时间和地点。请根据组织的背景和要求填写缺失的信息。

会议纪要比文字记录要整洁得多，也更容易阅读。一个特别的事实是，这份记录是两次会议安排在一起的，您可以从会议记录中了解到这一点。但是，如果您希望采用特定格式，您可能仍然需要对其进行润色。一些应该出现在会议记录中但无法从成绩单中获得的信息将被替换为您需要填写的占位符。与总结成绩单相比，这应该不是很困难。

ChatGPT 可以轻松完成这项工作，因为它经过训练可以理解语言，并且可以提取关键信息。您可以让它成为一个有用的秘书，并通过适当的提示来指示 ChatGPT 以特定格式重现关键信息。

尽管如此，有些会议的时间还是很长。文字记录可能非常长，并且会达到 ChatGPT 中的上下文长度限制。在这种情况下，ChatGPT 将拒绝继续。您可能希望将记录分解为多个块，然后让 ChatGPT 首先对每个块进行总结。然后结合汇总结果生成会议记录。

提取非结构化信息

由于 ChatGPT 可以理解文本，因此您可以使用它来提取非结构化信息。非结构化信息是那些沉浸在文本段落中的信息，与列表和表格相反。由于它没有简单的模式，因此不容易搜索。

您可以利用 ChatGPT 的语言理解功能来帮助您提取非结构化信息并生成列表。让我们考虑以下示例：

阅读下面的文字，然后回答下列问题：

1. 最新的旅客人数是多少？
2. 该卷的参考日期是哪一天？
3. 之前有多少乘客？
4. 上一卷引用的日期是哪一天？

文本：

纽约和新泽西港务局今天宣布，自 COVID-19 大流行开始以来，该机构各支线机场的每月航空客运量首次超过了大流行前的数量。

11 月，港务局机场共接待了 1100 万名旅客，是 2019 年 11 月新冠疫情爆发前旅客吞吐量的 102%。11 月份航空旅行的强劲需求主要是由感恩节期间的国内旅客推动的，与 2019 年感恩节相比，前往美国目的地的假期旅客增加了 8%。

港务局还预测，在 2022 年剩余时间内，航空旅行需求将保持较高水平，特别是从 2022 年 12 月 23 日星期五到 2023 年 1 月 2 日星期一开始的 11 天期间。

双州地区航空旅行的明显恢复标志着港务局在其三个主要支线机场重建项目一年来所取得的成就和开放。这与 2020 年疫情最低点形成鲜明对比，当时三大机场的吞吐量急剧下降至疫情前的四分之一。

港务局主席凯文·奥图尔 (Kevin O'Toole) 表示：“在全球大流行两年多之后，我们非常高兴看到我们的机场恢复到大流行前的水平，这让我们足不出户、充满了旅行的欲望。” “今年以来，我们看到机场旅客不断回归，当他们看到全新的、世界一流的航空设施等待着他们时，脸上也露出惊喜的表情。我们期待在未来几周内迎来数百万乘客，与亲人一起庆祝节日。”

港务局执行董事里克·科顿 (Rick Cotton) 表示：“2022 年 11 月的航空量超过了大流行前的 2019 年 11 月的数字，这一事实表明我们对该地区机场的历史性投资至关重要。” “我们的目标是为通过我们机场旅行的航空乘客提供世界一流的 21 世纪旅行体验，并为该地区疫情后经济的复苏做出贡献。”

拉瓜迪亚机场今年早些时候基本完成了耗资 80 亿美元的公私合营改造，成为美国过去 25 年来第一个新建的大型机场。新机场分阶段建设，以确保其保持全面运营，并且在整个建设过程中从未失去容量。今年，新航站楼 B 的所有客运设施以及达美航空新航站楼 C 和新重建的道路网络均开放。新机场以其21世纪的设计、设施和客户体验赢得了乘客的赞誉，并获得了全球知名行业团体的奖项和赞誉。

纽瓦克自由国际机场还于 2022 年 11 月庆祝了一个重要的里程碑，为其新航站楼 A 剪彩，该航站楼拥有约 100 万平方英尺的空间和 33 个可起降大型飞机的登机口，以及一个现代化的通用检查站在区域内，安检和行李认领区预计每年可有效接待约 1,360 万名旅客。港务局还宣布聘请世界级总体规划师来领导整个机场的改造。新 A 航站楼预计将于 2023 年初投入使用。

在约翰·F·肯尼迪国际机场，港务局完成了两个新航站楼（一号航站楼和 6 号航站楼）的财务结算，并完成了 8 号航站楼的扩建，新增和翻新了约 130,000 平方英尺的空间。此次扩建标志着肯尼迪机场转型的第一步，英国航空得以从已有 50 年历史的 7 号航站楼搬迁至与美国航空一起位于 8 号航站楼的大楼。7 号航站楼将被拆除，为将于明年初开始建设的新 6 号航站楼腾出空间。耗资 15 亿美元的 4 号航站楼扩建工程也正在进行中，已于 2021 年 12 月破土动工。

ChatGPT的结果如下：

1.文中提到的最新旅客人数为1100万人次。
2. 本卷引用的日期是 11 月。
3. 文中未提供 COVID-19 大流行之前的乘客人数信息。
4. 文中未提及前卷引用的日期。

整理后的结果更容易提取，您可以将其转移到其他用途。另请注意，当提供的文本不包含您正在查找的信息时，它会告诉您。这是因为，在您的提示中，您要求它仅根据文本进行回答。

如何使用 ChatGPT 进行 NLU

ChatGPT 作为语言模型应该相当容易地理解文本。然而，为了利用它的自然语言理解能力，你应该小心不要让它产生幻觉。当你让它脱离上下文生成文本时，就会产生幻觉。当您在提示中明确提及仅使用为任务提供的信息而不使用其他信息时，可以避免这种情况。

即便如此，请记住 ChatGPT 可能无法很好地理解所有内容。如果有一些断章取义的信息，ChatGPT 不会知道。一个特定的例子是特定领域的缩写和行话。如果信息不是很直接，ChatGPT 也可能无法提取它。您可以尝试重新生成上面的第二个示例几次。ChatGPT 有时无法找到确切的乘客量，因为文本将其表示为另一个乘客量的百分比。

概括

在这篇文章中，您了解了如何使用 ChatGPT 作为自然语言理解工具。您已经看到过以下示例：

• 将会议记录转换为会议记录
• 从文本中提取特定信息

使用 ChatGPT 的此功能，您可以轻松构建助手，例如从收到的电子邮件中提取操作项并创建待办事项列表。