用ChatGPT助你开展研究工作1

2023-06-01 19:27:15 来源 : AI自智体

原创自留地君教育技术学自留地 2023-05-30 08:21 发表于广东

这些天，ChatGPT火出圈了！

(资料图)

Bard、Bing、Baidu，互联网搜索巨头的人工智能大战正式拉开帷幕。

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AI人工智能科学研究ChatGPT

在微软更新 ChatGPT 加持的必应搜索之后，业界都极为关注谷歌 Bard 的首秀。

昨晚，谷歌举行了‘Google presents ：Live from Paris’大会，推出了自己的人工智能聊天机器人Bard，然而，其在初次亮相中表现不佳，对用户提问给出了不准确的回答。Bard首秀不佳谷歌重挫7%！一夜之间暴跌价值7000 亿人民币，美股延续调整道指跌超200点。

到今天为止，似乎可以说，在一轮的角力中，微软略胜一筹。

看到网友 Andy Stapleton 的一个视频，题目叫做《利用人工智能的力量开展研究：ChatGPT是如何改变游戏规则的》（Harness the power of AI for research: How ChatGPT is changing the game），很受启发。

的确，类似ChatGPT这样的大型语言模型，肯定是可以被用于我们的科学研究工作的，尤其是教育科学、人文、行为科学和社会科学研究工作的。

那么，ChatGPT到底可以帮助研究人员做什么呢？

这里是网友从ChatGPT那里获得的一些启示：

1、生成合成文本数据

ChatGPT可用于生成各种NLP任务的合成文本数据，如文本分类、机器翻译和文本生成。生成的文本数据可以作为NLP模型的额外训练数据，这可以帮助提高它们的性能。

2、数据增强

ChatGPT可用于生成现有文本数据的变体，这可作为NLP模型的额外训练数据。这可以帮助提高模型的稳健性和通用性。

3、文本总结

ChatGPT可用于生成长文档的文本摘要。该模型可以在摘要文档的数据集上进行微调以提高其性能。

4、对话系统

ChatGPT可用于开发能够与用户进行开放式对话的对话代理或对话系统。该模型可以在大型对话数据集上进行微调，以使其更加稳健和类似人类。

5、情感分析

ChatGPT可以用来对大量的文本数据进行情感分析。该模型可以在情感注释的数据集上进行微调，以提高其准确性。

这些仅仅是ChatGPT如何用于研究的几个例子。

通过在相关训练数据上进行微调，该模型的能力可以扩展到其他NLP任务。

我们再进一步思考。ChatGPT是否可用于分析教育研究中的口头访谈录音的定性数据呢？在传统的教育研究情形中，这个工作非常繁琐、费力，效率自然也非常低。

Photo by UX Indonesia on Unsplash

我们可以一起来设想一下，ChatGPT在这个访谈类的质性研究中是否可以用于协助处理录音数据呢？

自然是可以的，具体方法如下：

1、转录录音

研究人员首先使用一些 Speech-2-Text 的工具，将访谈类数据（语音模式的），转换成为文本格式，这样就可以使用转录的文本数据，让ChatGPT以及其他人工智能工具协助我们进行进一步的分析。

2、情感分析

ChatGPT可以在情感注释的数据集上进行微调，对转录的文本数据进行情感分析。这可以帮助了解参与者对访谈中讨论的各种话题的意见、情感和态度。

3、主题建模

ChatGPT可以在主题注释的数据集上进行微调，对转录的文本数据进行主题建模。这可以帮助确定访谈中讨论的主要主题和话题，以及它们被提及的频率。

4、命名实体识别

ChatGPT可以在命名实体注释的数据集上进行微调，以对转录的文本数据进行命名实体识别。这可以帮助识别命名实体，如访谈中提到的人、组织和地点。

我们一起来看一个实际的例子：

例如，在一项教育研究中，研究人员可能会对教师进行口头访谈，以了解他们对一种新教学方法的看法和态度。

研究者可以使用ChatGPT对转录录音并进行情感分析，以了解教师对新方法的态度、观点和看法。

研究者还可以使用ChatGPT进行主题建模，以确定访谈中讨论的主要话题，如新方法的优势和劣势，并使用命名实体识别来确定访谈中提到的人物、组织或地点。

通过使用ChatGPT来分析口头访谈记录中的定性数据，研究人员可以对数据有更深入的了解，与人工分析相比，可以节省时间和精力。

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