用ChatGPT助你开展研究工作1

这些天,ChatGPT火出圈了!

Bard、Bing、Baidu,互联网搜索巨头的人工智能大战正式拉开帷幕。

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。

图片源自网络,特别鸣谢!

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哪里获得的一些其实:

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。

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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。

应北京师范大学智慧学习研究院邀请

2月11日早上出席青少年人工智能创新计划之元卓学堂

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