AI 論文輔助研究第三軍團出征:揭開文字深層語義的兩把鑰匙
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這週因為朋友的詢問,我再次遇到反思文本分析常見的瓶頸。
他希望透過「傳統 NLP」進行處理,但 NLP 天生比較擅長處理字串、特徵、統計規則,不太擅長處理反思文本中大量存在的隱含語義、情境脈絡、主觀推論、語氣線索。
因此我建議他改採 LLM/大型語言模型,讓模型直接從語義層去推敲「寫到的」與「沒寫到的」。
因為真正棘手的部分,往往不是文本裡寫了什麼,而是作者沒有寫出來的那一塊。
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檢視所有標籤這週因為朋友的詢問,我再次遇到反思文本分析常見的瓶頸。
他希望透過「傳統 NLP」進行處理,但 NLP 天生比較擅長處理字串、特徵、統計規則,不太擅長處理反思文本中大量存在的隱含語義、情境脈絡、主觀推論、語氣線索。
因此我建議他改採 LLM/大型語言模型,讓模型直接從語義層去推敲「寫到的」與「沒寫到的」。
因為真正棘手的部分,往往不是文本裡寫了什麼,而是作者沒有寫出來的那一塊。
你的論述邏輯有斷鏈!(這句是不是讓你有點熟悉?)
我們在協助論文撰寫與邏輯診斷的過程中發現,除了「文獻回顧」這個經典大魔王之外,「論述邏輯鏈斷裂」也是讓許多研究者卡關的第二大關卡。
上週釋出的「論文指導特別助理」功能,大家用得如何呢?
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