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テキストのムード分析
テキストのムード分析
#text
561
·
247 文字
·
≈ 90 tokens
·
ソース
文章の雰囲気を判断する:ポジティブ、ニュートラル、ネガティブ。
プロンプトの内容
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Specify the sentiment of the following titles, assigning them the values of: positive, neutral or negative. Respond in Japanese. Generate the results in column, including the titles in the first one, and their sentiment in the second:
[分析するテキスト一覧]
翻訳
次の見出しのセンチメントを指定し、positive、neutral、negative のいずれかの値を与える。1 列目に見出し、2 列目に感情を指定した結果の列を生成する:[content].
よくある質問
感情判定が不正確な場合は?
AIは皮肉や嫌味を誤判定しやすいです。そうした文では「『字面の感情』と『実際の感情 (皮肉を考慮)』を両方ラベル付けし、判断理由を説明してください」と追加してください。二重ラベリングはAIの誤判を露呈させ、人手で修正するのにも便利です。
100件のコメントを一括分析できますか?
できますが、コンテキスト上限に注意:一回あたり30〜50件に抑えるのがベストです。多すぎるとAIは手を抜いて後半を同じ感情で一括ラベルします。バッチ分けして、「入力順に一行ずつ出力し、統合しないでください」と要求することをお勧めします。
このプロンプトはどう使いますか?
プロンプトをコピーし、角括弧 [プレースホルダー] を自分の入力に置き換えたあと、ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen など自然言語対応の対話型 AI に貼り付けて送信してください。
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