ChatGPTで生成した量子コンピュータのイメージ |
以下にChatGPT(ただし、GPT-4利用の場合)を使ったそのような例をメモとして残しておきたいと思います。
■私の指示文(プロンプト)
以下の例文に対して、4行ほどの日本語のプロンプト(これはsecretです)を与えた。
今後は、どのようなプロンプトを与えるのかが重要になり、「企業秘密」になってくるかもしれない。ここでもそのように秘密にしました!
以下に、5つの例文([1]から引用)に対して、ChatGPTが生成したJSON形式を載せます。
■ChatGPT(GPT-4)からの回答
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[a] ニッケイ: 樹皮に芳香があり、葉は長楕円形で、液果が黒く熟す。
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"ニッケイ": {
"全般": "樹皮 芳香",
"葉": {
"what": "長楕円形",
"how": ""
},
"花": {
"what": "",
"how": "",
"when": ""
},
"果実": {
"what": "液果",
"how": "黒 熟す"
}
}
[myコメント] タグ"全般"の値が適切ですね。
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[b] キクザキイチゲ: 3出複葉が3輪生し、茎先に白いキクのような花の咲く春植物。
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"キクザキイチゲ": {
"全般": "春植物",
"葉": {
"what": "3出複葉 3輪生",
"how": ""
},
"花": {
"what": "白い キクのような",
"how": "茎先 咲く",
"when": "春"
},
"果実": {
"what": "",
"how": ""
}
}
[myコメント] タグ"花"のサブタグ"when"の値が"春"なのは適切ですね。
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[c] オモト: 葉は厚くて縁が波打ち、淡黄緑の花が円筒状に咲き液果は赤い。
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"オモト": {
"全般": "",
"葉": {
"what": "厚い 縁 波打ち",
"how": ""
},
"花": {
"what": "淡黄緑 円筒状",
"how": "咲く",
"when": ""
},
"果実": {
"what": "液果",
"how": "赤い"
}
}
[myコメント] "葉"のサブタグ"what"の値"波打ち"は、"how"の値の方がいいかも。でも全体的にgoodですね。
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[d] バイカオウレン: 掌状複葉の小葉は5枚あり、梅に似た白い花が単生し、袋果ができる。
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"バイカオウレン": {
"全般": "",
"葉": {
"what": "掌状複葉 小葉 5枚",
"how": ""
},
"花": {
"what": "白い 梅に似た",
"how": "単生 咲く",
"when": ""
},
"果実": {
"what": "袋果",
"how": "できる"
}
}
[myコメント] "花"のサブタグ"how"の値"咲く"は、原文には無いところが面白い。
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[e] ポーチュラカ: 多肉質で地を這い葉はへら形で、枝先に多彩な花が咲く。
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"ポーチュラカ": {
"全般": "多肉質 地這い",
"葉": {
"what": "へら形",
"how": ""
},
"花": {
"what": "多彩",
"how": "枝先 咲く",
"when": ""
},
"果実": {
"what": "",
"how": ""
}
}
[myコメント] タグ"全般"の値を設定してくれたところが嬉しい。
■感 想
なかなか、まずまず、ですね。このような結果を得ることは、普通の形態素解析と係り受け解析では難しく、膨大なコーパスの学習とattention機構がなせる技だと感じます。
当然ながら、プロンプト文をどのように与えるかで、結果はかなり異なります。満足できない場合は、試行錯誤である程度改善できるのではないでしょうか。あくまで、道具としてどのように使っていくのか、ということですね。
参考資料
[1]渡辺坦:植物の名前を探しやすい デジタル植物写真集
http://plantidentifier.ec-net.jp/
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