驾驭ChatGPT：自动文本摘要的探索之旅

ChatGPT自动摘要攻略

1. 准备阶段

• 明确目标：确定摘要类型（信息摘要、指示性摘要等）和长度要求。
• 数据准备：收集并整理需要进行摘要的文本数据。

2. 模型选择与调试

• 选择合适的ChatGPT模型：根据任务需求选择不同参数的模型。
• 微调模型：使用少量数据对模型进行微调，提高摘要质量。

3. 摘要生成与评估

• 输入文本：将待摘要文本输入模型。
• 输出结果：获取模型生成的摘要。
• 人工评估：评估摘要的准确性、流畅性和完整性。

4. 优化与迭代

• 根据评估结果，调整模型参数或训练数据。
• 不断迭代，提高摘要质量。

技巧分享

• 提供清晰的指令，引导模型生成符合要求的摘要。
• 利用提示词，控制摘要风格和内容。
• 结合其他自然语言处理技术，优化摘要效果。

注意事项

• ChatGPT生成的摘要可能存在事实性错误，需要人工核实。
• 模型的输出结果受训练数据影响，可能存在偏见。
• 合理使用，避免过度依赖模型。