最近在做一个项目，涉及AI编码表和标准码表。那么什么AI编码表，什么是标准码表，AI编码表生成的逻辑是什么呢？
文章目录
- [1. 什么是AI编码表，什么是标准码表？](#1. 什么是AI编码表，什么是标准码表？)
- [2. AI编码码表的生成逻辑是怎么样的？](#2. AI编码码表的生成逻辑是怎么样的？)
- [3. prompt构建](#3. prompt构建)
1. 什么是AI编码表，什么是标准码表？
AI编码表：由AI生成的码表。
标准码表：根据AI编码结果，人工校对后的表。
2. AI编码码表的生成逻辑是怎么样的？
一般在调用GPT接口前，我们会写一个prompt，告诉它生成的规则，是怎么样的。
举例来说，我要想要GPT分析原文内容，得到观点、品牌、产品。其中，观点包括多个nets-code，给出的范例具体如下表。( nets指的时指定分析维度，code是编码结果。)
表中品牌和产品是一个二元组，当这两者其中一个不相同时AI会新增答案。比如表中的原文序号3的原文内容包括3个品牌：必胜客、萨莉亚、麦当劳，那么原文序号3AI给出的编码会有3个答案。
AI会根据范例，对新的数据进行标注。
| 原文序号 | 原文内容 | 观点 | 品牌 | 产品 | 评价 | 推荐来源 | 消费意愿 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 我喜欢吃麦当劳的甜筒 | ['评价-喜欢'] | 麦当劳 | 甜筒 | 喜欢 | ||
| 2 | 朋友一直推荐我吃肯德基的全家桶，但是我晚上想吃尊宝的榴莲pizza ，感觉还不错 | ['推荐来源-朋友'] | 肯德基 | 全家桶 | 朋友 | ||
| 2 | 朋友一直推荐我吃肯德基的全家桶，但是我晚上想吃尊宝的榴莲pizza，感觉还不错 | ['评价-感觉还不错','消费意愿-想品尝'] | 尊宝 | 榴莲pizza | 想品尝 | ||
| 3 | 学校门口有必胜客、萨莉亚、麦当劳，你看你想吃啥 | [ ] | 必胜客 | 未提及 | |||
| 3 | 学校门口有必胜客、萨莉亚、麦当劳，你看你想吃啥 | [ ] | 萨莉亚 | 未提及 | |||
| 3 | 学校门口有必胜客、萨莉亚、麦当劳，你看你想吃啥 | [ ] | 麦当劳 | 未提及 |
3. prompt构建
那么，我们就可以写这样的prompt：
def create_prompt(texts, n, common_fields, nets):
'''
构建prompt
@param
texts (list<dict<str>>)：需要打标的文本
n (int): n元组
common_fields (str): n元组的公共标签字段。示例：品牌名、产品、宠物种类
nets (str): 指定分析维度。示例：评价、推荐来源、消费意愿
@return
prompt (str): 输出的 prompt
'''
common_fields = 品牌、产品"
nets = "评价、推荐来源、消费意愿"
n = 2
m = n-1
template_texts = [{'原文序号': 1, '原文': '我喜欢吃麦当劳的甜筒},
{'原文序号': 2, '原文': '朋友一直推荐我吃肯德基的全家桶，但是我晚上想吃尊宝的榴莲pizza'},
{'原文序号': 3, '原文': '学校门口有必胜客、萨莉亚、麦当劳，你看你想吃啥'}
]
template_results = [{'原文序号': 1, '标注结果': [{"品牌": "麦当劳", "产品": "甜筒", "观点": ["评价-喜欢"]}
]},
{'原文序号': 2, '标注结果': [{"品牌": "肯德基", "产品": 全家桶", "观点": ["推荐来源-朋友"]},
{'原文序号': 2, '标注结果': [{"品牌": "尊宝", "产品": 榴莲pizza", "观点": ["评价-感觉还不错", "消费意愿-想品尝"]}
]},
{'原文序号': 3, '标注结果': [{"品牌": "必胜客, "产品": "未提及", "观点": [ ]},
{"品牌": "萨莉亚", , "产品": "未提及", "观点": [ ]},
{"品牌": "麦当劳, , "产品": "未提及", "观点": [ ]}
]}
]
prompt = f'''你是1个数据标注师，要求你标注文本的观点{n}元组，必须满足以下要求：
1.观点{n}元组的标签为：{common_fields}、观点
2.1条文本可能有多个观点{n}元组，但每个观点{n}元组的{common_fields}必须唯一
3.如果文本中没有提及{common_fields}{m}个标签相关的内容，标"未提及"
4.观点可以从{nets}等方面具体讲述
5.不要进行任何解释，直接以Python列表格式输出原文序号和标注结果
以下是标注范例供你参考：
文本：
{template_texts}
标注结果：
{template_results}
以下是你本次任务需要打标的文本：
{texts}
'''
return prompt写prompt要注意的：
① 你要告诉AI它的身份，要完成什么样的任务
② 把需要的注意的事项分条列点罗列