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学术写作是ChatGPT的主要应用方向之一。文章以情报学领域的核心期刊论文为研究对象,首先从词、句、篇3个维度出发,使用词性标注、n-gram等文本处理方法对ChatGPT和人类产出的论文引言内容进行对比分析。然后将判断学术内容是否由ChatGPT生成视作一个二元分类任务,采用朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林算法进行文本分类实验,并使用SHAP方法对文本结构特征的重要性进行分析。研究发现：ChatGPT在描述有具体时间节点的事实性信息和引用政策文件或研究报告等方面表现较弱,生成引言的篇幅较集中,撰写论文相较于人类更加“循规蹈矩”;查重工具通常无法准确检测出ChatGPT生成内容的原创性,但分类模型可以比较容易地区分出引言是否由ChatGPT生成,平均句子长度、词汇多样性和文本长度是影响分类结果最重要的文本结构特征。 相似文献
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以ChatGPT为代表的新一代人工智能技术嵌入社会多个领域的趋势已经明朗,在新闻传播领域的轻型应用已经快速开始。本文对ChatGPT等AI技术应用趋势进行前瞻性分析后发现,技术的深度嵌入可能会产生以下五个问题：文本随机与深度伪造对新闻真实性构成挑战;私域流量与数据捆绑加剧被遗忘难题;用户生产造成信息淹没与新闻价值流动;社会超速与个人封闭召唤新闻预警功能;标准知识与认知偏差需要社会情境供给。 相似文献
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本文旨在探讨ChatGPT类大语言模型（以下简称ChatGPT）在舆情精准研判场景中的基础理论和实证应用。在理论部分,提出“大数据、大模型、大计算”全新范式驱动的舆情精准研判。深入剖析了ChatGPT的工作原理,阐述了它与传统舆情分析方法相比具备的优势和存在的局限。在对ChatGPT的特点和舆情精准研判的要义进行厘定的基础上,对舆情研判中人工智能（AI）的应用现状加以分析。随后,从学理方面探析了如何利用大语言模型进行复杂舆情的精准研判以及ChatGPT在舆情精准研判中的实际应用,分析其在文本分析、情绪识别、舆情预测和预警中扮演的角色。理论探讨的同时取用了认知科学和传播学的视角,为舆情精准分析和研判提供了一个全新的理论框架。实证部分,利用ChatGPT大模型预测热门话题和事件是否会登上热搜（以“登上热搜”作为重大舆情事件和事件舆情的重要表征）,并进行了大量的实证研究。研究结果表明,ChatGPT类大语言模型具有较高的预测精度。它能在网络早期流传的信息中,洞察潜在的网络热点,提前判定可能引发社会关注的事件,从而具备预警功能。这项实证研究,有力地阐明了ChatGPT类大语言模型在实际应用中的... 相似文献
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大量使用实践和用户体验发现,基于ChatGPT的内容生成会出现多种错误形态,本文对此进行了类型学分析。研究发现,基于ChatGPT生成的错误内容可以从“错误事实”与“错误认知”的双重角度进行维度提取,存在事实错误、逻辑错误、推理错误、编程错误、文本输出、过度拟合、综合问题7大类别,并从“可核验性、可证明性、可体验性、可识别性”4个维度进行认知与测量。本文从系统内部性和系统外部性两个方向对ChatGPT的错误内容生成进行了解释与分析,并提出了未来可供探索的研究议程。 相似文献
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丁文婧 《大学图书情报学刊》2023,(5):3-8
ChatGPT在全球掀起人工智能的新一轮浪潮,人工智能问答正在挑战图书馆传统参考咨询业务。为用户提供高质量的健康信息是医学图书馆特色业务之一,而ChatGPT能重塑健康信息服务,从广泛信息检索到精准知识提供,从被动滞后分析到实时动态感知,从互动反馈缺乏到动态更新调整。但是,ChatGPT在数据可靠、隐私安全和法律伦理等方面还存在巨大风险。因此,医学图书馆应守正创新,积极应对新技术带来的挑战,提升健康信息服务质量,全面助力健康中国建设。 相似文献
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【目的】本文旨在探讨ChatGPT在出版领域引发的伦理风险。【方法】随着人工智能技术的迅速发展,ChatGPT可以生成高度逼真的文本内容,但同时也出现了一系列出版伦理问题,如虚假信息传播、隐私侵犯、隐藏式雷同等。本文基于出版伦理的核心原则,采用文献分析法和案例分析法,探讨ChatGPT在出版领域的潜在风险。【结果】通过对相关技术、政策和教育解决方案的研究,本文提出了一系列针对性的建议,旨在为ChatGPT的研究者、开发者和决策者提供参考,以确保其发展和应用符合社会期望和需求。【结论】有效监管、技术创新和道德教育是缓解ChatGPT在出版领域引发伦理风险的关键措施。 相似文献
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ChatGPT凭借NLP生成对文本指令的响应,推动了通用人工智能的跨越式发展。作为辅助创新工具,ChatGPT能够对复杂的提问做出细微的、逻辑严密的回答,节省了学术工作者为知识创意所支付的人力成本。但ChatGPT这种便捷性给学术出版带来一系列问题——创作临界值的改变导致作者身份归因困难;AI捏造消解学术权威性;AI依赖掣肘学术创新;AI偏见承接威胁学术严谨性。文章提出,面对技术带来的挑战,知识正义的维护不能仅依赖超级虚拟辅助工具,而应由学术共同体一起努力,期刊、作者、审稿专家等都需分担责任,应采取分布式问责的方式,对AI学术辅助进行合理部署和伦理约束,使得学术社区标准能够支撑更加公平、公正、具有生产活力的学术实践。 相似文献
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作为依靠大数据、强算法、超算力快速生成文本的大语言模型，人工智能顶流产品ChatGPT真的会颠覆人工新闻生产吗？文章分析了未来新闻业将被大模型全面再造及其天然存在的技术局限，首先肯定了ChatGPT的新闻内容生产确有超越人工的极大优势，但由于其基础逻辑还是依赖被驯化的语料库，必须在人类的指令下才能进行辅助性工作，所以ChatGPT做不到完全取代记者甚至淘汰新闻业的人工生产。在未来新闻生产的人机关系主场博弈中，人、机主体性及主导地位问题，人工智能与新闻生产的硅基体与碳基体本质关系等，仍将引发持续的讨论。 相似文献
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[目的/意义]衍生性网络健康谣言生成门槛低,周期性强,危害影响深远,是网络健康谣言识别与治理中需要优先解决的重点问题之一,也是重要突破口。[方法/过程]借助深度语义表征和聚合方法,探索衍生性网络健康谣言文本内容的六要素特征;通过结合网络健康谣言的分布式语义特征预训练模型,构建包括六个类别、6287个词汇的网络健康谣言文本内容要素词库;在将健康谣言标题特征、内容文本六要素特征以及主体内容文本特征进行统一的向量空间表示与融合后,构建面向多源文本特征融合的网络健康谣言识别模型。[结果/结论]模型的实证研究表明：与已有的对照模型相比,本文所提出的文本特征融合模型使衍生性网络健康谣言识别的准确率有较好的提升,且丰富的可拓展健康谣言要素词库可为后续的研究提供较好的资源支持。 相似文献
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文章构建公共图书馆健康信息服务供给影响因素解释结构模型（ISM）,分析各影响因素的层级关系及其影响机制,为我国公共图书馆健康信息服务发展提供参考。在梳理总结健康信息服务供给研究成果基础上,结合专家调查与读者访谈,确定影响公共图书馆健康信息服务供给的26个因素,并进行归类汇总;随后采用专家打分法确定各项影响因素间的相互关系,建立邻接矩阵,并基于邻接矩阵计算可达矩阵;进一步分解可达矩阵,将公共图书馆健康信息服务供给影响因素划分为8个层级,综合专家意见构建解释结构模型,分析各层级因素影响公共图书馆健康信息服务供给的具体机制。研究发现：公共图书馆健康信息服务供给的影响因素可区分为用户导向因素、内部环境因素、外部条件因素和深层制度因素4个层次,其中用户导向因素是影响公共图书馆健康信息服务供给的直接因素,内部环境因素和外部条件因素是影响服务供给的间接因素,深层制度因素则是影响服务供给的根本性因素。 相似文献
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共识与分歧:透析网络信息资源分类组织研究 总被引：1，自引：0，他引：1
分析网络信息组织的研究现状,总结业内专家对网络信息分类组织、网络信息分类法及网络分类体系建设等方面所达成的共识;同时指出业内专家在网络分类法制定等方面存在的分歧,并对其有争议的问题,如建立统一网络分类法、网络分类法原则的制定等进行详细阐述。 相似文献
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ChatGPT自发布之日起就爆火网络,引发广大用户讨论热潮。其智慧的内容生成功能,引起了诸多行业的热议与追捧。不少专家学者从不同视角出发对ChatGPT带来的新革命进行了观点的阐述与讨论。本文立足知识服务视角,着重ChatGPT的知识问答功能,对ChatGPT给知识服务基础、知识服务内容、知识服务场景、知识服务伦理、知识服务成本五大方面带来的机遇与挑战进行了详细阐释,为ChatGPT改进服务质量、提供高质量知识服务,知识服务机构变革以及用户使用ChatGPT提供支持。 相似文献
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ChatGPT通过学习大规模语料库中的语言模式和规律,拥有了强大的自然语言生成能力。其问世的消息在网络上迅速获得关注,并保持着高热度,其传播过程表现出参与广泛、热点频出、迭代迅速等特点。本文旨在观察ChatGPT火爆背后的动力来源,以传播内容的情绪表达为切入点,借助仪式传播中的符号、布道、朝圣等要素,对ChatGPT的传播过程进行分析,从而理解ChatGPT的“神化”路径,并对其被“神化”后产生的认知晕轮效应进行分析。面对ChatGPT带来的生产力变革等不确定性,笔者提出,在AI时代应保持工具理性的主张,但也需要提醒人们注意人文空心化和科技垄断等问题。 相似文献
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【目的】ChatGPT在各行业掀起一股浪潮，文章主要研究ChatGPT的出现及应用是否能带来实质性的革命性突破。【方法】本文从ChatGPT的诞生、原理、影响、应用、国产化5个方面展开论述和分析，试图解释这一正在爆发的人工智能变局。【结果】ChatGPT的诞生是人工智能发展的重大突破，尽管目前还要不断优化中，但其对整个行业的影响是深远的，应用场景也会是非常广泛的。【结论】需要重新审视我国AI技术的发展方向，进而推动ChatGPT的国产化。 相似文献
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探讨医疗服务市场中信息搜寻行为的特性,研究患者在医疗服务市场中进行信息搜寻的成本、搜寻次数以及搜寻结果并讨论造成现状的原因。方法：主要从患者的角度,运用搜寻理论及有关方法,通过设计问卷,进行实地调查,分析信息非对称状态下的患者在就医过程中获取信息的途径、方法、时间等。结果：患者对健康信息的渴求与成本投入之间存在很大差异;患者在就医过程中存在一定盲目性;患者对于医疗质量信息的需求量大但不足。结论：患者通过网络等对健康知识的搜寻最有必要,通过医务工作者或者医院的网络平台是获得就医信息、增加医疗服务收益的最佳途径。 相似文献
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ChatGPT作为生成式人工智能的代表性产品，自发布以来备受关注并引发热议。本文通过挖掘ChatGPT发布以来网民在新浪微博中围绕此话题的相关讨论文本，运用python基于LDA主题模型对其进行主题分析，发现网民主要关注点集中于：网络安全、股票、投资、科技和使用体验五个大主题，同时基于DTM动态主题模型绘制出主题流动桑基图，厘清主题流动变迁轨迹，并在此基础上对公众的情绪进行分析。 相似文献
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[目的/意义]移动健康信息服务的发展可以为医疗行业创造巨大的潜在价值，但整体应用滞后于金融服务等行业，其源于转移过程中存在诸多的影响因素。对用户健康信息行为研究成果进行文本挖掘能够有效揭示潜在的主要影响因素，进而总结这些因素对转移行为的影响。[方法/过程]利用LDA模型进行文本分析，结合社会认同理论，将相对感知价值、相对忠诚度作为关键影响因素，转移成本作为调节因素，构建用户转移行为影响因素的研究模型并进行实证分析。[结果/结论]研究结果显示，LDA模型分析结果可以获取较为具体的特征词，通过分析特征词能够获取有效的影响因素，同时，这些因素与实际理论具有较高契合度，基于社会认同理论与相关因素理论提出的模型对用户转移行为具有较好的解释效果。 相似文献
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<正>ChatGPT是美国Open AI公司在2022年11月30日发布的聊天机器人程序，上线不到三个月，平台就吸引了活跃用户1.23亿。与传统聊天机器人的智能水平不同，ChatGPT是智能内容生成工具，凭借强大的语言理解、文本生成等能力，不仅可以撰写视频脚本、论文、新闻稿和代码等文本，还可以借助人类语言资料库、上下文对话进行自我训练及深度学习，实现从事实阐释到内容生成的全面升级。 相似文献
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档案数字化的出现,对档案管理提出了新的要求和挑战。在档案数字化管理的基础上,ChatGPT作为一个自然语言生成模型,可以进一步提高档案管理的智能化水平。ChatGPT模型基本原理ChatGPT是由OpenAI推出的一种人工智能模型,它基于深度学习技术,可以模拟人类自然语言处理能力,理解自然语言,生成语言模型。ChatGPT的基础架构是Transformer,使用了多头自注意力机制,可以对文本进行编码和解码。 相似文献