Использует LLM лучшее решение для бессмысленного анализа сценариев ⇐ Python

[Anonymous]

Я ношу в приложении, которое читает сценарии, такие как сценарии фильмов, и изначально я написал свой собственный анализатор, основанный на линии, чтобы обнаружить линии динамиков, переходы и блоки диалога < /p>
Но сценарии варьируются широко, и даже маленькие несоответствия сломают логику, не будет ли вы выбранной паре с большим выбором для выбора. Scripts < /p>
Каковы были бы плюсы и минусы использования LLM для анализа по сравнению с написанием статического кода. Он идентифицирует линии динамиков, используя такие условия, как line.isupper () и пропускает известные переходы или заголовки сцен. Он работает прилично для чистых, условно отформатированных сценариев (например, int/ext. Заголовки сцен, все имена динамиков и т. Д.). Строки к неправильному динамику < /p>
Я ожидал, что пользовательская логика будет, чтобы анализировать большинство сценариев, которые следуют общим конвенциям сценария, но я быстро понял, что реальные сценарии часто содержат много вариаций и краевых случаев. Это заставило меня задуматься о том, будет ли использование языковой модели LAREG, такой как GPT-4, было бы более надежным подходом для анализа спикер-диалогу, учитывая его гибкость в понимании текста

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/796 ... ed-scripts