הדגשת ציטוטים מבוססת AI
סינון חומרי גלם של ראיונות מרגיש כמו חיפוש מחט בערימת שחת. יוצרי סרטים דוקומנטריים בקנה מידה קטן טובעים לעיתים קרובות בתמלולים. אתם מפספסים את הציטוטים שמהווים את עמוד השדרה הרגשי של הסרט שלכם. AI עוזר לכם להפוך את העומס הזה לסרטון של רגעים נבחרים.
הגדירו תחילה פונקציות נרטיביות
לפני שתתנו לאלגוריתם לסרוק טקסט, החליטו מה רגע מפתח חייב לעשות עבור הסיפור שלכם. בחרו שלוש עד ח fünf פונקציות נרטיביות. אלו כוללות:
- חשיפת מטאפורה ייחודית
- מסירת הצהרה מסכמת וקולעת
- חשיפת סתירה או אירוניה
- הצגת פגיעות אישית
- הצגת אמונה מרכזית או תובנה
על ידי הגדרתם, אתם נותנים ל-AI קריטריונים ברורים. אתם הופכים רעיונות מעורפלים לקריטריונים אובייקטיביים.
זרקור על כלי: IBM Watson Natural Language Understanding
IBM Watson Natural Language Understanding מזהה דפוסים לשוניים. הוא מוצא מטאפורות, אירוניה, רמזים רגשיים ואמונות מרכזיות בתמלולים שלכם.
דמיינו שאתם טוענים את Transcript_MAIN, פסקה 87, לתוך הכלי. המודל מדגיש את מריה צ'ן אומרת, "זה לא היה פשיטת רגל כלכלית; זה היה פשיטת רגל של הרוח". הכלי מתייג זאת כמטאפורה, סתירה ואמונה מרכזית. אתם מבינים מדוע הציטוט הזה מתאים ככותרת לסרט שלכם.
איך ליישם ניתוח AI
- תייגו את המקור שלכם. הריצו את התמלול שלכם דרך הכלי כדי ליצור תגיות פונקציונליות למטאפורה, אירוניה וסנטימנט.
- יישמו את הקריטריונים שלכם. סננו את הפלט כדי לשמור על ציטוטים שעומדים בלפחות שתי פונקציות נרטיביות. בקשו מהכלי לנמק כל תגית.
- אמתו ועבדו. בדקו כל הצעה מול הווידאו המקורי שלכם. ודאו את הטון וההקשר לפני שאתם מוסיפים את השורה לציר הזמן שלכם.
סיכום
הפסיקו לחפש מילות מפתח והתחילו לחפש רגעים. הגדירו תחילה את הצרכים הנרטיביים שלכם. השתמשו ב-AI כדי לזהות דפוסים כמו מטאפורות ואירוניה. התהליך הזה הופך שעות של דיבור גולמי לעמוד שדרה דוקומנטרי מרתק.
מקור: https://dev.to/ken_deng_ai/from-keywords-to-key-moments-ai-powered-quote-highlighting-4agb
קהילת למידה אופציונלית: https://t.me/GyaanSetuAi