Cómo PaperSumGPT puede ayudarlo a resumir textos extensos y ahorrar tiempo
Como estudiantes de posgrado y profesores, estamos demasiado familiarizados con la abrumadora tarea de leer y resumir extensos trabajos de investigación. Con la abundancia de información disponible, puede llevar tiempo digerir y comprender rápidamente el contenido de estos documentos. Sin embargo, ¿qué pasaría si hubiera una manera de resumir estos documentos con comandos simples?
Presentamos PaperSumGPT, la poderosa herramienta de resumen que aprovecha los últimos avances en inteligencia artificial para condensar artículos extensos en resúmenes concisos y legibles. Con PaperSumGPT, ya no tiene que pasar horas revisando páginas de texto denso. En cambio, puede generar un resumen con solo un clic, lo que le permite obtener rápidamente la esencia de un documento y decidir si invertir más tiempo en él.
En este artículo, exploraremos las capacidades de PaperSumGPT y sus aplicaciones potenciales en la academia y más allá. También proporcionaremos una guía paso a paso sobre el uso de PaperSumGPT y compartiremos algunos consejos para aprovechar al máximo esta poderosa herramienta.
Si desea probar PaperSumGPT, puede acceder al código en GitHub aquí. Con solo unas pocas líneas de comandos, puede integrar PaperSumGPT en su entorno de trabajo local y comenzar a resumir trabajos académicos en segundos.
Para darle una idea de lo que es capaz PaperSumGPT, lo probé en un artículo científico titulado «ChatGPT: un metanálisis después de 2,5 meses», que se puede encontrar en este enlace. El documento es un análisis exhaustivo de la percepción de ChatGPT, un chatbot popular lanzado por OpenAI. Usando PaperSumGPT, pude generar un resumen muy preciso y conciso del documento:
# **Perception of ChatGPT: A Comprehensive Analysis**## **Introduction**
This paper presents a comprehensive analysis of the perception of ChatGPT, a chatbot released by OpenAI in November 2022. ChatGPT has attracted over 100 million subscribers in only two months. We analyzed over 300k tweets and more than 150 scientific papers to understand how ChatGPT is viewed from different perspectives, how its perception has changed over time, and what its strengths and limitations are.
## **Methodology**
We collected tweets that contained the hashtag #ChatGPT and analyzed them using natural language processing (NLP) techniques like sentiment and emotion classifiers and machine translation systems. We also analyzed scientific papers from Arxiv and SemanticScholar. Four co-authors of this paper initially annotated 10 papers on all three dimensions independently without guidelines. After a discussion of disagreements, we devised guidelines for subsequent annotation of 10 further papers.
## **Results & Discussion**
We found that ChatGPT is generally perceived positively, with high quality, and associated emotions of joy dominating. However, its perception has slightly decreased since its debut, and in languages other than English, it is perceived with more negative sentiment. Moreover, while ChatGPT is viewed as a great opportunity across various scientific fields, including the medical domain, it is also seen as a threat from an ethical perspective and in the education domain.
## **Conclusions**
Our findings contribute to shaping the public debate and informing the future development of ChatGPT. Future work should investigate developments over longer stretches of time, consider popularity of tweets and papers, investigate more dimensions besides sentiment and emotion, and look at the expertise of social media actors and their geographic and demographic distribution.
## **Significance of this study**
This study provides insights into how the public perceives ChatGPT, a highly popular chatbot released by OpenAI. The results of this study can inform future development efforts and help mitigate potential negative social impacts.
## **Things to look out for in follow-up research**
Future research can assess the real impact of language models like ChatGPT on society, including their potential to exacerbate and mitigate existing inequalities and biases.
### **Useful references to consider**
- Haque, A., Hossain, S. A., & Saif, H. (2022). “OpenAI's ChatGPT: A Twitter-based Survey of Public Perception After Two Weeks of Release.” arXiv preprint arXiv:2201.07141.
- Bowman, S. R. (2022). “ChatGPT on Twitter: Using NLP Tools to Analyze Sentiment and Emotion.” arXiv preprint arXiv:2201.07463.
- Beese, J., Li, L., Jia, R., & Lin, J. (2022). “Negative Papers for ChatGPT Increase Over Time: An Analysis of arXiv Papers.” arXiv preprint arXiv:2201.07465.
- Borji, A. (2023). “Failures of ChatGPT: A Catalogue of Errors and Limitations.” arXiv preprint arXiv:2301.07483.
Una de las mayores ventajas de PaperSumGPT es que genera resultados en formato Markdown, lo que facilita la lectura y la estructura del texto resumido. Puede copiar el resultado anterior y pegarlo en el sitio de vista previa de Markdown en vivo como Markdown Live Preview. Compruebe el contenido del papel original y la salida abreviada.
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) ha evolucionado rápidamente en los últimos años, permitiéndonos automatizar varias tareas relacionadas con el lenguaje. Uno de los desarrollos más emocionantes en este campo es la creación de modelos de lenguaje a gran escala como GPT (Transformador preentrenado generativo), que se usa ampliamente para generar texto similar al humano.
Sin embargo, el modelo GPT original está limitado en términos de longitud (a esto lo llaman token)de la entrada y salida que puede manejar, lo que puede ser un desafío importante cuando se trabaja con documentos extensos, como trabajos de investigación. Ahí es donde entra en juego PaperSumGPT. Es una herramienta de resumen construida sobre el modelo original de ChatGPT que puede resumir de manera efectiva documentos extensos y generar resúmenes de alta calidad en una sola ejecución.
Con PaperSumGPT, los usuarios pueden ingresar extensos trabajos de investigación y la herramienta puede generar automáticamente un resumen del documento preciso y conciso. Esto puede ahorrar mucho tiempo a los investigadores, estudiantes y profesionales que deben procesar grandes volúmenes de información con regularidad.
Si bien el modelo ChatGPT original tiene limitaciones, PaperSumGPT aborda estos desafíos al resumir de manera efectiva documentos extensos, lo que brinda una solución más eficiente para procesar grandes volúmenes de información.
Clonar el repositorio. Puede instalar PaperSumGPT clonando este repositorio e instalándolo desde la fuente:
git clone https://github.com/wjgoarxiv/papersumgpt.git
cd papersumgpt/
Instalar dependencias. y debes usar install_old-repo.sh para instalar la versión heredada de chatgpt_wrapper. Es una útil Power CLI no oficial de código abierto, Python API y Flask API que nos permite interactuar mediante programación con ChatGPT/GPT4 escrito por Mmabrouk. Puedes visitar su repositorio ingresando a mmabrouk/chatgpt-wrapper: API para interactuar con ChatGPT y GPT4 usando Python y desde Shell.
Tenga en cuenta que la versión reciente de chatgpt_wrapper usa el ChatGPT APIque no es compatible con la versión actual de PaperSumGPT(la nueva versión de chatgpt_wrapper utilizará la API de ChatGPT, no la basada en transmisión).
chmod +x *
./install_old-repo.sh
Instale PaperSumGPT. Luego, puede instalar PaperSumGPT ejecutando el siguiente comando:
pip install .
1. Para corredores primerizos
Antes de usar papersumgptdebes correr chatgpt_wrapper para iniciar el servidor ChatGPT si es la primera vez que lo ejecuta.
Desde que estás corriendo por primera vez chatgpt_wrapper en su computadora, puede ingresar el siguiente comando para instalar playwright:
playwright install
El nocturno se descargará e instalará en su máquina local.
A continuación, puede usar el siguiente comando para iniciar el servidor:
chatgpt install
Inicie sesión en su cuenta de ChatGPT en el Nocturno navegador. Si ve la ventana de chat, cierre el navegador y escriba /exit para cerrar el chatgpt_wrapper. Después de eso, puede reiniciar el chatgpt_wrapper ejecutando el siguiente comando:
chatgpt
Esta es la funcionalidad original de chatgpt_wrapper. Para obtener más información, visite el repositorio de github chatgpt_wrapper.
2. Corre PaperSumGPT para resumir el contenido de un trabajo
Ahora puedes usar papersumgpt para resumir el contenido de un trabajo. Puede utilizar el siguiente comando para resumir el contenido de un documento:
papersumgpt
Puede ocurrir el siguiente error:
------------------------------------------------
ERROR: There is no file in the current directory. Please check the current directory.
------------------------------------------------
Tenga en cuenta que debe colocar el documento que desea resumir en el directorio de trabajo actual. Para una demostración, usaremos chatgpt-a+meta+analysis+after+2.5+months.txt como ejemplo. Referirse a ExampleRun/ carpeta. A chatgpt-a+meta+analysis+after+2.5+months.txt archivo fue preparado simplemente copiando el contenido de texto de chatgpt-a+meta+analysis+after+2.5+months.pdf y pegarlo en un archivo de texto.
Copie ese archivo en el directorio de trabajo actual y ejecute papersumgpt de nuevo:
papersumgpt
Y luego, PaperSumGPT le pedirá que elija entre Markdown o PDF como formato de salida.
INFO: Please type the number the file type that you want to use:1. Markdown (`.md`) file
2. Plain text (`.txt`) file
:
Desde que tenemos chatgpt-a+meta+analysis+after+2.5+months.txt en el ExampleRun/ carpeta, elegiremos la opción 2. Papersumgpt mostrará la lista de archivos de texto en el directorio actual y le pedirá que elija el archivo que desea resumir.
------------------------------------------------
+---------------+------------------------------------------------+
| File number | File name |
|---------------+------------------------------------------------|
| 1 | ./chatgpt-a+meta+analysis+after+2.5+months.txt |
+---------------+------------------------------------------------+
------------------------------------------------INFO: Please select the file number or press "0" to exit:
Luego, elegiremos la opción 1.
INFO: The file name that would be utilized is ./chatgpt-a+meta+analysis+after+2.5+months.txt
------------------------------------------------
INFO: Do you want to turn on `verbose` mode? If you turn on `verbose` mode, the program will print the intermediate results. (y/n):
Ahora, tenemos que elegir si encender el verbose modo. Si enciendes el verbose modo, el programa imprimirá todos los resultados intermedios. Si apagas el verbose modo, el programa sólo imprimirá el resultado final. En este caso, apagaremos el verbose modo presionando n.
------------------------------------------------
INFO: Please type the number the ChatGPT model that you want to use:1. default (Turbo version for ChatGPT Plus users and default version for free users)
2. gpt4 (Only available for ChatGPT Plus users; a little bit slower than the default model)
3. legacy (Only available for ChatGPT Plus users; an older version of the default model)
Note that the option 2 and 3 are NOT available for free users. If you are the free user, please select the option 1.
Finalmente, elegiremos el modelo de ChatGPT que queremos usar. En este caso, elegiremos el modelo por defecto. Prensa 1 para elegir el modelo predeterminado.
INFO: Tossing initial prompt...
INFO: ChatGPT started abbreviating the input contents...
INFO: Waiting for ChatGPT to respond for 1/11 part(s)...
INFO: 1/11 part(s) tossed to ChatGPT.
INFO: Waiting for ChatGPT to respond for 2/11 part(s)...
INFO: 2/11 part(s) tossed to ChatGPT.
INFO: Waiting for ChatGPT to respond for 3/11 part(s)...
INFO: 3/11 part(s) tossed to ChatGPT.
INFO: Waiting for ChatGPT to respond for 4/11 part(s)...
...
La herramienta procesará el resumen del contenido del documento y creará un archivo de salida en el mismo directorio que el archivo de entrada. Esperemos un rato! ☕️
Mientras esperamos, debo mencionar que todos estos pasos están sincronizados con su sesión actual de ChatGPT en el sitio web de ChatGPT. Puede visitar el sitio web más tarde para ver el progreso de los resúmenes de contenido.
Una vez finalizado el proceso de abreviatura, el programa mostrará el siguiente mensaje:
INFO Choose output format (stream / txt / md):
Puede elegir el formato de salida escribiendo stream, txto md. En este caso, elegiremos md para generar el resultado como un archivo de descuento.
INFO: Output saved to ./chatgpt-a+meta+analysis+after+2.5+months.txt.md
Puedes encontrar chatgpt-a+meta+analysis+after+2.5+months.txt.md en el ExampleRun/ carpeta.
Abra el archivo Markdown con editores compatibles con Markdown. ¡Puedes ver el increíble resultado! 🎉 (Haga clic aquí para ver el archivo de descuento de salida)
Tenga en cuenta que ChatGPT a veces genera resultados no deseados. En este caso, debe intentarlo varias veces para obtener el mejor resultado. ¡Buena suerte con tu investigación!
En conclusión, PaperSumGPT es una herramienta innovadora que resume de forma rápida y eficaz textos extensos como trabajos de investigación, informes e incluso libros. Con su poderoso modelo de lenguaje, PaperSumGPT puede generar resúmenes de alta calidad con un solo clic, ahorrando a los investigadores y estudiantes horas de lectura y análisis.
La herramienta es particularmente útil para aquellos que necesitan revisar varios documentos rápidamente o para aquellos que desean obtener una descripción general rápida de un documento antes de profundizar en los detalles.