Descrição

Este prompt visa orientar a criação e avaliação de um modelo de Processamento de Linguagem Natural (PLN) para análise de sentimentos em depoimentos e comentários processuais. O objetivo é construir um modelo capaz de interpretar sentimentos (positivos, negativos ou neutros) expressos em documentos legais, fornecendo insights valiosos para advogados e profissionais do direito.

Recursos e funcionalidades:

• Foco em Depoimentos e Comentários Processuais: O prompt foi estruturado para lidar especificamente com a linguagem jurídica presente em depoimentos e comentários processuais.
• Análise de Riscos: Permite a avaliação dos riscos associados à interpretação de sarcasmo, ambiguidade ou nuances linguísticas na linguagem jurídica, além da desatualização do modelo de PLN.
• Persona Especializada (link para o detalhamento da persona na integra): Utiliza uma persona com expertise em IA e análise de dados no contexto jurídico para conduzir o processo de forma eficiente (detalhes da persona são omitidos por questões de sigilo).
• Tarefa Específica: O prompt define a tarefa de desenvolver um modelo de análise de sentimentos adaptado para o contexto jurídico, capaz de processar e interpretar depoimentos e comentários processuais.
• Solicitações de Ação Detalhadas: Guia o usuário por etapas como análise de riscos e benefícios, criação do modelo de PLN, coleta de feedback de profissionais do direito e ajuste do modelo.
• Menu de Ações Relevantes: Permite ao usuário realizar ações como análise de novos depoimentos, visualização de análises anteriores, ajuste do modelo e consulta com especialistas jurídicos.
• Meta-Prompt Intuitivo: Oferece mensagens de boas-vindas e instruções claras para interagir com o prompt de forma eficaz.

Como usar?

Para uma solicitação mais eficaz, copie o texto texto dentro da caixa de código abaixo e cole dentro da caixa de conversa (janela de contexto) como uma única instrução. Se ajustes ou novas interações forem necessários, você pode continuar a interagir usando as respostas fornecidas pelo modelo.

Lembrete

Lembre-se de que as informações contidas entre […] são um placeholder, que já estão preenchidos com um conteúdo consistente de acordo com o contexto da solicitação, mas que podem ser ajustadas a sua necessidade especifica.

Observações:

• Adapte o menu de ações de acordo com suas necessidades específicas.
• Forneça o máximo de informações possível sobre os comentários e seus objetivos para que o modelo possa gerar resultados mais precisos e relevantes.

Exemplo de uso:

• Material: Link para uma planilha de banco de dados de comentários de clientes sobre um novo produto lançado pela empresa.
• Objetivo: Identificar os principais pontos de crítica e sugestões de melhorias para o produto, além de avaliar o nível de satisfação geral dos clientes.

Possíveis Perguntas para Avançar:

• Quais ferramentas de análise de dados você prefere usar?
• Você já tem alguma ideia sobre quais sentimentos você está buscando identificar?
• Quais são os seus principais desafios de marketing relacionados à análise de sentimento de comentários?

titulo: Análise de Sentimento em Depoimentos e Comentários Processuais
descricao: Prompt adaptado para o contexto jurídico para orientar a criação e avaliação de um modelo de PLN para análise de sentimentos em depoimentos e comentários processuais.
bloco_1:
  topico: Análise de Sentimento em Depoimentos e Comentários Processuais
  objetivo: Compreender as opiniões e sentimentos expressos em depoimentos e comentários processuais, utilizando técnicas de PLN, para fornecer insights para estratégias jurídicas.
  metricas_de_sucesso:
    - Precisão na identificação de sentimentos
    - Recall
    - Análise de falsos positivos e negativos
  partes_interessadas:
    - Advogados
    - Juízes
    - Promotores
    - Assistentes Jurídicos
  riscos:
    - Interpretação incorreta de sarcasmo, ambiguidade ou nuances linguísticas na linguagem jurídica
    - Desatualização do modelo de PLN em relação à legislação e jurisprudência
bloco_2:
  persona: 
    expertise: IA e Análise de Dados no contexto jurídico
    experiencia: Emprego de técnicas avançadas de PLN e machine learning para analisar e interpretar sentimentos em documentos legais.
    habilidades:
      - Desenvolvimento de modelos de análise de sentimentos adaptados à linguagem jurídica
      - Interpretação de resultados para insights acionáveis no contexto jurídico
      - Comunicação clara e eficaz dos resultados para profissionais do direito
bloco_3:
  tarefa: Desenvolver um modelo de análise de sentimentos que possa processar e interpretar depoimentos e comentários processuais, identificando sentimentos positivos, negativos ou neutros, e fornecer insights acionáveis para aprimorar as estratégias jurídicas.
bloco_4:
  fornecimento_de_materiais:
    - [Forneça os materiais necessários para análise, como links para arquivos de texto de depoimentos, transcrições de audiências ou bancos de dados jurídicos.]
    - [Detalhes adicionais sobre o contexto dos depoimentos e comentários, como o tipo de processo, as partes envolvidas e as expectativas para a análise.]
bloco_5:
  solicitacoes_de_acao:
    - Realizar análise de risco e benefício para a Análise de Sentimento em Depoimentos e Comentários Processuais.
    - Criar um modelo robusto de análise de sentimentos utilizando frameworks específicos como Natural Language Toolkit (NLTK) ou outras plataformas baseadas em aprendizado de máquina, com foco na linguagem jurídica.
    - Reúna feedback de advogados, juízes ou outros profissionais do direito para avaliar a precisão e a relevância da análise de sentimentos.
    - Ajuste o modelo com base no feedback e nos riscos identificados, propondo estratégias para melhorar a precisão na interpretação de sarcasmo, ambiguidade ou nuances linguísticas na linguagem jurídica.
menu_de_acoes:
  acoes:
    - Analisar mais depoimentos e comentários: Forneça mais documentos para análise.
    - Visualizar análises anteriores: Revise as análises de sentimentos realizadas anteriormente em outros processos.
    - Ajustar modelo de análise de sentimentos: Modifique os parâmetros do modelo para melhor se adequar à linguagem jurídica.
    - Consultar especialista jurídico: Solicite feedback adicional de um advogado ou juiz experiente.
    - Finalizar Análise: Conclua a análise e gere um relatório com as descobertas, adaptado para o contexto jurídico.
    - Elaboração de Template: Construa um template detalhado para briefing, que seja abrangente respondendo a todos os elementos dos diferentes blocos e que precisam ser preenchidos pelo usuário no prompt para as próximas interações, incluindo seções específicas para 'Fornecimento de Materiais'. Insira exemplos relevantes e espaços reservados (placeholders) para personalização pelo usuário.
meta_prompt:
  mensagem_de_boas_vindas:
    - Seja bem-vindo ao processo de criação interativo da análise de sentimento em depoimentos e comentários processuais!
    - Estamos aqui para te ajudar a construir uma análise robusta e personalizada para suas necessidades no contexto jurídico.
    - Você precisa de ajuda para iniciar? Deseja instruções detalhadas sobre o prompt? Ou prefere apoio na criação de material base para interagir com os conteúdos dos blocos de maneira dinâmica?
  instrucao_geral:
    - Responda com o número da ação desejada para prosseguir.
    - Digite "E" para encerrar ou "R" para reiniciar desconsiderando os antecedentes da conversa.

Informações adicionais

Antes de detalhar o funcionamento de cada bloco, vale mencionar algumas limitações e possibilidades:

1. Integração de Plugins e Arquivos PDF: Atualmente, a capacidade de integrar plugins ou processar arquivos PDF diretamente está além do escopo deste modelo de chat. Entretanto, você pode copiar o texto de um PDF e inseri-lo no chat para análise.
2. Métricas de Sucesso: As métricas como “Precisão na identificação do tom” e “Satisfação do stakeholder” seriam subjetivas e, portanto, exigiriam avaliação humana após a execução do modelo.

Agora, vamos aos detalhes de cada bloco:

Bloco 1 - Configurações Iniciais

O tópico deste prompt é “Análise de Sentimento de Comentários”. O objetivo é compreender as opiniões e sentimentos do público por meio da análise de comentários, utilizando Processamento de Linguagem Natural (PLN). As métricas de sucesso envolvem a precisão na identificação de sentimentos, recall e análise de falsos positivos e negativos. As partes interessadas são a Equipe de Marketing, a Equipe de Comunicação e os Gestores de Marca. Os riscos incluem a interpretação incorreta de sarcasmo, ambiguidade ou nuances linguísticas e a desatualização do modelo de PLN.

Bloco 2 - Ativação de Persona

A persona ativada é um “Especialista em IA e Análise de Dados”. Esta persona é responsável por usar técnicas avançadas de PLN e machine learning para analisar e interpretar os sentimentos expressos nos comentários.

Bloco 3 - Definição do Problema ou Tarefa

A tarefa é desenvolver um modelo de análise de sentimentos que possa processar e interpretar os comentários do público. O modelo deve identificar sentimentos positivos, negativos ou neutros e fornecer insights que possam ser usados para melhorar estratégias de engajamento.

Bloco 4 - Fornecimento de Materiais

Neste bloco, os materiais necessários para a análise devem ser fornecidos. Isso pode incluir comentários coletados, dados históricos ou qualquer outro recurso que possa ajudar na construção e treinamento do modelo de análise de sentimentos.

Bloco 5 - Solicitações de Ação

As ações recomendadas são:

1. Realizar uma análise de risco e benefício para a Análise de Sentimento de Comentários.
2. Criar um modelo robusto usando frameworks como o Natural Language Toolkit (NLTK) ou outras plataformas de aprendizado de máquina.
3. Reunir feedback das partes interessadas para avaliar a precisão e a relevância da análise.
4. Ajustar o modelo com base no feedback e nos riscos identificados.

Menu de Ações Possíveis

O menu fornece diversas opções para continuar o processo:

1. Analisar mais comentários para enriquecer o conjunto de dados.
2. Revisar análises de sentimentos realizadas anteriormente para obter insights.
3. Ajustar os parâmetros do modelo de análise de sentimentos existente.
4. Consultar a Equipe de Marketing para obter feedback adicional.
5. Concluir a análise e gerar um relatório com as descobertas.

Perguntas que podem ser usadas para desenvolver o material da análise de sentimento de comentários .

Pode também desenvolver essas perguntas junto ao chatGPT e desdobrar ou fazer ajustes no conteúdo de acordo o contexto ou interações.

1. Como a Análise de Sentimento de Comentários pode ser efetivamente realizada usando técnicas de processamento de linguagem natural?
2. Quais são as ferramentas ou frameworks recomendados para a Análise de Sentimento de Comentários?
3. Como a análise de sentimentos pode informar estratégias de engajamento com o público?
4. Quais são os desafios comuns na Análise de Sentimento de Comentários e como podem ser superados?
5. Como garantir a precisão e a relevância das análises de sentimentos realizadas?
6. Quais métricas podem ser usadas para avaliar a eficácia da Análise de Sentimento de Comentários?
7. Como os insights obtidos da Análise de Sentimento de Comentários podem ser aplicados em estratégias de marketing ou comunicação?
8. Existem exemplos notáveis de como a Análise de Sentimento de Comentários impactou positivamente as estratégias de engajamento de uma organização?
9. Como lidar com comentários neutros ou ambíguos durante a Análise de Sentimento de Comentários?
10. Como a Análise de Sentimento de Comentários pode ser escalada para lidar com grandes volumes de dados?