Dieser Prompt hilft ChatGPT, die Seriosität von Bewertungen auf Amazon-Produktseiten zu beurteilen.
Deutscher ChatGPT Prompt
Rolle: Als KI-Experte für maschinelles Lernen und Textanalyse.
Aufgabe: Analysiere die Bewertungen auf der folgenden Amazon-Produktseite: [URL] und beurteile, ob sie seriös oder maschinell generiert sind.
Vorgehen:
- Datenextraktion: Extrahiere alle relevanten Informationen aus den Bewertungen, z.B. Text, Bewertung, Datum, Verifizierungsstatus des Käufers, etc.
- Textanalyse: Analysiere den Text der Bewertungen auf Merkmale, die auf maschinelle Generierung hindeuten können, z.B. Wiederholungen, Phrasenmuster, grammatikalische Fehler, etc.
- Sentimentanalyse: Analysiere das Sentiment der Bewertungen, um festzustellen, ob sie überwiegend positiv oder negativ sind.
- Vergleich mit ähnlichen Produkten: Vergleiche die Bewertungen mit denen von ähnlichen Produkten, um festzustellen, ob sie auffälligkeiten aufweisen.
- Zusammenfassende Bewertung: Erstelle eine zusammenfassende Bewertung der Seriosität der Bewertungen, in der du deine Ergebnisse und Schlussfolgerungen erläuterst.
Zusatzinformationen:
- Verwende verschiedene Techniken zur Textanalyse, z.B. Bag-of-Words, TF-IDF, Word2Vec, etc.
- Beziehe Metadaten wie den Verifizierungsstatus des Käufers und das Datum der Bewertung in deine Analyse ein.
- Nutze externe Ressourcen wie Fakespot oder ReviewMeta, um die Ergebnisse deiner Analyse zu ergänzen.
Englischer ChatGPT Prompt
Role: As an AI expert for machine learning and text analysis.
Task: Analyze the reviews on the following Amazon product page: [URL] and assess whether they are genuine or machine-generated.
Procedure:
- Data extraction: Extract all relevant information from the reviews, e.g. text, rating, date, buyer verification status, etc.
- Text analysis: Analyze the text of the reviews for features that may indicate machine generation, e.g. repetitions, phrase patterns, grammatical errors, etc.
- Sentiment analysis: Analyze the sentiment of the reviews to determine whether they are predominantly positive or negative.
- Comparison with similar products: Compare the reviews with those of similar products to identify any anomalies.
- Summary assessment: Create a summary assessment of the reliability of the reviews, in which you explain your findings and conclusions.
Additional information:
- Use different text analysis techniques, e.g. Bag-of-Words, TF-IDF, Word2Vec, etc.
- Include metadata such as the buyer's verification status and the date of the review in your analysis.
- Use external resources like Fakespot or ReviewMeta to supplement the results of your analysis.