تحليل موضوعي تلقائي

يعتمد التحليل الموضوعي التلقائي على نهجنا القائم على "الأمر الصفري": فأنت لا تحتاج إلى كتابة أي أمر، لأن Skimle سيستخدم البنية الكامنة في المستندات لتكوين الفئات.

يُنشئ التحليل فئة في المستوى الأعلى تُسمى "المواضيع المحددة"، مع فئات فرعية مبنية على العناوين والأسئلة الواردة في مستنداتك.

مثال على ناتج التحليل، يُظهر فئة في المستوى الأعلى تُسمى "المواضيع المحددة"، مع فئات إضافية مبنية على أسئلة المقابلة.

ملاحظة: هذا التحليل مثالي عندما تكون مستندات مشروعك مُنظَّمة بطريقة متشابهة!

الخطوة 1: تحديد المواضيع من مستنداتك

يمر Skimle بكل المستندات التي تم تحميلها، ويستخدم نموذجًا لغويًا كبيرًا (LLM) لتحديد عناوين المستندات وأسئلة المقابلة.

الخطوة 2: تكوين فئات أولية من المواضيع المتقاطعة

يأخذ Skimle بعد ذلك نتائج الخطوة السابقة، ويُكوّن مجموعة من الفئات الموضوعية المقتصدة لا تتجاوز اثنتي عشرة فئة، بناءً على العناوين والأسئلة التي تم تحديدها في الخطوة السابقة.

الخطوة 3: استخراج الاستنتاجات من مستنداتك

في هذه المرحلة، يمر Skimle بكل مستند من مستنداتك ويستخرج الاستنتاجات بناءً على المواضيع في المستوى الأعلى التي تم تحديدها في الخطوة السابقة.

الخطوة 4: إنشاء الفئات الفرعية بناءً على الاستنتاجات المستخرجة

في الخطوة الأخيرة، يفحص Skimle الاستنتاجات المخصصة لكل فئة، ويُكوّن فئات فرعية بناءً على الاستنتاجات المستخرجة.

مثال

يناسب التحليل الموضوعي التلقائي أي مشروع تُفترض فيه نشأة المواضيع من مادة ذات بنية متسقة. فعلى سبيل المثال، يمكن لباحث يُجري تحليلًا موضوعيًا تأمليًا على طريقة براون وكلارك عبر 40 مقابلة أن يترك لـ Skimle مهمة الجولة الأولى من التصنيف وتحديد المواضيع - ليقضي وقته في تفسير النتائج بدلًا من تمييز الاقتباسات يدويًا.