การวิเคราะห์แก่นเรื่องโดยอัตโนมัติ

การวิเคราะห์แก่นเรื่องโดยอัตโนมัติใช้แนวทาง "Zero Prompt" ของเรา: คุณไม่จำเป็นต้องป้อนพรอมต์ใด ๆ เนื่องจาก Skimle จะใช้โครงสร้างที่มีอยู่ในเอกสารเพื่อสร้างหมวดหมู่

การวิเคราะห์นี้สร้างหมวดหมู่ระดับบนสุดที่ชื่อว่า "แก่นเรื่องที่ระบุได้" พร้อมกับหมวดหมู่ย่อยที่อิงตามหัวข้อและคำถามในเอกสารของคุณ

ตัวอย่างผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ ซึ่งแสดงหมวดหมู่ระดับบนสุดที่ชื่อว่า "แก่นเรื่องที่ระบุได้" พร้อมกับหมวดหมู่เพิ่มเติมที่อิงตามคำถามในการสัมภาษณ์

บันทึก: การวิเคราะห์นี้เหมาะอย่างยิ่งเมื่อเอกสารในโครงการของคุณมีโครงสร้างคล้ายกัน!

ขั้นที่ 1: การระบุประเด็นจากเอกสารของคุณ

Skimle จะตรวจดูเอกสารที่คุณอัปโหลดแต่ละฉบับ และใช้ LLM เพื่อระบุหัวข้อของเอกสารและคำถามในการสัมภาษณ์

ขั้นที่ 2: การสร้างหมวดหมู่เริ่มต้นจากประเด็นที่ปรากฏข้ามเอกสารต่าง ๆ

จากนั้น Skimle จะนำผลลัพธ์จากขั้นก่อนหน้ามาสร้างชุดหมวดหมู่เชิงประเด็นที่กระชับ จำนวนประมาณสิบกว่าหมวดหมู่หรือน้อยกว่า โดยอิงตามหัวข้อและคำถามที่ระบุไว้ในขั้นก่อนหน้า

ขั้นที่ 3: การดึงข้อค้นพบจากเอกสารของคุณ

ในขั้นนี้ Skimle จะตรวจดูเอกสารของคุณแต่ละฉบับ และดึงข้อค้นพบตามประเด็นระดับบนสุดที่ระบุไว้ในขั้นก่อนหน้า

ขั้นที่ 4: การสร้างหมวดหมู่ย่อยจากข้อค้นพบที่ดึงออกมา

ในขั้นสุดท้าย Skimle จะตรวจสอบข้อค้นพบที่กำหนดให้กับแต่ละหมวดหมู่ และสร้างหมวดหมู่ย่อยจากข้อค้นพบที่ดึงออกมา

ตัวอย่าง

การวิเคราะห์แก่นเรื่องโดยอัตโนมัติเหมาะกับโครงการใด ๆ ที่ประเด็นควรปรากฏขึ้นจากเนื้อหาที่มีโครงสร้างสอดคล้องกัน ตัวอย่างเช่น นักวิจัยที่ทำการวิเคราะห์เชิงประเด็นแบบสะท้อนคิดตามแนวทางของ Braun and Clarke กับการสัมภาษณ์ 40 ครั้ง สามารถให้ Skimle จัดการรอบแรกของการจัดหมวดหมู่และการตั้งประเด็น - โดยใช้เวลาของตนเองไปกับการตีความผลลัพธ์มากกว่าการแท็กคำพูดด้วยมือ