これまでChatGPTにお悩み相談、子育てシミュレーション、性格特性診断などを依頼してきましたが、今回は単語ごとの特徴量の評価と主成分分析による分類、という基礎技術的な依頼をしてみたのでその結果を共有します。

今回の仮説

ChatGPTにいくつかの単語・概念を提示したらそれらの特徴量の相対値を定量的に評価してくれるのではないか。また、特徴量パラメータセットを与えれば、主成分分析をシミュレートしてくれるのではないか。

実験

何種類かの果物・野菜を評価・分類してみる。

下ごしらえ：特徴量の提案

特徴量の評価

主成分分析のシミュレート

第一主成分に基づく分類

所感等

2013年頃のWord2Vecの単語ベクトルの段階で
　「王様」- 「男」+ 「女」= 「女王」
のような演算ができていたので、ChatGPTでもできるだろうと思っていましたが見込み通りできました。思った以上にシンプルなプロンプトで期待に答えてくれたのが印象的でした。

また、パラメータの定量評価にあたって、評価値がとても扱いやすいスケールで表現されていて「いい感じに空気読んでくれるな〜」と感心しました（0.98~0.96の範囲に収まるとかだと見づらい）。

今後の応用

いろいろなものの整理・比較・類以度評価などが、これと同じ流れでできそうだなと感じました。単語レベルの概念のみならず、コンテンツや、ポストイットに書かれたアイデア、はたまた人間の性格なども同じように整理・比較できると期待しています。

追記

上記の手法を試しに漫画に適用してみました。