前言：

国内的人写剧本不安规范走，没有按照国际统一标准制作，导致后面一堆问题需要人为处理，接触了下国外的几种剧本分析或是影视制片管理软件，有一款说是带AI分析，结果试用了发现人家前提就是剧本规范，才能实现后面其他功能。。要命。。

一步步来首先实现剧本拆分。。之后再考虑合理化剧本格式和后续的事情。

目的：

利用AI(GPT)类算法对剧本进行分析，拆分角色，道具，场景，重要性。未来扩展拆分对话，分析所在地分布，风险信息，难度等，可发展空间很广。

(资料图片仅供参考)

目前阶段以资产的需求先以拆分角色，道具，场景，重要性为主。

注意事项

默认情况GPT应用会用尽可能少的语言和结果回复我们，同时基于GPT3.5的应用很多时候不知道具体他要做些什么和需要做多细。

最好先针对GPT所扮演的角色，提供一个角色定义，然后定义角色，道具，场景的含义，加上一些要求条件，如不要省略结果，每个都罗列出来。

或是在每个结果后加上资产的出现频率/次数，用另外的方式尽可能让AI不要漏和省略。

最后，最简单的需求是列出出现的人名，人的昵称，不要去计算他们之间的关系和描述。

补充，很多应用并不是针对我的特定需求定制的，所以不完善是可以理解的，在其他领域他们的功能依旧很强大。

读取PDF识别内容的方案

目前市面上的GPT类应用，支持PDF读取的有

Bing Chat-GPT4改

ChatPdf-GPT3.5

PandaGPT-GPT3.5

ChatDoc-GPT3.5

科研喵 微信小程序-GPT3.5

过程用了多种方式验证，过程数据很多就不发了，很多应用气的我哆嗦。还是说结论

Bing Chat > ChatPdf >PandaGPT=ChatDoc

Bing Chat的语言能力是强于其他GPT3.5应用很多的。。

还做了读取链接的测试，让更多GPT应用可以实现我的需求，结果的影响在于文字数无论PDF还是链接，都不能过大，2者的结果是近似的。

另外直接使用表格形式，容易增多字符，导致出现文字上限，内容不全，所以先展示全部内容，确认不缺少后，再让它转成表格较为稳妥。

最后还是要再次说下，其他应用并不是不好用，只是针对我的需求来说不好用。实际再论文文献的翻译，分析，提炼等非常好用。。我的用途不一样。

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