Resúmenes de AI
Como su nombre indica, AI Summaries utiliza el poder de la IA para crear automáticamente resúmenes por usted. Puede resumir documentos, citas codificadas, grupos de documentos o citas codificadas con códigos de un grupo. Los resultados se almacenan en memo vinculados a sus respectivas entidades resumidas.
Puede acceder a AI Codificación a través de la cinta Buscar y codificar, en la sección Analizar de la barra de herramientas de documentos y de las barras de herramientas del gestor de códigos y documentos, o en la sección Análisis de los menús contextuales de documentos, códigos, grupos de documentos o grupos de códigos.
Resumen rápido
Comience seleccionando los documentos, códigos o grupos que quiere que ATLAS.ti codifique por usted. Después de hacer clic en "Resumir", ATLAS.ti le preguntará si quiere continuar y le mostrará una estimación aproximada del tiempo que tardará en procesar sus datos.
AI Summaries subirá el contenido de su documento a los servidores de ATLAS.ti y OpenAI. Nunca subiremos sus datos sin su consentimiento explícito. Si desea continuar, active la casilla en la que reconoce que está de acuerdo con nuestroCLUFy laPolítica de Privacidad. OpenAI NO utilizará los datos de los usuarios de ATLAS.ti para entrenar los modelos de OpenAI.
Puede seguir trabajando mientras se ejecutan los resúmenes de IA.
AI Summaries sólo funciona con contenidos de texto. Cómo funciona en documentos se explica por sí mismo, pero un resumen en un código puede requerir alguna explicación. Al resumir un código, ATLAS.ti obtiene todas las citas textuales codificadas con este código, las ordena por orden de aparición, crea un gran texto virtual a partir de todas ellas, y luego obtiene un resumen sobre este texto.
Cuando resuma documentos o códigos, obtendrá un resumen por documento o código. Cuando resuma grupos, obtendrá un resumen por grupo. Funciona de forma muy parecida a cuando se recogen citas de texto para un resumen de códigos: Primero, ATLAS.ti reúne todos los documentos (o códigos), luego los pone uno tras otro en un gran texto virtual, y luego obtiene un resumen de todos ellos.
Los documentos PDF suelen ser fácilmente legibles para los humanos, pero no así para el ordenador: Dado que el PDF se desarrolló originalmente como formato de impresión, tiene una gran fidelidad visual, pero el orden del texto puede ser técnicamente muy diferente de cómo lo percibimos los humanos. Por ello, los documentos PDF pueden dar a veces malos resultados.
Tenga en cuenta que, aunque en general es beneficioso que los modelos GPT se hayan entrenado con grandes cantidades de texto, en algunas situaciones esto puede dar lugar a resultados incorrectos que no reflejen con exactitud personas, lugares o hechos reales. En algunos casos, los modelos GPT pueden codificar sesgos sociales como estereotipos o sentimientos negativos hacia determinados grupos. Deberá evaluar la exactitud de los resultados en función de su caso de uso.