如何用ChatGPT：学习多们外语
ChatGPT非常擅长将输入转换成不同的格式，例如多语种文本翻译、拼写及语法纠正、语气调整、格式转换等。
文本识别和翻译
中文转西班牙语
指令示例：
prompt = f"""
将以下中文翻译成西班牙语: \
```您好，我想订购一个搅拌机。```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)
识别语种
指令示例：
prompt = f"""
请告诉我以下文本是什么语种:
```Combien coûte le lampadaire?```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response) 多语种翻译
指令示例：
prompt = f"""
请将以下文本分别翻译成中文、英文、法语和西班牙语:
```I want to order a basketball.```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response) 融合翻译和语气
指令示例：
prompt = f"""
请将以下文本翻译成中文，分别展示成正式与非正式两种语气:
```Would you like to order a pillow?```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response) 通用翻译器
随着全球化与跨境商务的发展，交流的用户可能来自各个不同的国家，使用不同的语言，因此我们需要一个通用翻译器，识别各个消息的语种，并翻译成目标用户的母语，从而实现更方便的跨国交流。
指令示例：
user_messages = [
"La performance du système est plus lente que d'habitude.", # System performance is slower than normal
"Mi monitor tiene píxeles que no se iluminan.", # My monitor has pixels that are not lighting
"Il mio mouse non funziona", # My mouse is not working
"Mój klawisz Ctrl jest zepsuty", # My keyboard has a broken control key
"我的屏幕在闪烁" # My screen is flashing
]
for issue in user_messages:
prompt = f"告诉我以下文本是什么语种，直接输出语种，如法语，无需输出标点符号: ```{issue}```"
lang = get_completion(prompt)
print(f"原始消息 ({lang}): {issue}\n")
prompt = f"""
将以下消息分别翻译成英文和中文，并写成
中文翻译：xxx
英文翻译：yyy
的格式：
```{issue}```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response, "\n=========================================") 语气和风格调整
写作的语气往往会根据受众对象而有所调整。
例如，对于工作邮件，我们常常需要使用正式语气与书面用词，而对同龄朋友的微信聊天，可能更多地会使用轻松、口语化的语气。
指令示例：
prompt = f"""
将以下文本翻译成商务信函的格式:
```小老弟，我小羊，上回你说咱部门要采购的显示器是多少寸来着？```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response) 格式转换
ChatGPT非常擅长不同格式之间的转换，例如JSON到HTML、XML、Markdown等。
在下述例子中，我们有一个包含餐厅员工姓名和电子邮件的列表的JSON，我们希望将其从JSON转换为HTML。
指令示例：
data_json = { "resturant employees" :[
{"name":"Shyam", "email":"shyamjaiswal@gmail.com"},
{"name":"Bob", "email":"bob32@gmail.com"},
{"name":"Jai", "email":"jai87@gmail.com"}
]}
prompt = f"""
将以下Python字典从JSON转换为HTML表格，保留表格标题和列名：{data_json}
"""
response = get_completion(prompt)
print(response) 拼写及语法纠正
拼写及语法的检查与纠正是一个十分常见的需求，特别是使用非母语语言，例如发表英文论文时，这是一件十分重要的事情。
以下给了一个例子，有一个句子列表，其中有些句子存在拼写或语法问题，有些则没有，我们循环遍历每个句子，要求模型校对文本，如果正确则输出“未发现错误”，如果错误则输出纠正后的文本。
指令示例：
text = [
"The girl with the black and white puppies have a ball.", # The girl has a ball.
"Yolanda has her notebook.", # ok
"Its going to be a long day. Does the car need it’s oil changed?", # Homonyms
"Their goes my freedom. There going to bring they’re suitcases.", # Homonyms
"Your going to need you’re notebook.", # Homonyms
"That medicine effects my ability to sleep. Have you heard of the butterfly affect?", # Homonyms
"This phrase is to cherck chatGPT for spelling abilitty" # spelling
]
for i in range(len(text)):
prompt = f"""请校对并更正以下文本，注意纠正文本保持原始语种，无需输出原始文本。
如果您没有发现任何错误，请说“未发现错误”。
例如：
输入：I are happy.
输出：I am happy.
```{text[i]}```"""
response = get_completion(prompt)
print(i, response) 综合样例
这里展示一个综合样例，融合了文本翻译+拼写纠正+风格调整+格式转换。
指令示例：
text = f"""
Got this for my daughter for her birthday cuz she keeps taking \
mine from my room. Yes, adults also like pandas too. She takes \
it everywhere with her, and it's super soft and cute. One of the \
ears is a bit lower than the other, and I don't think that was \
designed to be asymmetrical. It's a bit small for what I paid for it \
though. I think there might be other options that are bigger for \
the same price. It arrived a day earlier than expected, so I got \
to play with it myself before I gave it to my daughter.
"""
prompt = f"""
针对以下三个反引号之间的英文评论文本，
首先进行拼写及语法纠错，
然后将其转化成中文，
再将其转化成优质淘宝评论的风格，从各种角度出发，分别说明产品的优点与缺点，并进行总结。
润色一下描述，使评论更具有吸引力。
输出结果格式为：
【优点】xxx
【缺点】xxx
【总结】xxx
注意，只需填写xxx部分，并分段输出。
将结果输出成Markdown格式。
```{text}```
"""
response = get_completion(prompt)
display(Markdown(response)) ChatGPT示例：