LLMベースのアルゴリズムを設計して、字幕を段落と章に整理する。
フリーのプロンプト百科事典 Wikiprompt より
LLMベースのアルゴリズムを設計して、字幕を段落と章に整理する。 LLMを用いて字幕セグメントを段落と章に整理するアルゴリズムの設計を求める詳細なプロンプト。コンテキストウィンドウ、ページネーション、コスト、出力形式に関する特定の制約を含む。
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现在我有一个字幕JSON文件，格式为
```TypeScript
type SubtitleSegment = {
start: number;
end: number;
text: string;
words: { word: string; start: number; end: number }[];
};
type Subtitle = {
segments: SubtitleSegment[];
};
```
Segment可以理解为一个句子或者句子的一部分，现在请帮我设计一个算法，根据字幕文件内容中句子之间的关系，整理成段落（Paragraph）和章节（Chapter）。
返回的格式为
```TypeScript
type Paragraph = {
start: number;
end: number;
text: string;
segments: SubtitleSegment[];
};
type Chapter = {
title: string;
paragraphs: Paragraph[];
};
type Transcription = {
chapters: Chapter[];
};
```
使用大语言模型技术，但需要考虑：
1. 上下文窗口长度，字幕内容可能非常长，因此需要事先分页
2. 如果分页，注意不要让段落和章节之间出现断层，也就是不要让一个章节的内容被分到两页中导致上下文不连贯
3. 大语言模型不擅长数数，因此不能要求它输出字符位置，只能返回拆分后的结果进行分析
4. 大语言模型可以返回结构化数据，但要注意返回的内容不一定精准，可能会有删减文字、标点
5. 最好能考虑大模型调用的成本，不要让大模型调用次数太多或传输的数据太多，例如是否可以一次返回章节和段落的关系
请设计算法，可以辅助代码说明
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使い方
このプロンプトは coding 向けに設計されています。上の内容をコピーして、お好みの AI ツールに貼り付けてください。
最良の結果を得るには、プレースホルダー（角括弧や大文字で示された部分）を具体的な要件に置き換えてください。
ノート
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