最近几年来，自然语言处理技术的发展和普及，为文本分析和信息提取提供了有力支持。在这样的背景下，ChatGPT（Chat 预测式文本生成器）作为一种基于深度学习的对话生成模型，已逐步成了自然语言处理领域的热门研究方向。ChatGPT 能够预测下一个词或字符的几率，从而生成具有人类语言特点的文本，可以利用于各种对话场景，如问答系统、对话机器人、智能客服等。

但是，ChatGPT 不单单是一种强大的对话生成器，它也能够用于提取论文观点。当我们需要对大量论文进行分类、汇总、总结时，传统的手动浏览和摘录工作十分繁琐，而 ChatGPT 则可以提供一种自动化的解决方案，大大节省时间和精力。具体而言，可以通过将论文中的摘要或全文输入到 ChatGPT 中，利用其生成的对话，自动提取出论文的观点和主题，并对其进行分类和汇总。

在实际利用中，ChatGPT 提取论文观点的步骤一般包括以下几个进程：

1. 数据预处理。将论文的摘要或全文进行清洗和分词处理，去除其中的特殊符号和停用词等无关信息，减少噪声干扰和提高模型的效力。

2. 模型训练。以清洗后的论文摘要或全文作为训练数据，使用 ChatGPT 模型进行有监督的训练，得到一个基于语言模型的文本生成器。

3. 生成对话。将训练好的 ChatGPT 模型利用于提取论文观点的任务中，输入待分析的论文摘要或全文，生成相应的对话文本。其中，每一个对话文本都可以看做是 ChatGPT 模型对所输入的文本的自动分析和总结得出的结论。

4. 观点分类。将 ChatGPT 生成的对话文本进行分类处理，根据其中的关键词和常见主题，判断所提取的观点属于哪一个分类，如技术创新、市场发展、政策研究等。

5. 结果汇总。将提取出的观点和主题进行整合和汇总，构成对论文的全面总结。

总的来讲，ChatGPT 提取论文观点的技术，不但能提高论文分析和处理的效力，减少人工劳动，而且还可以下降分析和总结的主观性，避免个人意见和经验的影响。但需要注意的是，ChatGPT 本身也存在一些问题和局限，如对某些特殊领域的语言理解能力较弱、对文本中的上下文关系处理不够完善等，因此在实际利用中，需要根据具体情况进行公道的选择和调剂。

整体而言，ChatGPT 提取论文观点的技术在自然语言处理领域中具有广泛的利用前景，未来还有许多研究和发展的空间。