是的，這種解釋性方法可以應用於其他形式的文本，如程式碼或數學公式。對於程式碼，可以通過分析程式碼的結構和語法特徵來識別編程風格，並利用聚類技術將相似風格的程式碼片段聚集在一起。接著，可以使用LLMs生成對於這些程式碼風格的描述，幫助開發者理解不同編程風格的特點。對於數學公式，則可以通過分析公式的結構和使用的符號來識別數學風格，並生成相應的描述。這樣的應用不僅能提高對於程式碼和數學文本的理解，還能促進教育和學習，幫助學生和專業人士更好地掌握這些領域的知識。