ChatGPT istifadə edərək mətnin təhlili

Mətn analitikası və ya mətnin öyrənilməsi böyük həcmdə strukturlaşdırılmamış mətn məlumatlarından qiymətli fikirlərin çıxarılması üçün vacib bir texnikadır. 

Nümunələri, meylləri və əlaqələri aşkar etmək üçün mətnin işlənməsi və təhlili daxildir.

Şirkətlərə, tədqiqatçılara və təşkilatlara mətnlərdən toplanan məlumatlara əsaslanaraq qərarlar qəbul etməyə imkan verir. 

Strukturlaşdırılmamış məlumatların həcmi eksponent olaraq artmağa davam etdikcə, dəqiq və səmərəli mətn analitika vasitələrinə ehtiyac marketinq, maliyyə, səhiyyə və sosial elmlər kimi müxtəlif sahələrdə getdikcə kritik hala gəldi.

Ənənəvi olaraq, mətn təhlili qaydalara əsaslanan metodlardan və SpaCY və transformator texnikası kimi maşın öyrənmə üsullarından istifadə etməklə həyata keçirilir. Bu üsulların effektivliyi sübut olunsa da, mükəmməlləşdirilməsi üçün xeyli səy və təcrübə tələb olunur.

kimi böyük dil modellərinin (LLM) yaranması ilə GPT söhbəti di OpenAI. O, insana bənzəyən mətn yaratmaq və konteksti anlamaqda diqqətəlayiq imkanlar nümayiş etdirib və onu mətn təhlili tapşırıqları üçün perspektivli vasitəyə çevirib. entity recognition, sentiment analysisVə topic modeling.

İndi ChatGPT istifadə edərək mətn təhlilini necə həyata keçirə biləcəyimizi görək.

Ənənəvi üsul (tək modellər) vs. LLM

Keçmişdə biz həmişə maşın öyrənməsində müxtəlif tapşırıqlar üçün müxtəlif modellərdən istifadə etmişik. Məsələn, əgər mən mətndən bilik çıxarmaq istəsəm, adlandırılmış obyektin tanınması modelindən (NER –) istifadə etməliyəm. Named Entity Recognition), mətnimi ayrı-ayrı siniflərə təsnif etmək lazımdırsa, mənə təsnifat modeli lazımdır. Hər bir fərqli fəaliyyət, ya köçürmə öyrənmə, ya da təlim vasitəsilə modellərin hər bir fəaliyyət üçün fərqli şəkildə hazırlanmasını tələb edirdi.

-nin təqdimatı ilə Large Language Models (LLM), bir LLM modeli təlimlə və ya təlimsiz çoxlu NLP tapşırıqlarını yerinə yetirə biləcək. İstənilən fəaliyyət ola bilər defisadəcə göstərişlərdəki təlimatları dəyişdirməklə həll edilir.

İndi gəlin ənənəvi NLP tapşırığını necə yerinə yetirəcəyimizi görək GPT söhbəti və ənənəvi üsulla müqayisə edin. NLP tərəfindən yerinə yetiriləcək tapşırıqlar GPT söhbəti bu məqalədə bunlardır:

• Bilik Çıxarışı (NER)
• Mətnin təsnifatı
• Sentiment analysis
• Xülasə

Bilik Çıxarışı (NER)

Adlandırılmış Müəssisə Tanınması (NER) mətn məlumatlarının müxtəlif bloklarında terminlərin avtomatik müəyyən edilməsi vəzifəsinə istinad edir. O, əsasən klinik qeydlərdən dərman adları, sığorta iddialarından qəza ilə bağlı terminlər və qeydlərdən domenə xas olan digər terminlər kimi mühüm subyekt kateqoriyalarını çıxarmaq üçün istifadə olunur.

Qeyd edək ki, bu fəaliyyət tibbi sahəyə xasdır. Əvvəllər bizdən mətndəki xüsusi sinfi və termini bilmək üçün bir model üçün 10.000-dən çox məlumat sətirini qeyd etməyi və öyrətməyi tələb edirdi. ChatGPT termini əvvəlcədən öyrədilmiş mətn və ya dəqiq tənzimləmə olmadan düzgün müəyyən edə bilər ki, bu da nisbətən yaxşı nəticədir!

Mətnin təsnifatı

Mətn təsnifatları nəhəng verilənlərdən mətnin kateqoriyalara bölünməsi və tapılmasının avtomatik prosesinə aiddir, mətn məlumatlarının axtarışında və çıxarılmasında mühüm rol oynayır. Mətn təsnifatı tətbiqlərinə misal olaraq klinik xəbərdarlıqlar və ya risk faktorunun təsnifatı, avtomatik diaqnostik təsnifat və spam aşkarlanması daxildir.

Sentiment analysis

Sentiment analysis mətndə ifadə olunan hiss və ya emosiyanı müəyyən etməyi nəzərdə tutur. Mətni əvvəlcədən kateqoriyalara ayırmaq məqsədi daşıyırdefinite, müsbət, mənfi və ya neytral kimi, müəllif tərəfindən çatdırılan əsas hiss əsasında. 

Hiss analizinin tətbiqlərinə aşağıdakılar daxildir:

• müştəri rəylərinin və rəylərinin təhlili,
• sosial media əhval-ruhiyyəsini izləmək,
• bazar tendensiyalarının monitorinqi e
• seçki kampaniyaları zamanı siyasi əhval-ruhiyyənin ölçülməsi.

Xülasə

Avtomatik xülasələr bir və ya bir neçə sənədin əsas mövzularının müəyyən edilməsi və qısa və dəqiq şəkildə təqdim edilməsi prosesinə aiddir. Bu, istifadəçiyə qısa müddətdə böyük məlumat hissələrinə nəzər salmağa imkan verir. Nümunə tətbiqlərə xəbər məqalələrindən tezislərin avtomatik yaradılmasına və tədqiqat məqaləsinin tezislərindən cümlələr çıxararaq məlumatın ümumiləşdirilməsinə imkan verən xülasə sistemi daxildir.

ChatGPT xüsusilə uzun məqalələr və mürəkkəb rəylər üçün əla xülasə vasitədir. Rəyləri ChatGPT-də yerləşdirməklə məhsulun icmal xülasəsini bir baxışda asanlıqla öyrənə bilərik.

LLM-lərin limiti

Bu məqalənin məqsədi LLM-lərin mətn təhlili tapşırıqlarını yerinə yetirmək qabiliyyətini araşdırmaq olduğundan, onların məhdudiyyətlərini də tanımaq vacibdir. LLM-lərin bəzi əsas məhdudiyyətlərinə aşağıdakılar daxildir:

1. Resursdan istifadə : LLM-lərdən istifadə əhəmiyyətli hesablama və maliyyə resursları tələb edir ki, bu da məhdud resursları olan kiçik təşkilatlar və ya ayrı-ayrı tədqiqatçılar üçün problem ola bilər. Bu günə olan məlumata görə, ChatGPT böyük miqdarda məlumatı təhlil etmək üçün giriş və çıxış üçün yalnız 8.000-ə yaxın işarəni qəbul edir, istifadəçidən mətni bir neçə məlumat parçasına bölməsini tələb edir və tapşırıqlar üçün çoxlu API çağırışları tələb edə bilər.
2. Sürətli ifadələrə həssaslıq : LLM-lərin performansına göstərişlərin ifadə üsulu təsir edə bilər. Sürətli mətndə cüzi dəyişiklik fərqli nəticələr verə bilər ki, bu da ardıcıl və etibarlı çıxış axtararkən narahatlığa səbəb ola bilər.
3. Domen spesifik təcrübəsinin olmaması : LLM-lər müxtəlif domenlər haqqında ümumi anlayışa malik olsalar da, onlar domenə məxsus məlumatlar üzrə təlim keçmiş ixtisaslaşmış modellərlə eyni səviyyədə təcrübəyə malik olmaya bilər. Nəticə etibarilə, onların performansı bəzi hallarda optimal olmaya bilər və xüsusilə yüksək ixtisaslaşdırılmış və ya texniki məlumatlarla işləyərkən dəqiq tənzimləmə və ya xarici bilik tələb edə bilər.

Ercole Palmeri