Analýza textu pomocí chatGPT

Analýza textu neboli dolování textu je životně důležitá technika pro extrahování cenných poznatků z velkého množství nestrukturovaných textových dat. 

Zahrnuje zpracování a analýzu textu s cílem objevit vzorce, trendy a vztahy.

Umožňuje společnostem, výzkumníkům a organizacím rozhodovat se na základě informací získaných z textů. 

Vzhledem k tomu, že objem nestrukturovaných dat stále exponenciálně roste, je potřeba přesných a účinných nástrojů pro analýzu textu stále důležitější v různých odvětvích, jako je marketing, finance, zdravotnictví a společenské vědy.

Textová analýza byla tradičně prováděna pomocí metod založených na pravidlech a technik strojového učení, jako je SpaCY a technika transformátoru. I když se tyto metody ukázaly jako účinné, vyžadují značné úsilí a odborné znalosti k dokonalosti.

S příchodem velkých jazykových modelů (LLM) jako např ChatGPT di OpenAI. Prokázal pozoruhodné schopnosti při generování lidského textu a porozumění kontextu, což z něj činí slibný nástroj pro úlohy analýzy textu, jako je např. entity recognition, sentiment analysisA topic modeling.

Podívejme se nyní, jak můžeme provést analýzu textu pomocí ChatGPT.

Tradiční metoda (jednotlivé modely) vs. LLM

V minulosti jsme vždy používali různé modely pro různé úkoly ve strojovém učení. Například, pokud chci extrahovat znalosti z textu, budu muset použít pojmenovaný model rozpoznávání entit (NER – Named Entity Recognition), pokud potřebuji zařadit svůj text do samostatných tříd, budu potřebovat klasifikační model. Každá odlišná aktivita vyžadovala, aby byly modely pro každou aktivitu trénovány odlišně, buď přenosovým učením, nebo tréninkem.

Se zavedením Large Language Models (LLM), model LLM bude schopen provádět více úkolů NLP s nebo bez školení. Jakákoli činnost může být defidokončit jednoduše změnou pokynů ve výzvách.

Nyní se podívejme, jak provést tradiční úkol NLP v ChatGPT a porovnat to s tradičním způsobem. Úkoly NLP, které bude provádět ChatGPT v tomto článku jsou:

• Extrakce znalostí (NER)
• Klasifikace textu
• Sentiment analysis
• Riepilogo

Extrakce znalostí (NER)

Rozpoznávání pojmenovaných entit (NER) se týká úlohy automatické identifikace termínů v různých blocích textových dat. Používá se hlavně k extrakci důležitých kategorií entit, jako jsou názvy léků z klinických poznámek, termíny související s nehodami z pojistných událostí a další termíny specifické pro doménu ze záznamů.

Všimněte si, že tato činnost je specifická pro lékařskou doménu. Dříve jsme museli anotovat a trénovat více než 10.000 XNUMX řádků dat pro jeden model, abychom znali konkrétní třídu a termín v textu. ChatGPT dokáže správně identifikovat termín bez předem trénovaného textu nebo dolaďování, což je poměrně dobrý výsledek!

Klasifikace textu

Textové klasifikace označuje automatický proces vyhledávání a třídění textu do kategorií z velkých dat, hraje zásadní roli při vyhledávání a extrakci textových dat. Příklady aplikací pro klasifikaci textu zahrnují klinická upozornění nebo kategorizaci rizikových faktorů, automatickou diagnostickou klasifikaci a detekci spamu.

Sentiment analysis

Sentiment analysis zahrnuje určení pocitu nebo emoce vyjádřené v textu. Jeho cílem je zařadit text do předkategoriídefinite, jako pozitivní, negativní nebo neutrální, na základě základního sentimentu zprostředkovaného autorem. 

Aplikace analýzy sentimentu zahrnují:

• analýza zákaznických recenzí a zpětná vazba,
• sledování nálady na sociálních sítích,
• sledování tržních trendů e
• měření politického sentimentu během volebních kampaní.

Riepilogo

Automatické souhrny se týkají procesu, kterým jsou identifikována hlavní témata jednoho nebo více dokumentů a prezentována stručným a přesným způsobem. To umožňuje uživateli podívat se na velké kusy dat v krátkém čase. Příklady aplikací zahrnují souhrnný systém, který umožňuje automatické generování abstraktů ze zpravodajských článků a sumarizaci informací extrahováním vět z abstraktů výzkumných prací.

ChatGPT je vynikající souhrnný nástroj, zejména pro dlouhé články a komplikované recenze. Vložením recenzí do ChatGPT můžeme snadno na první pohled znát souhrn recenzí produktu.

Limit LLM

Vzhledem k tomu, že účelem tohoto článku je prozkoumat schopnost LLM provádět úlohy analýzy textu, je nezbytné také rozpoznat jejich omezení. Některá z klíčových omezení LLM zahrnují:

1. Využití zdrojů : Používání LLM vyžaduje značné výpočetní a finanční zdroje, což může být problém pro menší organizace nebo jednotlivé výzkumníky s omezenými zdroji. K dnešnímu dni ChatGPT přijímá pouze přibližně 8.000 XNUMX tokenů pro vstup a výstup, k analýze velkého množství dat, vyžaduje, aby uživatel rozdělil text na více částí dat, a může vyžadovat více volání API pro úkoly.
2. Citlivost na rychlé frázování : Výkon LLM může být ovlivněn tím, jak jsou formulovány výzvy. Nepatrná změna v rychlém znění může vést k odlišným výsledkům, což může být důvodem k obavám při hledání konzistentního a spolehlivého výstupu.
3. Nedostatek odborných znalostí konkrétní domény : Zatímco LLM mají obecné znalosti o různých doménách, nemusí mít stejnou úroveň odbornosti jako specializované modely trénované na datech specifických pro doménu. V důsledku toho nemusí být jejich výkon v některých případech optimální a může vyžadovat jemné doladění nebo externí znalosti, zejména při práci s vysoce specializovanými nebo technickými informacemi.

Ercole Palmeri