Parvekirina nivîsê bi karanîna chatGPT

Analîtîka nivîsê, an jî derxistina nivîsê, teknîkek girîng e ji bo derxistina têgihîştina hêja ji mîqdarên mezin ên daneyên nivîsê yên nesazkirî. 

Ew pêvajo û analîzkirina nivîsê vedihewîne da ku qalib, meyl û têkiliyan kifş bike.

Ew rê dide pargîdan, lêkolîner û rêxistinan ku li ser bingeha agahdariya ku ji nivîsan têne berhev kirin biryaran bidin. 

Her ku hêjmara daneyên nesazkirî her ku diçe mezin dibe, hewcedariya amûrên analîtîka nivîsê ya rast û bikêr her ku diçe di pîşesaziyên cihêreng ên wekî kirrûbirra, darayî, lênihêrîna tenduristî û zanistên civakî de her ku diçe krîtîk dibe.

Bi kevneşopî, analîza nivîsê bi karanîna rêbazên bingehîn û teknîkên fêrbûna makîneyê yên wekî SpaCY û teknîka veguherîner ve hatî çêkirin. Digel ku van rêbazan bi bandor îsbat kirine, ji bo bêkêmasîkirina wan hewildan û pisporiyek girîng hewce dike.

Bi hatina modelên zimanên mezin (LLM) wek GPT chat di OpenAI. Di afirandina metnek mîna mirovî û têgihiştina çarçoweyê de kapasîteyên berbiçav destnîşan kiriye, ku ew dike amûrek sozdar ji bo karên analîzkirina nivîsê yên wekî entity recognition, sentiment analysise, e topic modeling.

Ka em naha bibînin ka em çawa dikarin bi karanîna ChatGPT parkirina nivîsê pêk bînin.

Rêbaza kevneşopî (modelên yekane) vs. LLM

Di paşerojê de, me her gav modelên cihêreng ji bo karên cihêreng di fêrbûna makîneyê de bikar aniye. Mînakî, heke ez bixwazim zanînê ji nivîsekê derxim, ez ê hewce bikim ku modelek nasîna saziyek binavkirî bikar bînim (NER - Named Entity Recognition), heke ez hewce bikim ku nivîsa xwe di çînên cihê de dabeş bikim, ez ê hewceyê modelek dabeşkirinê bikim. Her çalakiyek cûda hewce dike ku modelên ji bo her çalakiyê cûda bêne perwerde kirin, an bi fêrbûna veguheztinê an jî bi perwerdehiyê.

Bi danasîna ya Large Language Models (LLM), modelek LLM dê karibe gelek karên NLP bi an bêyî perwerdehiyê pêk bîne. Her çalakî dikare bibe defibi tenê bi guheztina rêwerzên di tavilan de qediya.

Naha em bibînin ka meriv çawa peywira kevneşopî ya NLP di nav de dike GPT chat û wê bi awayê kevneşopî bidin ber hev. Karên NLP-ê yên ku dê ji hêla bêne kirin GPT chat di vê gotarê de ev in:

• Derxistina zanînê (NER)
• Tesnîfkirina nivîsê
• Sentiment analysis
• Berhevkirinî

Derxistina zanînê (NER)

Naskirina Entity Named (NER) bi erka xwebernaskirina terman di blokên cihêreng ên daneyên nivîsê de vedibêje. Ew bi gelemperî ji bo derxistina kategoriyên girîng ên sazûmanan ên wekî navên dermanan ji navnîşên klînîkî, şertên têkildarî qezayê ji îdîayên bîmeyê, û şertên din ên taybetî yên domainê ji tomaran tê bikar anîn.

Têbînî ku ev çalakî ji bo qada bijîjkî taybetî ye. Berê ji me re lazim bû ku em ji 10.000 rêzên daneyan zêdetir şîrove bikin û perwerde bikin ji bo modelek yekane da ku di nivîsê de çîn û termê taybetî zanibin. ChatGPT dikare bêyî nivîsek pêş-perwerdekirî an baş-ahengek rast binav bike, ku ev encamek nisbeten baş e!

Tesnîfkirina nivîsê

Dabeşkirina nivîsê pêvajoya otomatîkî ya dîtin û dabeşkirina nivîsê di kategoriyan de ji daneyên mezin vedibêje, ew di vegerandin û derxistina daneya nivîsê de rolek bingehîn dilîze. Mînakên serîlêdanên dabeşkirina nivîsê hişyariyên klînîkî an kategorîzekirina faktora xetereyê, dabeşkirina tespîtkirina otomatîkî, û tespîtkirina spam in.

Sentiment analysis

Sentiment analysis bi diyarkirina hest an jî hesta ku di perçeyek nivîsê de tê îfade kirin pêk tê. Armanca wê ew e ku metnê di nav kategoriyên pêş de dabeş bikedefinite, wek erênî, neyînî an bêalî, li ser bingeha hesta bingehîn a ku ji hêla nivîskar ve hatî ragihandin. 

Serîlêdanên analîzkirina hestê ev in:

• analîzkirina nirxandin û nerînên xerîdar,
• şopandina hestên medya civakî,
• şopandina meylên bazarê e
• pîvandina hestên siyasî di dema kampanyayên hilbijartinê de.

Berhevkirinî

Kurteyên otomatîkî behsa pêvajoya ku tê de mijarên sereke yên yek an çend belgeyan têne destnîşankirin û bi rengek kurt û rast têne pêşkêş kirin. Ev dihêle ku bikarhêner di demek kurt de li perçeyên mezin ên daneyê binêre. Nimûne sepanan di nav xwe de pergalek kurtahî vedihewîne ku destûrê dide hilberandina otomatîkî ya kurtenivîsan ji gotarên nûçeyan û kurtkirina agahdarî bi derxistina hevokan ji kurtejiyanên kaxeza lêkolînê.

ChatGPT amûrek kurteya hêja ye, nemaze ji bo gotarên dirêj û nirxandinên tevlihev. Bi danîna nirxandinên li ChatGPT-ê, em dikarin bi nihêrînek kurteya nirxandina hilberê bi hêsanî bizanibin.

Sînorê LLMs

Ji ber ku mebesta vê gotarê ew e ku kapasîteya LLM-an ji bo pêkanîna peywirên analîzkirina nivîsê keşif bike, pêdivî ye ku meriv sînorên wan jî nas bike. Hin sînorên sereke yên LLM-ê hene:

1. Bikaranîna çavkaniyê : Bikaranîna LLM-ê çavkaniyên girîng ên hesabkerî û darayî hewce dike, ku dikare ji bo rêxistinên piçûk an lêkolînerên kesane yên bi çavkaniyên tixûbdar re bibe dijwariyek. Ji îro pê ve, ChatGPT tenê dora 8.000 nîşanan ji bo têketin û derketinê qebûl dike, da ku hejmareke mezin a daneyan pars bike, ji bikarhêner hewce dike ku nivîsê li gelek perçeyên daneyê bişkîne, û dibe ku ji bo peywiran gelek bangên API-yê hewce bike.
2. Hestiyariya ji bilêvkirina bilez : Performansa LLM-an dikare ji hêla awayê gotinê ve were bandor kirin. Guhertinek piçûk di peyva bilez de dikare encamên cûda derxe holê, ku dibe sedema fikaran dema ku li encamek domdar û pêbawer digerin.
3. Nebûna pisporiya taybetî ya domainê : Dema ku LLM xwedan têgihiştinek giştî ya domên cihêreng in, dibe ku ew ne xwediyê heman asta pisporiyê nebin wekî modelên pispor ên ku li ser daneyên taybetî yên domainê hatine perwerde kirin. Wekî encamek, dibe ku performansa wan di hin rewşan de ne çêtirîn be û dibe ku pêdivî ye ku meriv bi hûrgulî an zanîna derveyî hewce bike, nemaze dema ku bi agahdariya pir pispor an teknîkî re mijûl dibe.

Ercole Palmeri