Разбор текста с помощью chatGPT

Текстовая аналитика или интеллектуальный анализ текста — жизненно важный метод извлечения ценных сведений из больших объемов неструктурированных текстовых данных. 

Он включает в себя обработку и анализ текста для выявления закономерностей, тенденций и взаимосвязей.

Это позволяет компаниям, исследователям и организациям принимать решения на основе информации, полученной из текстов. 

Поскольку объем неструктурированных данных продолжает расти в геометрической прогрессии, потребность в точных и эффективных инструментах текстовой аналитики становится все более острой в таких разнообразных отраслях, как маркетинг, финансы, здравоохранение и социальные науки.

Традиционно анализ текста выполнялся с использованием методов, основанных на правилах, и методов машинного обучения, таких как SpaCY и метод преобразования. Хотя эти методы доказали свою эффективность, для их совершенствования требуются значительные усилия и опыт.

С появлением больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT di OpenAI. Он продемонстрировал замечательные возможности в создании человеческого текста и понимании контекста, что делает его многообещающим инструментом для таких задач анализа текста, как entity recognition, sentiment analysis, и topic modeling.

Давайте теперь посмотрим, как мы можем выполнять анализ текста с помощью ChatGPT.

Традиционный метод (отдельные модели) vs. магистр права

В прошлом мы всегда использовали разные модели для разных задач машинного обучения. Например, если я хочу извлечь знания из текста, мне нужно будет использовать модель распознавания именованных сущностей (NER — Named Entity Recognition), если мне нужно классифицировать текст по отдельным классам, мне понадобится модель классификации. Каждое отдельное действие требовало, чтобы модели обучались по-разному для каждого действия либо путем переноса обучения, либо путем обучения.

С введением Large Language Models (LLM), модель LLM сможет выполнять несколько задач НЛП с обучением или без него. Любая деятельность может быть defiможно просто изменить инструкции в подсказках.

Теперь давайте посмотрим, как выполнить традиционную задачу НЛП в ChatGPT и сравните его с традиционным способом. Задачи НЛП, которые будут выполняться ChatGPT в этой статье:

• Извлечение знаний (NER)
• Классификация текстов
• Sentiment analysis
• Riepilogo

Извлечение знаний (NER)

Распознавание именованных объектов (NER) относится к задаче автоматической идентификации терминов в различных блоках текстовых данных. Он в основном используется для извлечения важных категорий сущностей, таких как названия лекарств из клинических заметок, термины, связанные с несчастным случаем, из страховых требований и другие термины, относящиеся к предметной области, из записей.

Обратите внимание, что эта деятельность специфична для медицинской области. Раньше от нас требовалось аннотировать и обучать более 10.000 XNUMX строк данных для одной модели, чтобы знать конкретный класс и термин в тексте. ChatGPT может правильно определить термин без какого-либо предварительно обученного текста или тонкой настройки, что является относительно хорошим результатом!

Классификация текстов

Классификация текста относится к автоматическому процессу поиска и классификации текста по категориям из огромных данных, он играет важную роль в поиске и извлечении текстовых данных. Примеры приложений для классификации текста включают в себя клинические оповещения или категоризацию факторов риска, автоматическую диагностическую классификацию и обнаружение спама.

Sentiment analysis

Sentiment analysis включает в себя определение чувства или эмоции, выраженной в фрагменте текста. Он направлен на классификацию текста по предварительным категориямdefiконечно, как положительное, отрицательное или нейтральное, в зависимости от основного настроения, переданного автором. 

Приложения анализа настроений включают:

• анализ отзывов и отзывов клиентов,
• отслеживание настроений в социальных сетях,
• отслеживание тенденций рынка e
• измерение политических настроений во время избирательных кампаний.

Riepilogo

Автоматические сводки относятся к процессу, с помощью которого основные темы одного или нескольких документов идентифицируются и представляются в краткой и точной форме. Это позволяет пользователю просматривать большие объемы данных за короткий промежуток времени. Примеры приложений включают сводную систему, которая позволяет автоматически генерировать рефераты из новостных статей и обобщать информацию путем извлечения предложений из рефератов научных статей.

ChatGPT — отличный инструмент для составления сводок, особенно для длинных статей и сложных обзоров. Вставляя обзоры в ChatGPT, мы можем легко узнать сводку обзора продукта с первого взгляда.

Лимит LLM

Поскольку целью этой статьи является изучение способности LLM выполнять задачи анализа текста, важно также признать их ограничения. Некоторые из ключевых ограничений LLM включают в себя:

1. Использование ресурсов : использование LLM требует значительных вычислительных и финансовых ресурсов, что может быть проблемой для небольших организаций или отдельных исследователей с ограниченными ресурсами. На сегодняшний день ChatGPT принимает только около 8.000 токенов для ввода и вывода, чтобы анализировать большой объем данных, требует от пользователя разбить текст на несколько фрагментов данных и может потребовать нескольких вызовов API для выполнения задач.
2. Чувствительность к подсказкам : на производительность LLM может влиять формулировка подсказок. Небольшое изменение формулировки подсказки может привести к другим результатам, что может стать причиной для беспокойства при поиске последовательного и надежного вывода.
3. Отсутствие специальных знаний в предметной области : Хотя LLM имеют общее представление о различных предметных областях, они могут не иметь того же уровня знаний, что и специализированные модели, обученные на данных, специфичных для предметной области. В результате их производительность в некоторых случаях может быть не оптимальной и может потребовать тонкой настройки или внешних знаний, особенно при работе с узкоспециализированной или технической информацией.

Ercole Palmeri