ChatGPT yordamida matnni tahlil qilish

Matnni tahlil qilish yoki matnni qazib olish katta hajmdagi tuzilmagan matn ma'lumotlaridan qimmatli tushunchalarni olishning muhim usuli hisoblanadi. 

Bu naqshlar, tendentsiyalar va munosabatlarni aniqlash uchun matnni qayta ishlash va tahlil qilishni o'z ichiga oladi.

Bu kompaniyalar, tadqiqotchilar va tashkilotlarga matnlardan olingan ma'lumotlar asosida qaror qabul qilish imkonini beradi. 

Tarkibi bo'lmagan ma'lumotlarning hajmi eksponent ravishda o'sishda davom etar ekan, aniq va samarali matn tahlili vositalariga bo'lgan ehtiyoj marketing, moliya, sog'liqni saqlash va ijtimoiy fanlar kabi turli sohalarda tobora muhim ahamiyat kasb etmoqda.

An'anaga ko'ra, matn tahlili qoidalarga asoslangan usullar va SpaCY va transformator texnikasi kabi mashinani o'rganish usullari yordamida amalga oshirildi. Ushbu usullar samarali ekanligi isbotlangan bo'lsa-da, ularni mukammallashtirish uchun katta kuch va tajriba talab etiladi.

kabi yirik til modellari (LLM) paydo bo'lishi bilan GPT chat di OpenAI. U insonga o'xshash matn yaratish va kontekstni tushunishda ajoyib qobiliyatlarni namoyish etdi va uni matn tahlili vazifalari uchun istiqbolli vositaga aylantirdi. entity recognition, sentiment analysis, e topic modeling.

Keling, ChatGPT yordamida matnni qanday ajratish mumkinligini ko'rib chiqamiz.

An'anaviy usul (yagona modellar) va boshqalar. LLM

Ilgari biz har doim mashinani o'rganishda turli vazifalar uchun turli modellardan foydalanganmiz. Misol uchun, agar men matndan bilim olishni istasam, nomli ob'ektni aniqlash modelidan foydalanishim kerak (NER - Named Entity Recognition), agar men matnimni alohida sinflarga tasniflashim kerak bo'lsa, menga tasniflash modeli kerak bo'ladi. Har bir turli faoliyat modellarni har bir faoliyat uchun o'qitish yoki o'qitish yo'li bilan har xil tarzda tayyorlashni talab qildi.

ning kiritilishi bilan Large Language Models (LLM), LLM modeli bir nechta NLP vazifalarini ta'lim bilan yoki mashg'ulotsiz bajarishi mumkin. Har qanday faoliyat bo'lishi mumkin defiKo'rsatmalardagi ko'rsatmalarni o'zgartirish orqali oddiygina hal qilinadi.

Keling, an'anaviy NLP vazifasini qanday bajarishni ko'rib chiqaylik GPT chat va uni an'anaviy usul bilan solishtiring. tomonidan bajariladigan NLP vazifalari GPT chat ushbu maqolada:

• Bilim olish (NER)
• Matn tasnifi
• Sentiment analysis
• Xulosa

Bilim olish (NER)

Nomlangan ob'ektni aniqlash (NER) matnli ma'lumotlarning turli bloklaridagi atamalarni avtomatik ravishda aniqlash vazifasini anglatadi. U asosan klinik eslatmalardan dori nomlari, sugʻurta daʼvolaridan baxtsiz hodisa bilan bogʻliq shartlar va boshqa domenga oid atamalar kabi muhim obʼyektlar toifalarini yozib olish uchun ishlatiladi.

E'tibor bering, ushbu faoliyat tibbiy sohaga xosdir. Ilgari u bizdan matndagi oʻziga xos sinf va atamani bilish uchun bitta model uchun 10.000 XNUMX dan ortiq maʼlumotlar qatorini izohlash va oʻrgatishimizni talab qilar edi. ChatGPT atamani oldindan o'rgatilgan matn yoki nozik sozlashsiz to'g'ri aniqlay oladi, bu nisbatan yaxshi natijadir!

Matn tasnifi

Matn tasnifi matnni katta ma'lumotlardan toifalarga ajratishning avtomatik jarayonini anglatadi, u matn ma'lumotlarini qidirish va chiqarishda muhim rol o'ynaydi. Matnni tasniflash ilovalariga misollar orasida klinik ogohlantirishlar yoki xavf omillari toifalari, avtomatik diagnostika tasnifi va spamni aniqlash kiradi.

Sentiment analysis

Sentiment analysis matn parchasida ifodalangan his-tuyg'u yoki hissiyotni aniqlashni o'z ichiga oladi. U matnni oldingi toifalarga ajratishga qaratilgandefimuallif tomonidan etkazilgan asosiy fikrga asoslanib, ijobiy, salbiy yoki neytral sifatida. 

Tuyg'u tahlilini qo'llash quyidagilarni o'z ichiga oladi:

• mijozlar sharhlari va fikr-mulohazalarini tahlil qilish,
• ijtimoiy media hissiyotlarini kuzatish,
• bozor tendentsiyalarini kuzatish e
• saylov kampaniyalarida siyosiy kayfiyatni o'lchash.

Xulosa

Avtomatik xulosalar bir yoki bir nechta hujjatlarning asosiy mavzularini aniqlash va qisqa va aniq tarzda taqdim etish jarayonini anglatadi. Bu foydalanuvchiga qisqa vaqt ichida katta hajmdagi ma'lumotlarni ko'rib chiqish imkonini beradi. Namuna ilovalarga yangiliklar maqolalaridan tezislarni avtomatik ravishda yaratish va tadqiqot maqolasi tezislaridan jumlalarni ajratib olish orqali ma'lumotni umumlashtirish imkonini beruvchi umumlashma tizimi kiradi.

ChatGPT - bu, ayniqsa, uzoq maqolalar va murakkab sharhlar uchun ajoyib xulosa vositasi. Sharhlarni ChatGPT-ga joylashtirish orqali biz bir qarashda mahsulot sharhi xulosasini osongina bilib olamiz.

LLMlar chegarasi

Ushbu maqolaning maqsadi LLMlarning matn tahlili vazifalarini bajarish qobiliyatini o'rganish bo'lganligi sababli, ularning cheklovlarini ham tan olish kerak. LLMlarning asosiy cheklovlaridan ba'zilari quyidagilardan iborat:

1. Resurslardan foydalanish : LLMlardan foydalanish katta hisoblash va moliyaviy resurslarni talab qiladi, bu kichikroq tashkilotlar yoki cheklangan resurslarga ega bo'lgan alohida tadqiqotchilar uchun qiyinchilik tug'dirishi mumkin. Bugungi kunga kelib, ChatGPT katta hajmdagi ma'lumotlarni tahlil qilish uchun kiritish va chiqarish uchun atigi 8.000 ga yaqin tokenlarni qabul qiladi, foydalanuvchidan matnni bir nechta ma'lumotlar bo'laklariga ajratishni talab qiladi va vazifalar uchun bir nechta API qo'ng'iroqlarini talab qilishi mumkin.
2. Tezkor iboraga nisbatan sezgirlik : LLMlarning ishlashiga so'rovlarni yozish usuli ta'sir qilishi mumkin. Tezkor so'zlarning ozgina o'zgarishi turli xil natijalarga olib kelishi mumkin, bu izchil va ishonchli natijani izlashda tashvishga sabab bo'lishi mumkin.
3. Domen bo'yicha maxsus tajribaning etishmasligi : LLMlar turli domenlar haqida umumiy tushunchaga ega boʻlsalar-da, ular domenga xos maʼlumotlar boʻyicha oʻqitilgan ixtisoslashgan modellar bilan bir xil tajribaga ega boʻlmasligi mumkin. Natijada, ularning ishlashi ba'zi hollarda optimal bo'lmasligi mumkin va nozik sozlash yoki tashqi bilimlarni talab qilishi mumkin, ayniqsa yuqori ixtisoslashgan yoki texnik ma'lumotlar bilan ishlashda.

Ercole Palmeri