Ανάλυση κειμένου με χρήση του chatGPT

Η ανάλυση κειμένου ή η εξόρυξη κειμένου είναι μια τεχνική ζωτικής σημασίας για την εξαγωγή πολύτιμων πληροφοριών από μεγάλες ποσότητες μη δομημένων δεδομένων κειμένου. 

Περιλαμβάνει επεξεργασία και ανάλυση κειμένου για την ανακάλυψη μοτίβων, τάσεων και σχέσεων.

Επιτρέπει σε εταιρείες, ερευνητές και οργανισμούς να λαμβάνουν αποφάσεις με βάση πληροφορίες που προέρχονται από κείμενα. 

Καθώς ο όγκος των μη δομημένων δεδομένων συνεχίζει να αυξάνεται εκθετικά, η ανάγκη για ακριβή και αποτελεσματικά εργαλεία ανάλυσης κειμένου γίνεται όλο και πιο κρίσιμη σε κλάδους τόσο διαφορετικούς όπως το μάρκετινγκ, τα οικονομικά, η υγειονομική περίθαλψη και οι κοινωνικές επιστήμες.

Παραδοσιακά, η ανάλυση κειμένου πραγματοποιείται χρησιμοποιώντας μεθόδους βασισμένες σε κανόνες και τεχνικές μηχανικής μάθησης όπως το SpaCY και η τεχνική του μετασχηματιστή. Αν και αυτές οι μέθοδοι έχουν αποδειχθεί αποτελεσματικές, απαιτούν σημαντική προσπάθεια και τεχνογνωσία για να τελειοποιηθούν.

Με την εμφάνιση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLM) όπως π.χ ChatGPT di OpenAI. Έχει επιδείξει αξιοσημείωτες ικανότητες στη δημιουργία κειμένου που μοιάζει με άνθρωπο και στην κατανόηση του πλαισίου, καθιστώντας το ένα πολλά υποσχόμενο εργαλείο για εργασίες ανάλυσης κειμένου όπως entity recognition, sentiment analysis, και topic modeling.

Ας δούμε τώρα πώς μπορούμε να εκτελέσουμε ανάλυση κειμένου χρησιμοποιώντας το ChatGPT.

Παραδοσιακή μέθοδος (μοντέλα) vs. LLM

Στο παρελθόν, χρησιμοποιούσαμε πάντα διαφορετικά μοντέλα για διαφορετικές εργασίες στη μηχανική εκμάθηση. Για παράδειγμα, αν θέλω να εξαγάγω γνώσεις από ένα κείμενο, θα χρειαστεί να χρησιμοποιήσω ένα μοντέλο αναγνώρισης οντοτήτων με όνομα (NER – Named Entity Recognition), εάν χρειαστεί να ταξινομήσω το κείμενό μου σε ξεχωριστές τάξεις, θα χρειαστώ ένα μοντέλο ταξινόμησης. Κάθε διαφορετική δραστηριότητα απαιτούσε τα μοντέλα να εκπαιδεύονται διαφορετικά για κάθε δραστηριότητα, είτε με μεταφορά μάθησης είτε με εκπαίδευση.

Με την εισαγωγή του Large Language Models (LLM), ένα μοντέλο LLM θα μπορεί να εκτελεί πολλαπλές εργασίες NLP με ή χωρίς εκπαίδευση. Οποιαδήποτε δραστηριότητα μπορεί να είναι defiολοκληρώθηκε απλώς αλλάζοντας τις οδηγίες στα μηνύματα.

Τώρα ας δούμε πώς να κάνετε την παραδοσιακή εργασία NLP ChatGPT και συγκρίνετε το με τον παραδοσιακό τρόπο. Οι εργασίες NLP που θα εκτελεστούν από ChatGPT σε αυτό το άρθρο είναι:

• Εξαγωγή Γνώσης (NER)
• Ταξινόμηση κειμένων
• Sentiment analysis
• περίληψη

Εξαγωγή Γνώσης (NER)

Το Named Entity Recognition (NER) αναφέρεται στην εργασία αυτόματης αναγνώρισης όρων σε διαφορετικά μπλοκ δεδομένων κειμένου. Χρησιμοποιείται κυρίως για την εξαγωγή σημαντικών κατηγοριών οντοτήτων, όπως ονόματα φαρμάκων από κλινικές σημειώσεις, όρους που σχετίζονται με ατυχήματα από ασφαλιστικές αξιώσεις και άλλους όρους που αφορούν συγκεκριμένους τομείς από αρχεία.

Σημειώστε ότι αυτή η δραστηριότητα είναι συγκεκριμένη για τον ιατρικό τομέα. Κάποτε μας απαιτούσε να σχολιάζουμε και να εκπαιδεύουμε περισσότερες από 10.000 σειρές δεδομένων για ένα μεμονωμένο μοντέλο ώστε να γνωρίζουμε τη συγκεκριμένη κλάση και όρο στο κείμενο. Το ChatGPT μπορεί να προσδιορίσει σωστά τον όρο χωρίς προ-εκπαιδευμένο κείμενο ή λεπτομέρεια, κάτι που είναι ένα σχετικά καλό αποτέλεσμα!

Ταξινόμηση κειμένων

Οι ταξινομήσεις κειμένου αναφέρονται στην αυτόματη διαδικασία εύρεσης και ταξινόμησης κειμένου σε κατηγορίες από τεράστια δεδομένα, παίζει ουσιαστικό ρόλο στην ανάκτηση και εξαγωγή δεδομένων κειμένου. Παραδείγματα εφαρμογών ταξινόμησης κειμένου περιλαμβάνουν κλινικές ειδοποιήσεις ή κατηγοριοποίηση παραγόντων κινδύνου, αυτόματη διαγνωστική ταξινόμηση και ανίχνευση ανεπιθύμητων μηνυμάτων.

Sentiment analysis

Sentiment analysis περιλαμβάνει τον προσδιορισμό του συναισθήματος ή του συναισθήματος που εκφράζεται σε ένα κομμάτι κειμένου. Στοχεύει στην ταξινόμηση του κειμένου σε προκατηγορίεςdefinite, ως θετικό, αρνητικό ή ουδέτερο, με βάση το υποκείμενο συναίσθημα που μεταφέρει ο συγγραφέας. 

Οι εφαρμογές της ανάλυσης συναισθήματος περιλαμβάνουν:

• ανάλυση των κριτικών και των σχολίων πελατών,
• παρακολούθηση του συναισθήματος των μέσων κοινωνικής δικτύωσης,
• παρακολούθηση των τάσεων της αγοράς ε
• τη μέτρηση του πολιτικού αισθήματος κατά τη διάρκεια των προεκλογικών εκστρατειών.

περίληψη

Οι αυτόματες περιλήψεις αναφέρονται στη διαδικασία με την οποία τα κύρια θέματα ενός ή περισσότερων εγγράφων προσδιορίζονται και παρουσιάζονται με συνοπτικό και ακριβή τρόπο. Αυτό επιτρέπει στον χρήστη να ρίξει μια ματιά σε μεγάλα κομμάτια δεδομένων σε σύντομο χρονικό διάστημα. Παραδείγματα εφαρμογών περιλαμβάνουν ένα σύστημα σύνοψης που επιτρέπει την αυτόματη δημιουργία περιλήψεων από άρθρα ειδήσεων και τη σύνοψη πληροφοριών εξάγοντας προτάσεις από περιλήψεις ερευνητικών εργασιών.

Το ChatGPT είναι ένα εξαιρετικό εργαλείο σύνοψης, ειδικά για μεγάλα άρθρα και περίπλοκες κριτικές. Επικολλώντας τις κριτικές στο ChatGPT, μπορούμε εύκολα να γνωρίζουμε τη σύνοψη των κριτικών προϊόντος με μια ματιά.

Όριο LLM

Δεδομένου ότι ο σκοπός αυτού του άρθρου είναι να διερευνήσει την ικανότητα των LLM να εκτελούν εργασίες ανάλυσης κειμένου, είναι σημαντικό να αναγνωρίσουμε επίσης τους περιορισμούς τους. Μερικοί από τους βασικούς περιορισμούς των LLM περιλαμβάνουν:

1. Εκμετάλλευση πόρων : Η χρήση LLM απαιτεί σημαντικούς υπολογιστικούς και οικονομικούς πόρους, οι οποίοι μπορεί να αποτελέσουν πρόκληση για μικρότερους οργανισμούς ή μεμονωμένους ερευνητές με περιορισμένους πόρους. Από σήμερα, το ChatGPT δέχεται μόνο περίπου 8.000 διακριτικά για είσοδο και έξοδο, για την ανάλυση μεγάλου όγκου δεδομένων, απαιτεί από τον χρήστη να σπάσει το κείμενο σε πολλά κομμάτια δεδομένων και μπορεί να απαιτεί πολλές κλήσεις API για εργασίες.
2. Ευαισθησία στην άμεση διατύπωση : Η απόδοση των LLM μπορεί να επηρεαστεί από τον τρόπο διατύπωσης των προτροπών. Μια ελαφρά αλλαγή στην άμεση διατύπωση μπορεί να παράγει διαφορετικά αποτελέσματα, τα οποία θα μπορούσαν να είναι αιτία ανησυχίας όταν αναζητάτε συνεπή και αξιόπιστα αποτελέσματα.
3. Έλλειψη ειδικών γνώσεων στον τομέα : Ενώ τα LLM έχουν μια γενική κατανόηση των διαφόρων τομέων, ενδέχεται να μην έχουν το ίδιο επίπεδο εξειδίκευσης με τα εξειδικευμένα μοντέλα που έχουν εκπαιδευτεί σε δεδομένα συγκεκριμένου τομέα. Ως αποτέλεσμα, η απόδοσή τους μπορεί να μην είναι η βέλτιστη σε ορισμένες περιπτώσεις και μπορεί να απαιτεί λεπτομέρεια ή εξωτερική γνώση, ιδιαίτερα όταν πρόκειται για εξαιρετικά εξειδικευμένες ή τεχνικές πληροφορίες.

Ercole Palmeri