Parsáil téacs ag baint úsáide as chatGPT

Teicníc bhunúsach is ea anailísíocht téacs, nó mianadóireacht téacs, chun faisnéis luachmhar a bhaint as líon mór sonraí téacs neamhstruchtúrtha. 

Baineann sé le próiseáil agus anailís a dhéanamh ar théacs chun patrúin, treochtaí agus caidrimh a aimsiú.

Ligeann sé do chuideachtaí, do thaighdeoirí agus d’eagraíochtaí cinntí a dhéanamh bunaithe ar fhaisnéis arna eachtarshuíomh ó théacsanna. 

De réir mar a leanann líon na sonraí neamhstruchtúrtha ag méadú go heaspónantúil, tá an gá atá le huirlisí anailíse téacs cruinne agus éifeachtacha ag éirí níos tábhachtaí i réimsí éagsúla, mar mhargaíocht, airgeadas, cúram sláinte agus eolaíochtaí sóisialta.

Go traidisiúnta, rinneadh anailís ar théacs trí úsáid a bhaint as modhanna bunaithe ar rialacha agus as teicnící meaisínfhoghlama ar nós SpaCY agus an teicníc claochladáin. Cé go bhfuil sé cruthaithe go bhfuil na modhanna seo éifeachtach, teastaíonn sáriarracht agus saineolas uathu chun iad a chur i gcrích.

Le teacht na múnlaí móra teanga (LLManna) mar ComhráGPT di OpenAI. Tá cumais shuntasacha léirithe aige maidir le téacs atá cosúil leis an duine a ghiniúint agus comhthéacs a thuiscint, rud a fhágann gur uirlis fhiúntach é le haghaidh tascanna anailíse téacs ar nós entity recognition, sentiment analysisAgus topic modeling.

Feicfimid anois conas is féidir linn anailís téacs a dhéanamh ag baint úsáide as ChatGPT.

Modh traidisiúnta (samhlacha aonair) vs. LLM

San am atá caite, d'úsáideamar samhlacha éagsúla i gcónaí le haghaidh tascanna éagsúla i meaisínfhoghlaim. Mar shampla, má theastaíonn uaim eolas a bhaint as téacs, beidh orm samhail aitheantais aonáin ainmnithe a úsáid (NER – Named Entity Recognition), más gá dom mo théacs a rangú i ranganna ar leith, beidh múnla aicmithe de dhíth orm. Bhí gá le hoiliúint dhifriúil ar na múnlaí do gach tasc difriúil ag brath ar an tasc, trí fhoghlaim aistrithe nó oiliúint.

Le tabhairt isteach na Large Language Models (LLM), beidh samhail LLM in ann tascanna iomadúla NLP a dhéanamh le nó gan oiliúint. Is féidir le gach gníomhaíocht deficríochnaithe go simplí trí na treoracha sna leideanna a mhodhnú.

Anois féachaimis conas an tasc traidisiúnta NLP a dhéanamh i ComhráGPT agus é a chur i gcomparáid leis an mbealach traidisiúnta. Na tascanna NLP a bheidh le comhlíonadh ag ComhráGPT san alt seo tá:

• Eastóscadh Eolais (NER)
• Aicmiú téacs
• Sentiment analysis
• Achoimre

Eastóscadh Eolais (NER)

Tagraíonn Aitheantas Aonán Ainmnithe (NER) don tasc téarmaí a aithint go huathoibríoch i mbloic éagsúla de shonraí téacsúla. Úsáidtear go príomha é chun catagóirí tábhachtacha eintitis amhail ainmneacha drugaí a bhaint as nótaí cliniciúla, téarmaí tionóisce ó éilimh árachais, agus téarmaí eile a bhaineann go sonrach leis an bhfearann ​​​​ó thaifid.

Tabhair faoi deara go mbaineann an tasc seo go sonrach leis an bhfearann ​​​​leighis. Roimhe seo d’éiligh sé orainn níos mó ná 10.000 sraith sonraí a anótáil agus a oiliúint le haghaidh múnla amháin chun eolas a bheith againn ar an aicme agus ar an téarma ar leith sa téacs. Is féidir le ChatGPT an téarma a aithint i gceart gan aon téacs réamhoilte nó mionchoigeartú, agus is toradh réasúnta maith é sin!

Aicmiú téacs

Tagraíonn aicmithe téacs don phróiseas uathoibríoch chun téacs a aimsiú agus a rangú i gcatagóirí ó shonraí ollmhóra, tá ról riachtanach aige maidir le haisghabháil sonraí téacs agus mianadóireacht. I measc samplaí d’fheidhmchláir aicmithe téacs tá catagóiriú foláirimh chliniciúil nó fachtóir riosca, aicmiú uathoibríoch diagnóiseach, agus braite turscair.

Sentiment analysis

Sentiment analysis Is éard atá i gceist leis an mothúchán nó an mhothúchán a chuirtear in iúl i bpíosa téacs a chinneadh. Tá sé mar aidhm aige an téacs a rangú i réamhchatagóirídefinite, mar shampla dearfach, diúltach nó neodrach, bunaithe ar an mbunmhothúchán a chuir an t-údar in iúl. 

Áirítear le hiarratais anailíse meon:

• anailís ar athbhreithnithe agus aiseolas custaiméirí,
• monatóireacht a dhéanamh ar mheon na meáin shóisialta,
• monatóireacht a dhéanamh ar threochtaí margaidh e
• meon polaitiúil a thomhas le linn feachtais toghcháin.

Achoimre

Tagraíonn achoimrí uathoibríocha don phróiseas trína sainaithnítear príomhábhair dhoiciméad amháin nó níos mó agus trína gcuirtear i láthair go gonta agus go cruinn iad. Ligeann sé seo don úsáideoir breathnú ar bhlocanna móra sonraí i mbeagán ama. I measc na n-iarratas samplach tá córas achoimrithe a chumasaíonn giniúint uathoibríoch achoimrí as ailt nuachta agus faisnéis a achoimriú trí abairtí a bhaint as achoimrí páipéir thaighde.

Is uirlis achoimre den scoth é ChatGPT, go háirithe le haghaidh ailt fhada agus athbhreithnithe casta. Trí léirmheasanna a ghreamú isteach i ChatGPT, is féidir linn achoimre na n-athbhreithnithe táirge a fháil go héasca.

Teorainn LLManna

Ós rud é gurb é cuspóir an ailt seo iniúchadh a dhéanamh ar chumas LLM tascanna anailíse téacs a dhéanamh, tá sé riachtanach a dteorainneacha a aithint freisin. I measc cuid de phríomhtheorainneacha LLManna tá:

1. Úsáid acmhainní : Teastaíonn acmhainní suntasacha ríomhaireachtúla agus airgeadais le húsáid LLM, rud a d’fhéadfadh a bheith ina dhúshlán d’eagraíochtaí beaga nó do thaighdeoirí aonair a bhfuil acmhainní teoranta acu. Go dtí seo, ní ghlacann ChatGPT ach thart ar 8.000 comhartha le haghaidh ionchuir agus aschuir, chun anailís a dhéanamh ar líon mór sonraí, éilíonn an t-úsáideoir téacs a roinnt ina ilbloic sonraí, agus d'fhéadfadh go mbeadh gá le glaonna API iolracha le haghaidh tascanna.
2. Íogaireacht chun frásaí a spreagadh : Is féidir tionchar a bheith ag an gcaoi a gcuirtear na leideanna i bhfoclaíocht ar fheidhmíocht LLM. Is féidir le hathrú beag ar fhoclaíocht an leid torthaí éagsúla a thabhairt, rud a d'fhéadfadh a bheith ina ábhar imní agus aschur comhsheasmhach iontaofa á lorg.
3. Easpa saineolais a bhaineann go sonrach leis an bhfearann : Cé go bhfuil tuiscint ghinearálta ag LLManna ar fhearainn éagsúla, b’fhéidir nach bhfuil an leibhéal céanna saineolais acu agus atá sainmhúnlaí oilte ar shonraí a bhaineann go sonrach leis an bhfearann. Mar thoradh air sin, d’fhéadfadh a bhfeidhmíocht a bheith fo-optamach i gcásanna áirithe agus go mbeadh gá le mionchoigeartú nó eolas seachtrach, go háirithe agus iad ag déileáil le faisnéis an-speisialaithe nó teicniúil.

Ercole Palmeri