chatGPT નો ઉપયોગ કરીને ટેક્સ્ટ પાર્સિંગ

ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સ, અથવા ટેક્સ્ટ માઇનિંગ, મોટી માત્રામાં અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ટેક્સ્ટ ડેટામાંથી મૂલ્યવાન આંતરદૃષ્ટિ મેળવવા માટે એક મહત્વપૂર્ણ તકનીક છે. 

તેમાં પેટર્ન, વલણો અને સંબંધો શોધવા માટે ટેક્સ્ટની પ્રક્રિયા અને વિશ્લેષણનો સમાવેશ થાય છે.

તે કંપનીઓ, સંશોધકો અને સંસ્થાઓને પાઠોમાંથી મેળવેલી માહિતીના આધારે નિર્ણયો લેવાની મંજૂરી આપે છે. 

અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાનું પ્રમાણ સતત વધતું જાય છે, માર્કેટિંગ, ફાઇનાન્સ, હેલ્થકેર અને સામાજિક વિજ્ઞાન જેવા વિવિધ ઉદ્યોગોમાં ચોક્કસ અને કાર્યક્ષમ ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સ ટૂલ્સની જરૂરિયાત વધુને વધુ જટિલ બની છે.

પરંપરાગત રીતે, ટેક્સ્ટ વિશ્લેષણ નિયમ-આધારિત પદ્ધતિઓ અને મશીન લર્નિંગ તકનીકો જેમ કે SpaCY અને ટ્રાન્સફોર્મર તકનીકનો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવે છે. જ્યારે આ પદ્ધતિઓ અસરકારક સાબિત થઈ છે, ત્યારે તેમને સંપૂર્ણ બનાવવા માટે નોંધપાત્ર પ્રયત્નો અને કુશળતાની જરૂર છે.

મોટા ભાષાના મોડલ (LLM) ના આગમન સાથે જેમ કે GPT ચેટ કરો di OpenAI. તેણે માનવ જેવા લખાણ અને સંદર્ભને સમજવામાં નોંધપાત્ર ક્ષમતાઓ દર્શાવી છે, જે તેને ટેક્સ્ટ વિશ્લેષણ કાર્યો માટે એક આશાસ્પદ સાધન બનાવે છે જેમ કે entity recognition, sentiment analysis, ઇ topic modeling.

ચાલો હવે જોઈએ કે આપણે ChatGPT નો ઉપયોગ કરીને ટેક્સ્ટ પાર્સિંગ કેવી રીતે કરી શકીએ.

પરંપરાગત પદ્ધતિ (સિંગલ મોડલ) વિ. એલએલએમ

ભૂતકાળમાં, અમે મશીન લર્નિંગમાં વિવિધ કાર્યો માટે હંમેશા વિવિધ મોડલનો ઉપયોગ કર્યો છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો હું ટેક્સ્ટમાંથી જ્ઞાન મેળવવા માંગુ છું, તો મારે નામવાળી એન્ટિટી રેકગ્નિશન મોડલ (NER – Named Entity Recognition), જો મારે મારા ટેક્સ્ટને અલગ વર્ગોમાં વર્ગીકૃત કરવાની જરૂર હોય, તો મને વર્ગીકરણ મોડેલની જરૂર પડશે. દરેક અલગ-અલગ પ્રવૃતિ માટે દરેક પ્રવૃત્તિ માટે મોડલને અલગ-અલગ રીતે પ્રશિક્ષિત કરવાની જરૂર છે, ક્યાં તો ટ્રાન્સફર લર્નિંગ દ્વારા અથવા તાલીમ દ્વારા.

ની રજૂઆત સાથે Large Language Models (LLM), LLM મોડલ તાલીમ સાથે અથવા વગર બહુવિધ NLP કાર્યો કરવા માટે સક્ષમ હશે. દરેક પ્રવૃત્તિ હોઈ શકે છે defiપ્રોમ્પ્ટ્સમાં સૂચનાઓ બદલીને ફક્ત nished.

હવે ચાલો જોઈએ કે પરંપરાગત NLP કાર્ય કેવી રીતે કરવું GPT ચેટ કરો અને પરંપરાગત રીત સાથે તેની સરખામણી કરો. NLP કાર્યો જે દ્વારા કરવામાં આવશે GPT ચેટ કરો આ લેખમાં છે:

• જ્ઞાન નિષ્કર્ષણ (NER)
• ટેક્સ્ટ વર્ગીકરણ
• Sentiment analysis
• રિપીલોગો

જ્ઞાન નિષ્કર્ષણ (NER)

નેમ્ડ એન્ટિટી રેકગ્નિશન (NER) એ ટેક્સ્ચ્યુઅલ ડેટાના જુદા જુદા બ્લોકમાં શબ્દોને આપમેળે ઓળખવાના કાર્યનો સંદર્ભ આપે છે. તેનો ઉપયોગ મુખ્યત્વે ક્લિનિકલ નોંધોમાંથી દવાના નામ, વીમા દાવાઓમાંથી અકસ્માત-સંબંધિત શરતો અને રેકોર્ડમાંથી અન્ય ડોમેન-વિશિષ્ટ શરતો જેવી મહત્વપૂર્ણ એન્ટિટી કેટેગરીઝ કાઢવા માટે થાય છે.

નોંધ કરો કે આ પ્રવૃત્તિ તબીબી ક્ષેત્ર માટે વિશિષ્ટ છે. ટેક્સ્ટમાં ચોક્કસ વર્ગ અને શબ્દ જાણવા માટે અમને એક મોડેલ માટે ડેટાની 10.000 થી વધુ પંક્તિઓની ટીકા અને તાલીમ આપવાની જરૂર પડતી હતી. ChatGPT કોઈપણ પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત ટેક્સ્ટ અથવા ફાઇન-ટ્યુનિંગ વિના શબ્દને યોગ્ય રીતે ઓળખી શકે છે, જે પ્રમાણમાં સારું પરિણામ છે!

ટેક્સ્ટ વર્ગીકરણ

ટેક્સ્ટ વર્ગીકરણ એ વિશાળ ડેટામાંથી ટેક્સ્ટને વર્ગોમાં શોધવા અને વર્ગીકૃત કરવાની સ્વચાલિત પ્રક્રિયાનો સંદર્ભ આપે છે, તે ટેક્સ્ટ ડેટા પુનઃપ્રાપ્તિ અને નિષ્કર્ષણમાં આવશ્યક ભૂમિકા ભજવે છે. ટેક્સ્ટ વર્ગીકરણ એપ્લિકેશનના ઉદાહરણોમાં ક્લિનિકલ ચેતવણીઓ અથવા જોખમ પરિબળ વર્ગીકરણ, સ્વચાલિત નિદાન વર્ગીકરણ અને સ્પામ શોધનો સમાવેશ થાય છે.

Sentiment analysis

Sentiment analysis લખાણના ટુકડામાં વ્યક્ત કરાયેલ લાગણી અથવા લાગણીને નિર્ધારિત કરવાનો સમાવેશ થાય છે. તેનો હેતુ ટેક્સ્ટને પૂર્વ શ્રેણીઓમાં વર્ગીકૃત કરવાનો છેdefiનાઈટ, સકારાત્મક, નકારાત્મક અથવા તટસ્થ તરીકે, લેખક દ્વારા અભિવ્યક્ત કરાયેલ અંતર્ગત ભાવનાના આધારે. 

સેન્ટિમેન્ટ વિશ્લેષણના કાર્યક્રમોમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છે:

• ગ્રાહક સમીક્ષાઓ અને પ્રતિસાદનું વિશ્લેષણ,
• સોશિયલ મીડિયા સેન્ટિમેન્ટ ટ્રેકિંગ,
• બજારના વલણોનું નિરીક્ષણ કરવું ઇ
• ચૂંટણી પ્રચાર દરમિયાન રાજકીય લાગણીનું માપન.

રિપીલોગો

સ્વચાલિત સારાંશ એ પ્રક્રિયાનો સંદર્ભ આપે છે જેના દ્વારા એક અથવા વધુ દસ્તાવેજોના મુખ્ય વિષયોને ઓળખવામાં આવે છે અને સંક્ષિપ્ત અને સચોટ રીતે રજૂ કરવામાં આવે છે. આ વપરાશકર્તાને ટૂંકા સમયમાં ડેટાના મોટા હિસ્સા પર એક નજર નાખવાની મંજૂરી આપે છે. ઉદાહરણ એપ્લિકેશન્સમાં સારાંશ સિસ્ટમનો સમાવેશ થાય છે જે સમાચાર લેખોમાંથી અમૂર્તના સ્વચાલિત નિર્માણ અને સંશોધન પેપર અમૂર્તમાંથી વાક્યો કાઢીને માહિતીના સારાંશ માટે પરવાનગી આપે છે.

ChatGPT એ એક ઉત્તમ સારાંશ સાધન છે, ખાસ કરીને લાંબા લેખો અને જટિલ સમીક્ષાઓ માટે. ChatGPT માં સમીક્ષાઓ પેસ્ટ કરીને, અમે સરળતાથી ઉત્પાદન સમીક્ષા સારાંશને એક નજરમાં જાણી શકીએ છીએ.

એલએલએમની મર્યાદા

આ લેખનો હેતુ LLM ની ટેક્સ્ટ પૃથ્થકરણ કાર્યો કરવા માટેની ક્ષમતાને શોધવાનો હોવાથી, તેમની મર્યાદાઓને પણ ઓળખવી જરૂરી છે. એલએલએમની કેટલીક મુખ્ય મર્યાદાઓમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છે:

1. સંસાધનનો ઉપયોગ : LLM નો ઉપયોગ કરવા માટે નોંધપાત્ર કોમ્પ્યુટેશનલ અને નાણાકીય સંસાધનોની જરૂર પડે છે, જે મર્યાદિત સંસાધનો ધરાવતી નાની સંસ્થાઓ અથવા વ્યક્તિગત સંશોધકો માટે પડકારરૂપ બની શકે છે. આજની તારીખે, ChatGPT માત્ર ઇનપુટ અને આઉટપુટ માટે લગભગ 8.000 ટોકન્સ સ્વીકારે છે, મોટી માત્રામાં ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવા માટે, વપરાશકર્તાને ડેટાના બહુવિધ ભાગોમાં ટેક્સ્ટને વિભાજીત કરવાની જરૂર છે, અને કાર્યો માટે બહુવિધ API કૉલ્સની જરૂર પડી શકે છે.
2. પ્રોમ્પ્ટ શબ્દસમૂહ માટે સંવેદનશીલતા : LLM ની કામગીરીને જે રીતે પ્રોમ્પ્ટ શબ્દબદ્ધ કરવામાં આવે છે તેનાથી પ્રભાવિત થઈ શકે છે. પ્રોમ્પ્ટ વર્ડિંગમાં થોડો ફેરફાર વિવિધ પરિણામો લાવી શકે છે, જે સુસંગત અને વિશ્વસનીય આઉટપુટની શોધ કરતી વખતે ચિંતાનું કારણ બની શકે છે.
3. ડોમેન વિશિષ્ટ કુશળતાનો અભાવ : જ્યારે LLM ને વિવિધ ડોમેન્સની સામાન્ય સમજ હોય ​​છે, ત્યારે તેમની પાસે ડોમેન-વિશિષ્ટ ડેટા પર પ્રશિક્ષિત વિશિષ્ટ મોડેલો જેટલી કુશળતા ન પણ હોય. પરિણામે, કેટલાક કિસ્સાઓમાં તેમનું પ્રદર્શન શ્રેષ્ઠ ન હોઈ શકે અને ફાઇન-ટ્યુનિંગ અથવા બાહ્ય જ્ઞાનની જરૂર પડી શકે છે, ખાસ કરીને જ્યારે અત્યંત વિશિષ્ટ અથવા તકનીકી માહિતી સાથે કામ કરવામાં આવે છે.

Ercole Palmeri