Parsing teks nggunakake chatGPT

Analisis teks, utawa pertambangan teks, minangka teknik penting kanggo ngekstrak wawasan sing penting saka data teks sing ora terstruktur akeh. 

Iki kalebu ngolah lan nganalisa teks kanggo nemokake pola, tren lan hubungan.

Iki ngidini perusahaan, peneliti lan organisasi nggawe keputusan adhedhasar informasi sing dijupuk saka teks. 

Amarga volume data sing ora terstruktur terus berkembang sacara eksponensial, kabutuhan alat analisis teks sing akurat lan efisien dadi saya kritis ing antarane industri sing beda-beda kaya marketing, keuangan, kesehatan, lan ilmu sosial.

Cara tradisional, analisis teks wis ditindakake nggunakake metode basis aturan lan teknik pembelajaran mesin kayata SpaCY lan teknik trafo. Nalika cara kasebut wis kabukten efektif, mbutuhake gaweyan lan keahlian sing cukup kanggo nyempurnakake.

Kanthi tekane model basa gedhe (LLM) kayata Ngobrol GPT di OpenAI. Wis nuduhake kemampuan sing luar biasa kanggo ngasilake teks kaya manungsa lan ngerteni konteks, dadi alat sing apik kanggo tugas analisis teks kayata entity recognition, sentiment analysis, e topic modeling.

Ayo ndeleng saiki carane kita bisa nindakake parsing teks nggunakake ChatGPT.

Metode tradisional (model tunggal) vs. LLM

Ing jaman biyen, kita mesthi nggunakake macem-macem model kanggo macem-macem tugas ing machine learning. Contone, yen aku pengin ngekstrak kawruh saka teks, aku kudu nggunakake model pangenalan entitas sing dijenengi (NER - Named Entity Recognition), yen aku kudu nggolongake teks dadi kelas sing kapisah, aku butuh model klasifikasi. Saben kegiatan sing beda-beda mbutuhake model dilatih kanthi beda kanggo saben kegiatan, kanthi transfer learning utawa latihan.

Kanthi introduksi saka Large Language Models (LLM), model LLM bakal bisa nindakake macem-macem tugas NLP kanthi utawa tanpa latihan. Kegiatan apa wae bisa defirampung mung kanthi ngganti instruksi ing pituduh.

Saiki ayo ndeleng carane nindakake tugas NLP tradisional Ngobrol GPT lan mbandhingake karo cara tradisional. Tugas NLP sing bakal ditindakake dening Ngobrol GPT ing artikel iki yaiku:

• Ekstraksi Pengetahuan (NER)
• Klasifikasi teks
• Sentiment analysis
• Ringkesan

Ekstraksi Pengetahuan (NER)

Named Entity Recognition (NER) nuduhake tugas ngenali istilah kanthi otomatis ing blok data teks sing beda. Utamane digunakake kanggo ngekstrak kategori entitas penting kayata jeneng obat saka cathetan klinis, istilah sing ana gandhengane karo kacilakan saka klaim asuransi, lan istilah khusus domain liyane saka cathetan.

Elinga yen kegiatan iki khusus kanggo domain medis. Biasane mbutuhake kita menehi anotasi lan nglatih luwih saka 10.000 larik data kanggo model siji kanggo ngerti kelas lan istilah tartamtu ing teks kasebut. ChatGPT bisa ngenali istilah kasebut kanthi bener tanpa teks sing wis dilatih utawa nyetel apik, sing minangka asil sing relatif apik!

Klasifikasi teks

Klasifikasi teks nuduhake proses otomatis nemokake lan nggolongake teks menyang kategori saka data gedhe, iki nduweni peran penting ing pengambilan lan ekstraksi data teks. Conto aplikasi klasifikasi teks kalebu tandha klinis utawa kategorisasi faktor risiko, klasifikasi diagnostik otomatis, lan deteksi spam.

Sentiment analysis

Sentiment analysis kalebu nemtokake perasaan utawa emosi sing diungkapake ing sawijining teks. Tujuane kanggo nggolongake teks dadi prekategoridefinite, minangka positif, negatif, utawa netral, adhedhasar sentimen dhasar sing diajukake dening penulis. 

Aplikasi analisis sentimen kalebu:

• analisis review lan umpan balik pelanggan,
• nglacak sentimen media sosial,
• ngawasi tren pasar e
• pangukuran sentimen politik sajrone kampanye pemilihan.

Ringkesan

Ringkesan otomatis nuduhake proses ing ngendi topik utama siji utawa luwih dokumen diidentifikasi lan diwenehi kanthi ringkes lan akurat. Iki ngidini pangguna kanggo ndeleng potongan gedhe saka data ing wektu cendhak. Conto aplikasi kalebu sistem ringkesan sing ngidini nggawe abstrak otomatis saka artikel warta lan ringkesan informasi kanthi ngekstrak kalimat saka abstrak kertas riset.

ChatGPT minangka alat ringkesan sing apik banget, utamane kanggo artikel sing dawa lan ulasan sing rumit. Kanthi nempel review ing ChatGPT, kita bisa kanthi gampang ngerti ringkesan review produk kanthi sekilas.

Limit saka LLMs

Amarga tujuane artikel iki yaiku kanggo njelajah kemampuan LLM kanggo nindakake tugas analisis teks, penting uga ngerteni watesane. Sawetara watesan utama LLM kalebu:

1. Panggunaan sumber daya : Nggunakake LLM mbutuhake sumber daya komputasi lan finansial sing signifikan, sing bisa dadi tantangan kanggo organisasi cilik utawa peneliti individu kanthi sumber daya winates. Ing dina iki, ChatGPT mung nampa watara 8.000 token kanggo input lan output, kanggo parse jumlah gedhe saka data, mbutuhake pangguna kanggo break teks menyang sawetara chunks data, lan mbutuhake sawetara telpon API kanggo tugas.
2. Sensitivitas kanggo phrases prompt : Kinerja LLM bisa dipengaruhi dening cara panjaluk diucapake. Owah-owahan tipis ing tembung cepet bisa ngasilake asil sing beda-beda, sing bisa dadi masalah nalika nggoleki output sing konsisten lan dipercaya.
3. Kurang keahlian khusus domain : Nalika LLM duwe pangerten umum babagan macem-macem domain, bisa uga ora duwe tingkat keahlian sing padha karo model khusus sing dilatih ing data khusus domain. Akibaté, kinerja bisa uga ora optimal ing sawetara kasus lan mbutuhake kawruh sing apik utawa eksternal, utamane nalika nangani informasi khusus utawa teknis.

Ercole Palmeri