chatGPT аркылуу текстти талдоо

Тексттик аналитика же текстти казып алуу, структураланбаган тексттик маалыматтардын чоң көлөмүнөн баалуу түшүнүктөрдү алуу үчүн маанилүү ыкма. 

Бул калыптарды, тенденцияларды жана мамилелерди табуу үчүн текстти иштеп чыгууну жана талдоону камтыйт.

Ал компанияларга, изилдөөчүлөргө жана уюмдарга тексттерден алынган маалыматтын негизинде чечим кабыл алууга мүмкүндүк берет. 

Структураланбаган маалыматтардын көлөмү экспоненциалдуу түрдө өсүп жаткандыктан, так жана эффективдүү тексттик аналитика куралдарына болгон муктаждык маркетинг, каржы, саламаттыкты сактоо жана социалдык илимдер сыяктуу ар түрдүү тармактарда барган сайын курч болуп калды.

Салттуу түрдө текстти талдоо эрежеге негизделген ыкмаларды жана SpaCY жана трансформатордук техника сыяктуу машинаны үйрөнүү ыкмаларын колдонуу менен аткарылган. Бул ыкмалар натыйжалуулугун далилдегени менен, аларды өркүндөтүү үчүн бир топ күч-аракет жана тажрыйба талап кылынат.

сыяктуу чоң тил моделдеринин (LLM) пайда болушу менен GPT чат di OpenAI. Ал адамга окшош текстти түзүү жана контекстти түшүнүү боюнча укмуштуудай мүмкүнчүлүктөрдү көрсөтүп, аны текстти талдоо тапшырмалары үчүн келечектүү куралга айлантты. entity recognition, sentiment analysisжана topic modeling.

Келгиле, азыр ChatGPT аркылуу кантип текст талдоо жүргүзө аларыбызды карап көрөлү.

Салттуу ыкма (бир моделдер) vs. LLM

Мурда биз машина үйрөнүүдө ар кандай тапшырмалар үчүн ар кандай моделдерди колдонуп келгенбиз. Мисалы, эгер мен тексттен билим алгым келсе, мен аталган объектти таануу моделин колдонушум керек (NER – Named Entity Recognition), эгер мен өз текстимди өзүнчө класстарга классификациялашым керек болсо, мага классификация модели керек болот. Ар бир ар кандай иш-аракет моделдерди ар бир иш-аракет үчүн ар кандай окутууну талап кылды, же которуу жолу менен окутуу же окутуу.

киргизүү менен Large Language Models (LLM), LLM модели окутуу менен же болбосо бир нече NLP тапшырмаларын аткара алат. Ар кандай иш болушу мүмкүн defiжөн гана көрсөтмөлөрдөгү нускамаларды өзгөртүү менен чечилет.

Эми салттуу NLP тапшырмасын кантип аткарууну карап көрөлү GPT чат жана аны салттуу жол менен салыштырыңыз. тарабынан аткарыла турган NLP милдеттери GPT чат бул макалада:

• Билим алуу (NER)
• Тексттин классификациясы
• Sentiment analysis
• Жыйынтык

Билим алуу (NER)

Аты аталган объектти таануу (NER) тексттик маалыматтардын ар кандай блокторундагы терминдерди автоматтык түрдө аныктоо милдетин билдирет. Ал негизинен клиникалык эскертүүлөрдөн дары аталыштары, камсыздандыруу дооматтарынан кырсыкка байланыштуу терминдер жана башка доменге тиешелүү терминдер сыяктуу маанилүү категорияларды алуу үчүн колдонулат.

Бул иш-аракет медициналык домен үчүн өзгөчө экенин белгилей кетүү керек. Мурда ал бизден тексттеги конкреттүү классты жана терминди билүү үчүн бир моделге 10.000 XNUMXден ашык маалымат саптарын аннотациялоону жана үйрөтүүнү талап кылган. ChatGPT терминди эч кандай алдын ала даярдалган текстсиз же так жөндөөсүз туура аныктай алат, бул салыштырмалуу жакшы натыйжа!

Тексттин классификациясы

Тексттик классификациялар текстти чоң маалыматтардан категорияларга автоматтык түрдө табуу жана классификациялоо процессин билдирет, ал тексттик маалыматтарды издөөдө жана чыгарууда маанилүү ролду ойнойт. Тексттик классификация колдонмолорунун мисалдарына клиникалык эскертүүлөр же тобокелдик факторлорунун категориялары, автоматтык диагностикалык классификация жана спамды аныктоо кирет.

Sentiment analysis

Sentiment analysis тексттин бир бөлүгүндө айтылган сезимди же эмоцияны аныктоону камтыйт. Ал текстти алдын ала категорияларга классификациялоого багытталганdefiпозитивдүү, терс же нейтралдуу катары автордун негизги сезимине негизделген. 

Сезим талдоо колдонмолору төмөнкүлөрдү камтыйт:

• кардарлардын сын-пикирлерин жана пикирлерин талдоо,
• коомдук медиа сезимдерин көзөмөлдөө,
• рынок тенденцияларына мониторинг жүргүзүү e
• шайлоо өнөктүгүнүн жүрүшүндө саясий маанайды өлчөө.

Жыйынтык

Автоматтык корутундулар бир же бир нече документтердин негизги темалары аныкталып, кыска жана так берилген процессти билдирет. Бул колдонуучуга кыска убакыттын ичинде маалыматтардын чоң бөлүктөрүн карап чыгууга мүмкүндүк берет. Мисал тиркемелерге жаңылык макалаларынан рефераттарды автоматтык түрдө чыгарууга жана илимий макаланын тезистеринен сүйлөмдөрдү алуу менен маалыматтын жалпыланышына мүмкүндүк берген жыйынды системасы кирет.

ChatGPT өзгөчө узун макалалар жана татаал сын-пикирлер үчүн эң сонун жыйынтык куралы. Сын-пикирлерди ChatGPT'ке чаптоо менен, биз бир караганда продукттун карап чыгуу корутундусун оңой биле алабыз.

LLMлердин чеги

Бул макаланын максаты текстти талдоо боюнча тапшырмаларды аткарууга LLM жөндөмдүүлүгүн изилдөө болгондуктан, алардын чектөөлөрүн да таануу зарыл. LLMs негизги чектөөлөрүнүн айрымдары төмөнкүлөрдү камтыйт:

1. Ресурстарды пайдалануу : LLMs колдонуу олуттуу эсептөө жана каржы ресурстарын талап кылат, бул чакан уюмдар же чектелген ресурстары бар айрым изилдөөчүлөр үчүн кыйынчылык жаратышы мүмкүн. Бүгүнкү күндө ChatGPT чоң көлөмдөгү маалыматтарды талдоо үчүн киргизүү жана чыгаруу үчүн 8.000ге жакын энбелгилерди гана кабыл алат, колдонуучудан текстти бир нече маалымат бөлүктөрүнө бөлүүнү талап кылат жана тапшырмалар үчүн бир нече API чалууларын талап кылышы мүмкүн.
2. Ыкчам сүйлөөгө сезгичтик : LLMлердин иштешине көрсөтмөлөрдүн жазылуу жолу таасир этиши мүмкүн. Ыкчам формулировкадагы бир аз өзгөрүү ар кандай натыйжаларга алып келиши мүмкүн, бул ырааттуу жана ишенимдүү жыйынтыкты издөөдө тынчсызданууга себеп болушу мүмкүн.
3. Домен боюнча атайын адистиктин жоктугу : LLMлер ар кандай домендер боюнча жалпы түшүнүккө ээ болсо да, алар доменге тиешелүү маалыматтар боюнча үйрөтүлгөн адистештирилген моделдер менен бирдей тажрыйбага ээ болбошу мүмкүн. Натыйжада, алардын иштеши кээ бир учурларда оптималдуу болбой калышы мүмкүн жана өзгөчө жогорку адистештирилген же техникалык маалымат менен иштөөдө тактоону же тышкы билимди талап кылышы мүмкүн.

Ercole Palmeri