chatGPT ഉപയോഗിച്ച് ടെക്സ്റ്റ് പാഴ്സിംഗ്

ടെക്സ്റ്റ് അനലിറ്റിക്സ് അല്ലെങ്കിൽ ടെക്സ്റ്റ് മൈനിംഗ്, വലിയ അളവിലുള്ള ഘടനാരഹിതമായ ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് മൂല്യവത്തായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സുപ്രധാന സാങ്കേതികതയാണ്. 

പാറ്റേണുകളും ട്രെൻഡുകളും ബന്ധങ്ങളും കണ്ടെത്തുന്നതിന് ടെക്‌സ്‌റ്റ് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ടെക്‌സ്‌റ്റുകളിൽ നിന്ന് ശേഖരിച്ച വിവരങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ കമ്പനികളെയും ഗവേഷകരെയും ഓർഗനൈസേഷനുകളെയും ഇത് അനുവദിക്കുന്നു. 

ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റയുടെ അളവ് ക്രമാതീതമായി വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നതിനാൽ, മാർക്കറ്റിംഗ്, ഫിനാൻസ്, ഹെൽത്ത് കെയർ, സോഷ്യൽ സയൻസ് എന്നിങ്ങനെ വൈവിധ്യമാർന്ന വ്യവസായങ്ങളിൽ കൃത്യവും കാര്യക്ഷമവുമായ ടെക്സ്റ്റ് അനലിറ്റിക്സ് ടൂളുകളുടെ ആവശ്യകത കൂടുതൽ നിർണായകമാണ്.

പരമ്പരാഗതമായി, റൂൾ അധിഷ്‌ഠിത രീതികളും സ്‌പെയ്‌സി, ട്രാൻസ്‌ഫോർമർ ടെക്‌നിക് പോലുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്‌നിക്കുകളും ഉപയോഗിച്ചാണ് ടെക്‌സ്‌റ്റ് വിശകലനം നടത്തുന്നത്. ഈ രീതികൾ ഫലപ്രദമാണെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, അവ പൂർണത കൈവരിക്കുന്നതിന് ഗണ്യമായ പരിശ്രമവും വൈദഗ്ധ്യവും ആവശ്യമാണ്.

പോലുള്ള വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളുടെ (LLM) വരവോടെ ചാറ്റ് GPT di ഒപെനൈ. മനുഷ്യനെപ്പോലെയുള്ള വാചകം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിലും സന്ദർഭം മനസ്സിലാക്കുന്നതിലും ഇത് ശ്രദ്ധേയമായ കഴിവുകൾ പ്രകടിപ്പിച്ചു, ഇത് പോലുള്ള ടെക്സ്റ്റ് വിശകലന ജോലികൾക്കുള്ള വാഗ്ദാനമായ ഉപകരണമാക്കി മാറ്റുന്നു. entity recognition, sentiment analysis, e topic modeling.

ChatGPT ഉപയോഗിച്ച് നമുക്ക് എങ്ങനെ ടെക്സ്റ്റ് പാഴ്‌സിംഗ് നടത്താമെന്ന് നോക്കാം.

പരമ്പരാഗത രീതി (ഒറ്റ മോഡലുകൾ) vs. എൽഎൽഎം

മുൻകാലങ്ങളിൽ, മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ വ്യത്യസ്ത ജോലികൾക്കായി ഞങ്ങൾ എല്ലായ്പ്പോഴും വ്യത്യസ്ത മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന്, എനിക്ക് ഒരു ടെക്‌സ്‌റ്റിൽ നിന്ന് അറിവ് എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യണമെങ്കിൽ, എനിക്ക് പേരുള്ള ഒരു എന്റിറ്റി തിരിച്ചറിയൽ മോഡൽ ഉപയോഗിക്കേണ്ടതുണ്ട് (NER - Named Entity Recognition), എനിക്ക് എന്റെ വാചകം പ്രത്യേക ക്ലാസുകളായി തരംതിരിക്കണമെങ്കിൽ, എനിക്ക് ഒരു വർഗ്ഗീകരണ മോഡൽ ആവശ്യമാണ്. ഓരോ വ്യത്യസ്‌ത പ്രവർത്തനത്തിനും ഓരോ പ്രവർത്തനത്തിനും മാതൃകകൾ വ്യത്യസ്‌തമായി പരിശീലിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്, ഒന്നുകിൽ ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ് വഴിയോ പരിശീലനത്തിലൂടെയോ.

എന്ന ആമുഖത്തോടെ Large Language Models (LLM), ഒരു LLM മോഡലിന് പരിശീലനത്തോടുകൂടിയോ അല്ലാതെയോ ഒന്നിലധികം NLP ജോലികൾ ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഏത് പ്രവർത്തനവും ആകാം defiപ്രോംപ്റ്റുകളിലെ നിർദ്ദേശങ്ങൾ മാറ്റി ലളിതമായി ഒഴിവാക്കി.

പരമ്പരാഗത എൻ‌എൽ‌പി ടാസ്‌ക് എങ്ങനെ ചെയ്യാമെന്ന് ഇപ്പോൾ നോക്കാം ചാറ്റ് GPT പരമ്പരാഗത രീതിയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക. നിർവ്വഹിക്കുന്ന NLP ടാസ്‌ക്കുകൾ ചാറ്റ് GPT ഈ ലേഖനത്തിൽ ഇവയാണ്:

• അറിവ് വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ (NER)
• വാചക വർഗ്ഗീകരണം
• Sentiment analysis
• രിഎപിലൊഗൊ

അറിവ് വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ (NER)

പേരുള്ള എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ (NER) എന്നത് ടെക്‌സ്‌ച്വൽ ഡാറ്റയുടെ വിവിധ ബ്ലോക്കുകളിലെ നിബന്ധനകൾ സ്വയമേവ തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള ചുമതലയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ക്ലിനിക്കൽ കുറിപ്പുകളിൽ നിന്ന് മരുന്നുകളുടെ പേരുകൾ, ഇൻഷുറൻസ് ക്ലെയിമുകളിൽ നിന്ന് അപകടവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട നിബന്ധനകൾ, രേഖകളിൽ നിന്ന് മറ്റ് ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട നിബന്ധനകൾ എന്നിവ പോലുള്ള പ്രധാനപ്പെട്ട എന്റിറ്റി വിഭാഗങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ ഇത് പ്രധാനമായും ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഈ പ്രവർത്തനം മെഡിക്കൽ ഡൊമെയ്‌നിന് മാത്രമുള്ളതാണെന്ന് ശ്രദ്ധിക്കുക. ടെക്‌സ്‌റ്റിലെ നിർദ്ദിഷ്ട ക്ലാസും പദവും അറിയാൻ ഒരൊറ്റ മോഡലിനായി 10.000-ലധികം വരി ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനിക്കാനും പരിശീലിപ്പിക്കാനും ഇത് ഞങ്ങളോട് ആവശ്യപ്പെടുന്നു. മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ച ടെക്‌സ്‌റ്റോ ഫൈൻ-ട്യൂണിങ്ങോ ഇല്ലാതെ ചാറ്റ്‌ജിപിടിക്ക് പദം കൃത്യമായി തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും, ഇത് താരതമ്യേന നല്ല ഫലമാണ്!

വാചക വർഗ്ഗീകരണം

ടെക്‌സ്‌റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ എന്നത് വലിയ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ടെക്‌സ്‌റ്റ് കണ്ടെത്തി വിഭാഗങ്ങളായി തരംതിരിക്കുന്ന സ്വയമേവയുള്ള പ്രക്രിയയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് ടെക്‌സ്‌റ്റ് ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിലും എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷനിലും ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ ഉദാഹരണങ്ങളിൽ ക്ലിനിക്കൽ അലേർട്ടുകൾ അല്ലെങ്കിൽ റിസ്ക് ഫാക്ടർ വർഗ്ഗീകരണം, ഓട്ടോമാറ്റിക് ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് വർഗ്ഗീകരണം, സ്പാം കണ്ടെത്തൽ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.

Sentiment analysis

Sentiment analysis ഒരു വാചകത്തിൽ പ്രകടിപ്പിക്കുന്ന വികാരമോ വികാരമോ നിർണ്ണയിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു. വാചകത്തെ പ്രീ വിഭാഗങ്ങളായി തരംതിരിക്കുക എന്നതാണ് ഇത് ലക്ഷ്യമിടുന്നത്defiനൈറ്റ്, പോസിറ്റീവ്, നെഗറ്റീവ് അല്ലെങ്കിൽ ന്യൂട്രൽ ആയി, രചയിതാവ് നൽകുന്ന അടിസ്ഥാന വികാരത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി. 

വികാര വിശകലനത്തിന്റെ പ്രയോഗങ്ങളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

• ഉപഭോക്തൃ അവലോകനങ്ങളുടെയും പ്രതികരണങ്ങളുടെയും വിശകലനം,
• സോഷ്യൽ മീഡിയ വികാരം ട്രാക്കുചെയ്യൽ,
• വിപണി പ്രവണതകൾ നിരീക്ഷിക്കൽ ഇ
• തിരഞ്ഞെടുപ്പ് പ്രചാരണവേളയിലെ രാഷ്ട്രീയ വികാരത്തിന്റെ അളവ്.

രിഎപിലൊഗൊ

ഒന്നോ അതിലധികമോ പ്രമാണങ്ങളുടെ പ്രധാന വിഷയങ്ങൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞ് സംക്ഷിപ്തവും കൃത്യവുമായ രീതിയിൽ അവതരിപ്പിക്കുന്ന പ്രക്രിയയെ സ്വയമേവയുള്ള സംഗ്രഹങ്ങൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. കുറഞ്ഞ സമയത്തിനുള്ളിൽ വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ പരിശോധിക്കാൻ ഇത് ഉപയോക്താവിനെ അനുവദിക്കുന്നു. വാർത്താ ലേഖനങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള സംഗ്രഹങ്ങൾ സ്വയമേവ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും ഗവേഷണ പേപ്പർ സംഗ്രഹങ്ങളിൽ നിന്ന് വാക്യങ്ങൾ വേർതിരിച്ച് വിവരങ്ങളുടെ സംഗ്രഹത്തിനും അനുവദിക്കുന്ന ഒരു സംഗ്രഹ സംവിധാനം ഉദാഹരണ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ChatGPT ഒരു മികച്ച സംഗ്രഹ ഉപകരണമാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് ദൈർഘ്യമേറിയ ലേഖനങ്ങൾക്കും സങ്കീർണ്ണമായ അവലോകനങ്ങൾക്കും. അവലോകനങ്ങൾ ChatGPT-ൽ ഒട്ടിക്കുക വഴി, നമുക്ക് ഒറ്റനോട്ടത്തിൽ ഉൽപ്പന്ന അവലോകന സംഗ്രഹം എളുപ്പത്തിൽ അറിയാനാകും.

LLM-കളുടെ പരിധി

ഈ ലേഖനത്തിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം ടെക്സ്റ്റ് വിശകലന ജോലികൾ ചെയ്യാനുള്ള LLM-കളുടെ കഴിവ് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക എന്നതിനാൽ, അവയുടെ പരിമിതികളും തിരിച്ചറിയേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. LLM-കളുടെ ചില പ്രധാന പരിമിതികളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

1. വിഭവ വിനിയോഗം : LLM-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് കാര്യമായ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ, ഫിനാൻഷ്യൽ സ്രോതസ്സുകൾ ആവശ്യമാണ്, ഇത് പരിമിതമായ ഉറവിടങ്ങളുള്ള ചെറിയ ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്കോ ​​വ്യക്തിഗത ഗവേഷകർക്കോ ഒരു വെല്ലുവിളിയാണ്. ഇന്നത്തെ കണക്കനുസരിച്ച്, ഇൻപുട്ടിനും ഔട്ട്‌പുട്ടിനുമായി ഏകദേശം 8.000 ടോക്കണുകൾ മാത്രമേ ChatGPT സ്വീകരിക്കുകയുള്ളൂ, ഒരു വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ പാഴ്‌സ് ചെയ്യുന്നതിന്, ഉപയോക്താവിന് ടെക്‌സ്‌റ്റ് ഒന്നിലധികം ഡാറ്റകളായി വിഭജിക്കേണ്ടതുണ്ട്, കൂടാതെ ടാസ്‌ക്കുകൾക്കായി ഒന്നിലധികം API കോളുകൾ ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം.
2. പ്രോംപ്റ്റ് പദപ്രയോഗത്തോടുള്ള സംവേദനക്ഷമത : എൽ.എൽ.എമ്മുകളുടെ പ്രകടനത്തെ പ്രോംപ്റ്റുകൾ പറയുന്ന രീതി ബാധിക്കാം. പ്രോംപ്റ്റ് പദങ്ങളിൽ ചെറിയ മാറ്റം വ്യത്യസ്ത ഫലങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കും, സ്ഥിരവും വിശ്വസനീയവുമായ ഔട്ട്പുട്ട് തിരയുമ്പോൾ ഇത് ആശങ്കയ്ക്ക് കാരണമാകും.
3. ഡൊമെയ്ൻ നിർദ്ദിഷ്ട വൈദഗ്ധ്യത്തിന്റെ അഭാവം : LLM-കൾക്ക് വിവിധ ഡൊമെയ്‌നുകളെ കുറിച്ച് പൊതുവായ ധാരണയുണ്ടെങ്കിലും, ഡൊമെയ്‌ൻ-നിർദ്ദിഷ്‌ട ഡാറ്റയിൽ പരിശീലിപ്പിച്ച പ്രത്യേക മോഡലുകളുടെ അതേ നിലവാരത്തിലുള്ള വൈദഗ്ദ്ധ്യം അവർക്ക് ഉണ്ടായിരിക്കണമെന്നില്ല. തൽഫലമായി, അവരുടെ പ്രകടനം ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ ഒപ്റ്റിമൽ ആയിരിക്കണമെന്നില്ല, കൂടാതെ ഫൈൻ ട്യൂണിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ബാഹ്യ അറിവ് ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം, പ്രത്യേകിച്ച് ഉയർന്ന സ്പെഷ്യലൈസ്ഡ് അല്ലെങ്കിൽ സാങ്കേതിക വിവരങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ.

Ercole Palmeri