ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော ဒေတာပမာဏသည် အဆမတန်ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ၊ တိကျပြီး ထိရောက်သော စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကိရိယာများ လိုအပ်လာမှုသည် စျေးကွက်ရှာဖွေရေး၊ ဘဏ္ဍာရေး၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့် လူမှုရေးသိပ္ပံများကဲ့သို့ နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် ပိုမိုအရေးပါလာပါသည်။
အစဉ်အလာအားဖြင့်၊ SpaCY နှင့် Transformer နည်းပညာကဲ့သို့သော စည်းမျဉ်းအခြေခံနည်းလမ်းများနှင့် စက်သင်ယူမှုနည်းစနစ်များကို အသုံးပြု၍ စာသားပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းကို လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ ဤနည်းလမ်းများသည် ထိရောက်ကြောင်း သက်သေပြထားသော်လည်း ပြီးပြည့်စုံစေရန်အတွက် များစွာသော အားထုတ်မှုနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုများ လိုအပ်ပါသည်။
ဘာသာစကား မော်ဒယ် (LLM) ကြီးများ ထွန်းကားခြင်း အစရှိတဲ့၊ GPT ချတ် di OpenAI. ၎င်းသည် လူနှင့်တူသော စာသားများနှင့် နားလည်မှုဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာများကို ဖန်တီးရာတွင် ထူးထူးခြားခြား စွမ်းဆောင်ရည်များကို ပြသထားပြီး၊ ၎င်းသည် စာသားပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် အလားအလာရှိသော ကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ဖန်တီးထားသည်။ entity recognition, sentiment analysisနှင့် topic modeling.
ChatGPT ကို အသုံးပြု၍ စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကို မည်သို့လုပ်ဆောင်နိုင်သည်ကို ယခုကြည့်ကြပါစို့။
ယခင်က၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စက်သင်ယူမှုတွင် မတူညီသောလုပ်ဆောင်စရာများအတွက် မတူညီသောပုံစံများကို အမြဲအသုံးပြုခဲ့သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်သည် စာသားတစ်ခုမှ အသိပညာကို ထုတ်ယူလိုပါက၊ အမည်ရှိ entity recognition model (NER – Named Entity Recognition) ကျွန်ုပ်၏စာသားကို သီးခြားအတန်းများအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲရန် လိုအပ်ပါက၊ အမျိုးအစားခွဲခြားမှုပုံစံတစ်ခု လိုအပ်ပါမည်။ မတူညီသောလုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုစီသည် လှုပ်ရှားမှုတစ်ခုစီအတွက် မတူညီသောပုံစံများကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရန် လိုအပ်ပြီး လွှဲပြောင်းသင်ယူခြင်းဖြင့်ဖြစ်စေ လေ့ကျင့်မှုဖြင့်ဖြစ်စေ ကွဲပြားစေပါသည်။
နိဒါန်းနှင့်အတူ Large Language Models (LLM)၊ LLM မော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်မှုဖြင့် သို့မဟုတ် မပါဘဲ NLP အလုပ်များစွာကို လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ မည်သည့် လှုပ်ရှားမှုမဆို ဖြစ်နိုင်သည်။ defiလမ်းညွှန်ချက်များတွင် ညွှန်ကြားချက်များကို ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် ရိုးရှင်းစွာ ပြီးဆုံးခဲ့သည်။
ယခု ရိုးရာ NLP လုပ်ငန်းကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ကြည့်ကြပါစို့ GPT ချတ် ရိုးရာနည်းနဲ့ နှိုင်းယှဉ်ပါ။ NLP အနေဖြင့် လုပ်ဆောင်ရမည့် အလုပ်များ GPT ချတ် ဤဆောင်းပါးတွင်-
Sentiment analysisအမည်ပေးထားသည့် Entity Recognition (NER) သည် မတူညီသော စာသားဒေတာဘလောက်များတွင် ဝေါဟာရများကို အလိုအလျောက်ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းလုပ်ငန်းကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဆေးခန်းမှတ်စုများမှ ဆေးဝါးအမည်များ၊ အာမခံတောင်းဆိုမှုများမှ မတော်တဆမှုဆိုင်ရာ စည်းကမ်းချက်များ၊ မှတ်တမ်းများမှ အခြားသော ဒိုမိန်းအလိုက် သတ်မှတ်ချက်များကဲ့သို့သော အရေးကြီးသော အကြောင်းအရာအမျိုးအစားများကို ထုတ်ယူရန်အတွက် ၎င်းကို အဓိကအားဖြင့် အသုံးပြုပါသည်။
ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒိုမိန်းအတွက် သီးခြားဖြစ်ကြောင်း သတိပြုပါ။ မော်ဒယ်တစ်ခုအတွက် ဒေတာအတန်း 10.000 ကျော်ကို မှတ်သားရန်နှင့် စာသားရှိ သီးခြားအတန်းနှင့် ဝေါဟာရကို သိရှိရန် ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား လိုအပ်သည်။ ChatGPT သည် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသည့် စာသား သို့မဟုတ် ကောင်းစွာချိန်ညှိခြင်းမရှိဘဲ ဝေါဟာရကို မှန်ကန်စွာ ခွဲခြားနိုင်သည်၊ ၎င်းသည် အတော်ပင်ကောင်းသောရလဒ်ဖြစ်သည်။
စာသားအမျိုးအစားခွဲခြင်းများသည် ကြီးမားသောဒေတာမှ အမျိုးအစားများအလိုက် စာသားရှာဖွေခြင်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၏ အလိုအလျောက်လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းသည်၊ ၎င်းသည် စာသားဒေတာပြန်လည်ရယူခြင်းနှင့် ထုတ်ယူခြင်းတွင် မရှိမဖြစ်အခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပါသည်။ စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအပလီကေးရှင်းများ၏နမူနာများတွင် ဆေးခန်းသတိပေးချက်များ သို့မဟုတ် အန္တရာယ်အချက်အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၊ အလိုအလျောက်ရောဂါရှာဖွေခြင်း အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းနှင့် စပမ်းရှာဖွေခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။
Sentiment analysisSentiment analysis စာသားအပိုင်းအစတွင် ဖော်ပြထားသော ခံစားချက် သို့မဟုတ် စိတ်ခံစားချက်ကို ဆုံးဖြတ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ၎င်းသည် စာသားကို ကြိုတင်အမျိုးအစားများအဖြစ် ခွဲခြားရန် ရည်ရွယ်သည်။defiစာရေးဆရာမှ တင်ပြသော အရင်းခံ စိတ်ဓာတ်အပေါ် အခြေခံ၍ အပြုသဘော၊ အနုတ်လက္ခဏာ သို့မဟုတ် ကြားနေအဖြစ်၊
စိတ်ခံစားမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဆိုင်ရာအသုံးချမှုများတွင်-
အလိုအလျောက်အနှစ်ချုပ်များသည် စာရွက်စာတမ်းတစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသောအကြောင်းအရာများကို တိကျပြတ်သားစွာ တိကျသောနည်းလမ်းဖြင့် ဖော်ထုတ်ပြသသည့်လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းပါသည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူအား အချိန်တိုအတွင်း ဒေတာအမြောက်အမြားကို ကြည့်ရှုနိုင်စေပါသည်။ ဥပမာ အပလီကေးရှင်းများတွင် သတင်းဆောင်းပါးများမှ စိတ္တဇများကို အလိုအလျောက် ထုတ်ပေးနိုင်ပြီး သုတေသနစာတမ်း စိတ္တဇစာကြောင်းများမှ စာကြောင်းများကို ထုတ်ယူခြင်းဖြင့် သတင်းအချက်အလက် အကျဉ်းချုပ်ကို ခွင့်ပြုသည့် အကျဉ်းချုပ်စနစ် ပါဝင်သည်။
ChatGPT သည် အထူးသဖြင့် ရှည်လျားသော ဆောင်းပါးများနှင့် ရှုပ်ထွေးသော သုံးသပ်ချက်များအတွက် အလွန်ကောင်းမွန်သော အကျဉ်းချုပ်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ သုံးသပ်ချက်များကို ChatGPT တွင် ကူးထည့်ခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ထုတ်ကုန်သုံးသပ်ချက် အနှစ်ချုပ်ကို တစ်ချက်ချင်း အလွယ်တကူ သိနိုင်ပါသည်။
ဤဆောင်းပါး၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ LLMs များ၏ စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေရန်ဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့၏ ကန့်သတ်ချက်များကိုလည်း အသိအမှတ်ပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ LLM များ၏ အဓိကကန့်သတ်ချက်အချို့တွင်-
Ercole Palmeri
ဆေးရောင်ခြယ်ခြင်းမှတစ်ဆင့် ကောင်းမွန်သော မော်တာစွမ်းရည်ကို ပြုစုပျိုးထောင်ခြင်းသည် ကလေးများကို စာရေးခြင်းကဲ့သို့ ပိုမိုရှုပ်ထွေးသောစွမ်းရည်များအတွက် ပြင်ဆင်ပေးသည်။ အရောင်ခြယ်ရန်…
ရေတပ်ကဏ္ဍသည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ စီးပွားရေးအင်အားကြီးဖြစ်ပြီး၊ ဘီလီယံ ၁၅၀ ရှိသော စျေးကွက်ဆီသို့ လျှောက်လှမ်းနေသော...
ပြီးခဲ့သည့်တနင်္လာနေ့တွင် Financial Times သည် OpenAI နှင့်သဘောတူညီချက်တစ်ခုကြေငြာခဲ့သည်။ FT သည် ၎င်း၏ ကမ္ဘာ့အဆင့်မီ သတင်းစာပညာကို လိုင်စင်ထုတ်ပေးသည်...
သန်းပေါင်းများစွာသောလူများသည် streaming ဝန်ဆောင်မှုများအတွက်ပေးဆောင်ပြီးလစဉ်စာရင်းသွင်းမှုအခကြေးငွေပေးဆောင်သည်။ အများအမြင်မှာ သင်...