Uchanganuzi wa maandishi kwa kutumia chatGPT

Uchanganuzi wa maandishi, au uchimbaji wa maandishi, ni mbinu muhimu ya kupata maarifa muhimu kutoka kwa idadi kubwa ya data ya maandishi ambayo haijaundwa. 

Inahusisha usindikaji na kuchambua maandishi ili kugundua ruwaza, mienendo na mahusiano.

Inaruhusu kampuni, watafiti na mashirika kufanya maamuzi kulingana na habari iliyopatikana kutoka kwa maandishi. 

Kadiri idadi ya data ambayo haijaundwa inavyoendelea kukua kwa kasi, hitaji la zana sahihi na bora za uchanganuzi wa maandishi limezidi kuwa muhimu katika tasnia tofauti kama vile uuzaji, fedha, huduma ya afya na sayansi ya kijamii.

Kijadi, uchanganuzi wa maandishi umefanywa kwa kutumia mbinu zinazotegemea sheria na mbinu za kujifunza kwa mashine kama vile SpaCY na mbinu ya kibadilishaji umeme. Ingawa njia hizi zimeonekana kuwa za ufanisi, zinahitaji juhudi kubwa na utaalam ili kukamilisha.

Pamoja na ujio wa mifano mikubwa ya lugha (LLM) kama GumzoGPT di OpenAI. Imeonyesha uwezo wa ajabu katika kutoa maandishi kama ya kibinadamu na muktadha wa uelewaji, na kuifanya kuwa zana ya kuahidi kwa kazi za uchanganuzi wa maandishi kama vile entity recognition, sentiment analysisNa topic modeling.

Hebu tuone sasa jinsi tunavyoweza kufanya uchanganuzi wa maandishi kwa kutumia ChatGPT.

Mbinu ya kitamaduni (mifano moja) dhidi ya. LLM

Hapo awali, tumekuwa tukitumia miundo tofauti kwa kazi tofauti katika kujifunza kwa mashine. Kwa mfano, ikiwa ninataka kutoa maarifa kutoka kwa maandishi, nitahitaji kutumia modeli ya utambuzi wa chombo (NER - Named Entity Recognition), ikiwa ninahitaji kuainisha maandishi yangu katika madarasa tofauti, nitahitaji mfano wa uainishaji. Kila shughuli tofauti ilihitaji modeli kufundishwa tofauti kwa kila shughuli, ama kwa kuhamisha ujifunzaji au kwa mafunzo.

Pamoja na utangulizi wa Large Language Models (LLM), muundo wa LLM utaweza kufanya kazi nyingi za NLP kwa mafunzo au bila mafunzo. Shughuli yoyote inaweza kuwa defikukamilika kwa kubadilisha maagizo kwenye dodoso.

Sasa hebu tuone jinsi ya kufanya kazi ya jadi ya NLP ndani GumzoGPT na kulinganisha na njia ya jadi. Kazi za NLP zitakazofanywa na GumzoGPT katika makala hii ni:

• Uchimbaji wa Maarifa (NER)
• Uainishaji wa maandishi
• Sentiment analysis
• Riepilogo

Uchimbaji wa Maarifa (NER)

Utambuzi wa Huluki unaoitwa (NER) unarejelea kazi ya kutambua maneno kiotomatiki katika vizuizi tofauti vya data ya maandishi. Hutumika zaidi kutoa kategoria za huluki muhimu kama vile majina ya dawa kutoka kwa maelezo ya matibabu, masharti yanayohusiana na ajali kutoka kwa madai ya bima na masharti mengine mahususi ya kikoa kutoka kwa rekodi.

Kumbuka kuwa shughuli hii ni maalum kwa kikoa cha matibabu. Ilikuwa ikituhitaji kufafanua na kutoa mafunzo zaidi ya safu mlalo 10.000 za data kwa muundo mmoja ili kujua darasa na neno mahususi katika maandishi. ChatGPT inaweza kutambua neno kwa usahihi bila maandishi yoyote yaliyofunzwa mapema au usanifu mzuri, ambayo ni matokeo mazuri!

Uainishaji wa maandishi

Uainishaji wa maandishi unarejelea mchakato wa kiotomatiki wa kutafuta na kuainisha maandishi katika kategoria kutoka kwa data kubwa, ina jukumu muhimu katika urejeshaji na uchimbaji wa data ya maandishi. Mifano ya maombi ya uainishaji wa maandishi ni pamoja na arifa za kimatibabu au uainishaji wa sababu za hatari, uainishaji wa uchunguzi wa kiotomatiki na ugunduzi wa barua taka.

Sentiment analysis

Sentiment analysis inahusisha kubainisha hisia au hisia zinazoonyeshwa katika kipande cha maandishi. Inalenga kuainisha maandishi katika kategoria za awalidefinite, kama chanya, hasi, au isiyoegemea upande wowote, kwa kuzingatia hisia za kimsingi zinazowasilishwa na mwandishi. 

Maombi ya uchambuzi wa hisia ni pamoja na:

• uchambuzi wa mapitio ya wateja na maoni,
• kufuatilia hisia kwenye mitandao ya kijamii,
• ufuatiliaji wa mwenendo wa soko e
• kipimo cha hisia za kisiasa wakati wa kampeni za uchaguzi.

Riepilogo

Muhtasari wa kiotomatiki hurejelea mchakato ambao mada kuu ya hati moja au zaidi hutambuliwa na kuwasilishwa kwa njia fupi na sahihi. Hii inaruhusu mtumiaji kuangalia vipande vikubwa vya data kwa muda mfupi. Mfano wa programu ni pamoja na mfumo wa muhtasari unaoruhusu uundaji wa kiotomatiki wa muhtasari kutoka kwa nakala za habari na muhtasari wa habari kwa kutoa sentensi kutoka kwa muhtasari wa karatasi za utafiti.

ChatGPT ni zana bora ya muhtasari, haswa kwa nakala ndefu na hakiki ngumu. Kwa kubandika hakiki katika ChatGPT, tunaweza kujua kwa urahisi muhtasari wa ukaguzi wa bidhaa kwa haraka.

Ukomo wa LLMs

Kwa kuwa madhumuni ya makala haya ni kuchunguza uwezo wa LLM kufanya kazi za uchanganuzi wa maandishi, ni muhimu pia kutambua mapungufu yao. Baadhi ya vikwazo muhimu vya LLM ni pamoja na:

1. Utumiaji wa rasilimali : Kutumia LLM kunahitaji rasilimali kubwa za hesabu na fedha, ambayo inaweza kuwa changamoto kwa mashirika madogo au watafiti binafsi walio na rasilimali chache. Kuanzia leo, ChatGPT inakubali tu tokeni 8.000 za ingizo na matokeo, ili kuchanganua kiasi kikubwa cha data, inahitaji mtumiaji kugawanya maandishi katika vipande vingi vya data, na inaweza kuhitaji simu nyingi za API kwa kazi.
2. Unyeti wa haraka wa maneno : Utendaji wa LLM unaweza kuathiriwa na jinsi maongozi yanavyotamkwa. Mabadiliko kidogo katika maneno ya haraka yanaweza kutoa matokeo tofauti, ambayo yanaweza kuwa sababu ya wasiwasi wakati wa kutafuta matokeo thabiti na ya kuaminika.
3. Ukosefu wa utaalamu maalum wa kikoa : Ingawa LLM zina uelewa wa jumla wa vikoa mbalimbali, huenda zisiwe na kiwango sawa cha utaalamu kama miundo maalum iliyofunzwa kwenye data mahususi ya kikoa. Kwa hivyo, utendakazi wao unaweza usiwe bora katika hali zingine na unaweza kuhitaji urekebishaji mzuri au maarifa ya nje, haswa inaposhughulika na maelezo maalum au ya kiufundi.

Ercole Palmeri