chatGPTని ఉపయోగించి టెక్స్ట్ పార్సింగ్

టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ లేదా టెక్స్ట్ మైనింగ్ అనేది పెద్ద మొత్తంలో నిర్మాణాత్మకంగా లేని టెక్స్ట్ డేటా నుండి విలువైన అంతర్దృష్టులను సంగ్రహించడానికి ఒక ముఖ్యమైన సాంకేతికత. 

ఇది నమూనాలు, పోకడలు మరియు సంబంధాలను కనుగొనడానికి వచనాన్ని ప్రాసెస్ చేయడం మరియు విశ్లేషించడం.

ఇది టెక్స్ట్‌ల నుండి సేకరించిన సమాచారం ఆధారంగా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి కంపెనీలు, పరిశోధకులు మరియు సంస్థలను అనుమతిస్తుంది. 

నిర్మాణాత్మక డేటా పరిమాణం విపరీతంగా పెరుగుతూనే ఉన్నందున, మార్కెటింగ్, ఫైనాన్స్, హెల్త్‌కేర్ మరియు సామాజిక శాస్త్రాలు వంటి వివిధ పరిశ్రమలలో ఖచ్చితమైన మరియు సమర్థవంతమైన టెక్స్ట్ విశ్లేషణ సాధనాల అవసరం చాలా క్లిష్టమైనది.

సాంప్రదాయకంగా, టెక్స్ట్ విశ్లేషణ నియమ-ఆధారిత పద్ధతులు మరియు SpaCY మరియు ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ టెక్నిక్ వంటి మెషీన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్‌లను ఉపయోగించి నిర్వహించబడుతుంది. ఈ పద్ధతులు ప్రభావవంతంగా నిరూపించబడినప్పటికీ, వాటిని పరిపూర్ణం చేయడానికి గణనీయమైన కృషి మరియు నైపుణ్యం అవసరం.

వంటి పెద్ద భాషా నమూనాలు (LLM) రావడంతో చాట్ GPT di OpenAI. ఇది మానవ-వంటి వచనాన్ని రూపొందించడంలో మరియు సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకోవడంలో విశేషమైన సామర్థ్యాలను ప్రదర్శించింది, ఇది వచన విశ్లేషణ పనులకు మంచి సాధనంగా మారింది. entity recognition, sentiment analysis, e topic modeling.

మనం ChatGPTని ఉపయోగించి టెక్స్ట్ పార్సింగ్‌ను ఎలా నిర్వహించవచ్చో ఇప్పుడు చూద్దాం.

సాంప్రదాయ పద్ధతి (సింగిల్ మోడల్స్) vs. LLM

గతంలో, మేము మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో వేర్వేరు పనుల కోసం ఎల్లప్పుడూ విభిన్న నమూనాలను ఉపయోగించాము. ఉదాహరణకు, నేను ఒక టెక్స్ట్ నుండి జ్ఞానాన్ని సేకరించాలనుకుంటే, నేను పేరు పెట్టబడిన ఎంటిటీ రికగ్నిషన్ మోడల్‌ని ఉపయోగించాల్సి ఉంటుంది (NER – Named Entity Recognition), నేను నా వచనాన్ని ప్రత్యేక తరగతులుగా వర్గీకరించాలనుకుంటే, నాకు వర్గీకరణ నమూనా అవసరం. ప్రతి విభిన్న కార్యకలాపానికి బదిలీ అభ్యాసం లేదా శిక్షణ ద్వారా నమూనాలు ప్రతి కార్యాచరణకు భిన్నంగా శిక్షణ పొందవలసి ఉంటుంది.

పరిచయంతో Large Language Models (LLM), ఒక LLM మోడల్ శిక్షణతో లేదా లేకుండా బహుళ NLP టాస్క్‌లను నిర్వహించగలదు. ఏదైనా కార్యాచరణ కావచ్చు defiప్రాంప్ట్‌లలోని సూచనలను మార్చడం ద్వారా నిష్క్రమించబడింది.

ఇప్పుడు సంప్రదాయ NLP టాస్క్‌ని ఎలా చేయాలో చూద్దాం చాట్ GPT మరియు దానిని సాంప్రదాయ పద్ధతితో పోల్చండి. ద్వారా నిర్వహించబడే NLP టాస్క్‌లు చాట్ GPT ఈ వ్యాసంలో ఉన్నాయి:

• నాలెడ్జ్ ఎక్స్‌ట్రాక్షన్ (NER)
• టెక్స్ట్ వర్గీకరణ
• Sentiment analysis
• Riepilogo

నాలెడ్జ్ ఎక్స్‌ట్రాక్షన్ (NER)

పేరున్న ఎంటిటీ రికగ్నిషన్ (NER) అనేది టెక్స్ట్యువల్ డేటాలోని వివిధ బ్లాక్‌లలోని నిబంధనలను స్వయంచాలకంగా గుర్తించే పనిని సూచిస్తుంది. ఇది ప్రధానంగా క్లినికల్ నోట్స్ నుండి ఔషధాల పేర్లు, భీమా క్లెయిమ్‌ల నుండి ప్రమాద సంబంధిత నిబంధనలు మరియు రికార్డుల నుండి ఇతర డొమైన్-నిర్దిష్ట నిబంధనల వంటి ముఖ్యమైన ఎంటిటీ వర్గాలను సేకరించేందుకు ఉపయోగించబడుతుంది.

ఈ కార్యకలాపం మెడికల్ డొమైన్‌కు సంబంధించినది అని గమనించండి. టెక్స్ట్‌లోని నిర్దిష్ట తరగతి మరియు పదాన్ని తెలుసుకోవడానికి ఒకే మోడల్ కోసం 10.000 కంటే ఎక్కువ వరుసల డేటాను ఉల్లేఖించడం మరియు శిక్షణ ఇవ్వడం మాకు అవసరం. ChatGPT ఎలాంటి ముందస్తు శిక్షణ పొందిన టెక్స్ట్ లేదా ఫైన్-ట్యూనింగ్ లేకుండా పదాన్ని సరిగ్గా గుర్తించగలదు, ఇది సాపేక్షంగా మంచి ఫలితం!

టెక్స్ట్ వర్గీకరణ

టెక్స్ట్ వర్గీకరణలు భారీ డేటా నుండి టెక్స్ట్‌ను కనుగొని వర్గీకరించే స్వయంచాలక ప్రక్రియను సూచిస్తాయి, ఇది టెక్స్ట్ డేటా రిట్రీవల్ మరియు వెలికితీతలో ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుంది. టెక్స్ట్ క్లాసిఫికేషన్ అప్లికేషన్‌ల ఉదాహరణలు క్లినికల్ హెచ్చరికలు లేదా ప్రమాద కారకాల వర్గీకరణ, ఆటోమేటిక్ డయాగ్నస్టిక్ వర్గీకరణ మరియు స్పామ్ డిటెక్షన్.

Sentiment analysis

Sentiment analysis టెక్స్ట్ ముక్కలో వ్యక్తీకరించబడిన అనుభూతి లేదా భావోద్వేగాన్ని నిర్ణయించడం. ఇది వచనాన్ని పూర్వ వర్గాలుగా వర్గీకరించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుందిdefiరచయిత అందించిన అంతర్లీన సెంటిమెంట్ ఆధారంగా సానుకూలంగా, ప్రతికూలంగా లేదా తటస్థంగా ఉంటుంది. 

సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ యొక్క అనువర్తనాలు:

• కస్టమర్ సమీక్షలు మరియు అభిప్రాయాల విశ్లేషణ,
• సోషల్ మీడియా సెంటిమెంట్‌ను ట్రాక్ చేయడం,
• మార్కెట్ పోకడలను పర్యవేక్షించడం ఇ
• ఎన్నికల ప్రచార సమయంలో రాజకీయ భావాలను కొలవడం.

Riepilogo

స్వయంచాలక సారాంశాలు ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ పత్రాల యొక్క ప్రధాన అంశాలను గుర్తించి, సంక్షిప్త మరియు ఖచ్చితమైన పద్ధతిలో ప్రదర్శించే ప్రక్రియను సూచిస్తాయి. ఇది తక్కువ సమయంలో ఎక్కువ డేటాను చూసేందుకు వినియోగదారుని అనుమతిస్తుంది. ఉదాహరణ అప్లికేషన్‌లలో వార్తా కథనాల నుండి స్వయంచాలకంగా సారాంశాలను రూపొందించడానికి మరియు పరిశోధనా పత్రాల సారాంశాల నుండి వాక్యాలను సంగ్రహించడం ద్వారా సమాచారాన్ని సారాంశం చేయడానికి అనుమతించే సారాంశ వ్యవస్థ ఉంటుంది.

ChatGPT అనేది ఒక అద్భుతమైన సారాంశ సాధనం, ప్రత్యేకించి సుదీర్ఘ కథనాలు మరియు సంక్లిష్టమైన సమీక్షల కోసం. సమీక్షలను ChatGPTలో అతికించడం ద్వారా, మేము ఉత్పత్తి సమీక్ష సారాంశాన్ని ఒక చూపులో సులభంగా తెలుసుకోవచ్చు.

LLMల పరిమితి

ఈ కథనం యొక్క ఉద్దేశ్యం టెక్స్ట్ విశ్లేషణ పనులను నిర్వహించడానికి LLMల సామర్థ్యాన్ని అన్వేషించడం కాబట్టి, వాటి పరిమితులను కూడా గుర్తించడం చాలా అవసరం. LLMల యొక్క కొన్ని కీలక పరిమితులు:

1. వనరుల వినియోగం : LLMలను ఉపయోగించడం కోసం గణనీయమైన గణన మరియు ఆర్థిక వనరులు అవసరం, ఇది పరిమిత వనరులతో చిన్న సంస్థలు లేదా వ్యక్తిగత పరిశోధకులకు సవాలుగా ఉంటుంది. నేటికి, ChatGPT ఇన్‌పుట్ మరియు అవుట్‌పుట్ కోసం దాదాపు 8.000 టోకెన్‌లను మాత్రమే అంగీకరిస్తుంది, పెద్ద మొత్తంలో డేటాను అన్వయించడానికి, వినియోగదారు వచనాన్ని బహుళ డేటాగా విభజించాల్సిన అవసరం ఉంది మరియు టాస్క్‌ల కోసం బహుళ API కాల్‌లు అవసరం కావచ్చు.
2. ప్రాంప్ట్ పదబంధానికి సున్నితత్వం : LLMల పనితీరు ప్రాంప్ట్‌లు వర్డ్డ్ చేయబడిన విధానం ద్వారా ప్రభావితం కావచ్చు. ప్రాంప్ట్ పదాలలో స్వల్ప మార్పు భిన్నమైన ఫలితాలను అందిస్తుంది, ఇది స్థిరమైన మరియు నమ్మదగిన అవుట్‌పుట్ కోసం చూస్తున్నప్పుడు ఆందోళనకు కారణం కావచ్చు.
3. డొమైన్ నిర్దిష్ట నైపుణ్యం లేకపోవడం : LLMలకు వివిధ డొమైన్‌ల గురించి సాధారణ అవగాహన ఉన్నప్పటికీ, డొమైన్-నిర్దిష్ట డేటాపై శిక్షణ పొందిన ప్రత్యేక మోడల్‌లకు సమానమైన నైపుణ్యం వారికి ఉండకపోవచ్చు. ఫలితంగా, వారి పనితీరు కొన్ని సందర్భాల్లో సరైనది కాకపోవచ్చు మరియు ప్రత్యేకించి అత్యంత ప్రత్యేకమైన లేదా సాంకేతిక సమాచారంతో వ్యవహరించేటప్పుడు ఫైన్-ట్యూనింగ్ లేదా బాహ్య పరిజ్ఞానం అవసరం కావచ్చు.

Ercole Palmeri