GPT ، أو المحولات العامة المدربة مسبقًا ، هي نموذج لغة حديث أثبت فعاليته العالية في مجموعة متنوعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP). في هذه المقالة ، سوف نستكشف كيفية استخدام GPT لحالات استخدام محددة مثل تحليل المشاعر وتلخيص النص.
كيفية استخدام GPT لحالات استخدام مثل تحليل المشاعر وتلخيص النص
تحليل المشاعر هو عملية تحليل النص لتحديد النغمة العاطفية للرسالة. باستخدام GPT ، يمكنك إجراء تحليل المشاعر عن طريق ضبط النموذج على مجموعة بيانات من البيانات النصية المصنفة. فيما يلي مثال لكيفية استخدام GPT لتحليل المشاعر:
- قم بمعالجة بياناتك مسبقًا عن طريق ترميز النص وتحويله إلى تنسيق يمكن إدخاله في نموذج GPT.
- اضبط نموذج GPT على بياناتك المصنفة باستخدام تقنيات تعلم النقل.
- استخدم النموذج الدقيق لتصنيف المشاعر الخاصة بإدخالات النص الجديدة.
فيما يلي مثال لكيفية تحديد نموذج بسيط لتحليل المشاعر باستخدام GPT في Python:
from transformers import pipeline
sentiment_classifier = pipeline(‘text-classification’, model=’distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english’)
def predict_sentiment(text):
return sentiment_classifier(text)[0][‘label’]
تلخيص النص هو عملية إنشاء ملخص موجز لجزء أطول من النص. باستخدام GPT ، يمكنك إجراء تلخيص للنص عن طريق ضبط النموذج على مجموعة بيانات من بيانات النص الملخص. فيما يلي مثال لكيفية استخدام GPT لتلخيص النص:
- قم بمعالجة بياناتك مسبقًا عن طريق ترميز النص وتحويله إلى تنسيق يمكن إدخاله في نموذج GPT.
- اضبط نموذج GPT على بياناتك النصية المُلخصة باستخدام تقنيات تعلم النقل.
- استخدم النموذج الدقيق لتوليد ملخصات لمدخلات النص الجديدة.
فيما يلي مثال لكيفية تحديد نموذج تلخيص نص بسيط باستخدام GPT في Python:
from transformers import pipeline
summarizer = pipeline(‘summarization’, model=’t5-small’)
def summarize_text(text):
return summarizer(text, max_length=100, min_length=20, do_sample=False)[0][‘summary_text’]
