Tnt-LLM – новая машинная обучающаяся платформа, объединяющая интерпретируемость ручных подходов и масштаб автоматического текстового кластерного анализа и тематического моделирования.

 Tnt-LLM: A Novel Machine Learning Framework that Combines the Interpretability of Manual Approaches with the Scale of Automatic Text Clustering and Topic Modeling

Практические решения искусственного интеллекта для текстового майнинга и интеграции ИИ

Текстовый майнинг и генерация таксономии

Текстовый майнинг включает в себя выявление паттернов и идей в больших объемах текстовых данных. Генерация таксономии и классификация текста являются важными задачами в текстовом майнинге. Эти процессы имеют практическое применение, особенно при работе с неопределенными метками или неизученными корпусами.

Обнаружение намерений и классификация текста

Обнаружение намерений включает разметку текстового материала метками намерений и последующую классификацию содержимого. Это распространено в приложениях, таких как транскрипты чат-ботов или поисковые запросы.

Проблемы и решения

Традиционные методы человеческой аннотации для создания таксономии и классификации текста сложно масштабировать, подвержены ошибкам и занимают много времени. Для решения этих проблем исследователи разработали фреймворк TnT-LLM, который объединяет интерпретируемость человеческих методов с масштабируемостью автоматического моделирования тем и кластеризации текста.

Фреймворк TnT-LLM

Фреймворк TnT-LLM использует большие языковые модели (LLM) для создания таксономий и классификации текстов. Он включает двухэтапный подход, использующий LLM для улучшения меток таксономий и обучения легких классификаторов для масштабной разметки.

Преимущества и применения

Фреймворк минимизирует участие человека, обеспечивает адаптивность к различным случаям использования и текстовым корпусам, а также предоставляет количественные и прослеживаемые методики оценки. Он показал себя способным создавать точные и актуальные таксономии меток и превосходить использование LLM в качестве классификаторов напрямую.

Будущая работа и применения

Будущая работа включает изучение гибридных подходов, дистилляции моделей и более надежных оценок с использованием LLM. Применения фреймворка распространяются за пределы разговорного текстового майнинга на другие области.

Интеграция ИИ и возможности автоматизации

Преобразуйте свою компанию с помощью ИИ

ИИ может переопределить ваш способ работы, выявляя возможности автоматизации, определяя KPI, выбирая ИИ-решения и постепенно внедряя ИИ.

Практическое решение ИИ: ИИ-бот по продажам

ИИ-бот по продажам от itinai.com/aisalesbot автоматизирует взаимодействие с клиентами круглосуточно и управляет взаимодействием на всех этапах путешествия клиента, переопределяя процессы продаж и взаимодействия с клиентами.

Для консультаций по управлению KPI с использованием ИИ и постоянных идей по использованию ИИ свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.com или следите за нашими новостями в Telegram t.me/itinainews или Twitter @itinaicom.

Список полезных ссылок:

AI Lab в Telegram @aiscrumbot – бесплатная консультация

Tnt-LLM: новый фреймворк машинного обучения, который объединяет интерпретируемость ручных подходов с масштабированием автоматической кластеризации текста и моделирования тем

MarkTechPost

Twitter – @itinaicom

Полезные ссылки: