Extracción de información

Los modelos de lenguaje van más allá de la simple generación de texto y tienen la capacidad de realizar una variedad de tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), como clasificación, extracción de información y resumen. Estos modelos aprenden patrones de grandes cantidades de datos de texto y los utilizan para generar texto nuevo o analizar el significado de texto existente.

Por ejemplo, considere la tarea de extraer información importante de un texto específico. Utilizando modelos de lenguaje, es posible identificar y extraer elementos importantes del texto, como fechas, lugares y nombres de personas específicos. También es posible analizar el tema o emoción del texto. Esto puede resultar útil en diversos campos, como la obtención de información empresarial, resúmenes de noticias y análisis de redes sociales.

Además, estos modelos se pueden utilizar para proporcionar respuestas a preguntas de los usuarios o para comprender y ejecutar instrucciones complejas. Por ejemplo, puede solicitar un resumen de un artículo de noticias o un trabajo de investigación reciente, o buscar información sobre un tema específico. Por ejemplo, digamos que tiene la siguiente información:

'Management Soop', una agencia de entretenimiento de Corea del Sur, fue fundada en 2011 por el director ejecutivo Kim Jang-gyun, que trabajó en SidusHQ y Fantagio. Posteriormente, en diciembre de 2018, Kakao M adquirió una participación del 99,36% por 14 mil millones de wones. En ese momento, Kakao adquirió BH, J Wide y Ready Entertainment con el propósito de fortalecer el negocio del entretenimiento a través de Kakao M, las cuales eran agencias de actores que también fueron adquiridas. Como referencia, el desempeño comercial de Soop Entertainment en 2017 anunciado a través de divulgación pública en el momento de la adquisición fue de ventas de KRW 18,486 mil millones y ganancias netas de KRW 308 millones (activos totales: KRW 4,911 mil millones, pasivos totales: KRW 1,93 mil millones). Los artistas incluyeron a Gong Yoo. , Gong Hyo-jin, Kim Min-ju, Kim Jae-wook, están Kim Ji-soo, Nam Joo-hyuk, Nam Ji-hyun, Seo Hyun-jin, Suzy, Lee Chun-hee, Jang Seong-hoon, Jeon Do-yeon, Jeon Hye-jin, Jeong Yu-mi y Jeong Ga-ram Anteriormente, estaban Kim Min-hee, Kim Tae-geum, Ryu Seung-beom, Soo-ae, Yoo Min-gyu, Lee. Jae-jun, Jeong Il-woo, Choi Woo-sik y Jeon So-ni.

La información sobre el manejo de los bosques es compleja. Información sobre el fundador, información sobre los artistas afiliados, información sobre acciones, etc. Aquí puedes asumir que la información que deseas es sobre el artista y realizar una solicitud como esta:

Prompt : 위에 제시된 정보 중, 해당 회사의 소속된 연예인 목록을 뽑아줘

Extraigamos una lista de celebridades afiliadas a partir de los datos proporcionados:
Gong Yoo, Gong Hyo-jin, Kim Min-ju, Kim Jae-wook, Kim Ji-soo, Nam Joo-hyuk, Nam Ji-hyun, Seo Hyun-jin, Suzy, Lee Cheon-hee, Jang Seong-hoon, Jeon Do-yeon, Jeon Hye-jin, Jeong Yu-mi, Jeong Gar-ram

Esta es la lista de celebridades pertenecientes a ‘Management Soop’.

Este es un ejemplo muy simple. Si proporciona comandos detallados como "organizar en una tabla" u "organizar por numeración", puede extraer los datos en el formato deseado. De hecho, en el campo del procesamiento del lenguaje natural (PNL), desde la llegada del LLM, los resultados de la investigación han demostrado que el LLM es mejor para realizar muchas tareas que la PNL.

Si lo usa bien, puede usar estas características para resumir información mirando documentos como PDF que usamos con frecuencia, o para proporcionar datos desorganizados y organizar los datos. (Extraer y resumir información)

En particular, puede resultar muy útil a la hora de extraer y organizar información diversa en fragmentos de texto, como datos de reseñas de centros comerciales o artículos de periódicos.

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