情報抽出

言語モデルは単にテキストを生成するだけでなく、分類、情報抽出、要約など、さまざまな自然言語処理（NLP）操作を実行する機能を備えています。これらのモデルは、大量のテキストデータからパターンを学習し、それに基づいて新しいテキストを作成したり、既存のテキストの意味を分析します。

たとえば、特定のテキストから重要な情報を抽出する作業を考えることができます。言語モデルを使用して、テキスト内の特定の日付、場所、人物名などの重要な要素を識別して抽出することができます。また、テキストのテーマや感情を分析することも可能です。これは、ビジネスインサイトの導出、ニュースの要約、ソーシャルメディアの分析など、さまざまな分野で役に立ちます。

さらに、これらのモデルは、ユーザーの質問に対する回答を提供したり、複雑な指示を理解して実行したりするためにも使用できます。たとえば、最近のニュース記事や研究論文の要約を要求したり、特定のトピックに関する情報を見つけるなどの作業を行うことができます。例えば次のような情報があるとチップしましょう。

大韓民国の芸能企画会社「マネジメント森」は2011年サイダースHQおよびファンタジオを経たキム・チャンギュン代表が設立した。以後、2018年12月カカオMが持分99.36％を140億ウォンに取得した。当時、カカオはカカオMを通じたエンター事業強化を目的にBH、ジェイワイド、レディエンターテインメントを買収したが、一緒に買収された俳優企画会社だった。参考までに、取得当時公示を通じて出てきた森エンターテイメントの2017年経営実績は売上184.86億、当期純利益3.08億ウォンだった。キム・ジス、ナム・ジュヒョク、ナム・ジヒョン、ソ・ヒョンジン、スジ、イ・チョンヒ、チャン・ソンフン、チョン・ドヨン、チョン・ヘジン、チョン・ユミ、チョンガラムがあり、以前はキム・ミンヒ、キム・テグム、リュ・スンボム、スエ、ユ・ミンギュ、イ・ジェジュン、チョン・イル、チェ・ウシク、チョン・ソニーなどがあった。

マネジメントの森に関する情報が複合的に混ざっています。創業者の情報、所属アーティストに関する情報、持分に関する情報などです。ここで必要な情報がアーティストに関する情報であると仮定して、このように要求してみることができます。

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

与えられたデータから所属する有名人のリストを抽出しましょう。
共有、コン・ヒョジン、キム・ミンジュ、キム・ジェウク、キム・ジス、ナム・ジュヒョク、ナム・ジヒョン、ソ・ヒョンジン、スジ、イ・チョンヒ、チャン・ソンフン、チョン・ドヨン、チョン・ヘジン、チョン・ユミ、チョン・ガラム

以上が「マネジメント森」所属芸能人のリストです。

これは非常に断片的な例で、ここに「表で整理してくれ」、「番号ナマズを介して整理してください」などの詳細な命令を出すと、好きなフォーマットでもデータを取り出すことができます。実際、自然言語処理（NLP）分野ではLLMの登場以来、多くの部分をNLPよりLLMがより上手く作り出すという研究結果が出ています。

これをうまく活用することで、私たちがよく使うPDFなどの文書を見て情報を要約させることや、整理できないデータを与えてデータを整理することも、このような特性を使うことです。（情報を抽出して要約する）

特にショッピングモールのレビューデータ、新聞記事など、テキストの集まりでさまざまな情報がある場合、これを抽出して整理する際にとても役に立ちます。

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