Τεχνικές αυτόματης σύνοψης εγγράφων με χρήση γλωσσικών μοντέλων | Υπηρεσίες Ιστού της Amazon

Η σύνοψη είναι η τεχνική της συμπύκνωσης σημαντικών πληροφοριών σε μια συμπαγή και ουσιαστική μορφή και αποτελεί τον ακρογωνιαίο λίθο της αποτελεσματικής επικοινωνίας στην πλούσια σε πληροφορίες εποχή μας. Σε έναν κόσμο γεμάτο δεδομένα, η σύνοψη μεγάλων κειμένων σε σύντομες περιλήψεις εξοικονομεί χρόνο και βοηθά στη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων. Η περίληψη συμπυκνώνει το περιεχόμενο, εξοικονομεί χρόνο και βελτιώνει τη σαφήνεια παρουσιάζοντας τις πληροφορίες συνοπτικά και συνεκτικά. Η περίληψη είναι ανεκτίμητη για τη λήψη αποφάσεων και τη διαχείριση μεγάλου όγκου περιεχομένου.

Οι μέθοδοι σύνοψης έχουν ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών που εξυπηρετούν διάφορους σκοπούς, όπως:

• Συγκέντρωση ειδήσεων - Συγκέντρωση ειδήσεων περιλαμβάνει τη σύνοψη ειδήσεων σε ένα ενημερωτικό δελτίο για τη βιομηχανία των μέσων ενημέρωσης
• Σύνοψη νομικών εγγράφων - Σύνοψη νομικών εγγράφων βοηθά τους επαγγελματίες νομικούς να εξάγουν βασικές νομικές πληροφορίες από μακροσκελή έγγραφα όπως όρους, προϋποθέσεις και συμβάσεις
• Ακαδημαϊκή έρευνα – Η περίληψη σχολιάζει, ευρετηριάζει, συμπυκνώνει και απλοποιεί σημαντικές πληροφορίες από ακαδημαϊκές εργασίες
• Επιμέλεια περιεχομένου για ιστολόγια και ιστότοπους – Μπορείτε να δημιουργήσετε ελκυστικές και πρωτότυπες περιλήψεις περιεχομένου για τους αναγνώστες, ειδικά στο μάρκετινγκ
• Οικονομικές εκθέσεις και ανάλυση αγοράς – Μπορείτε να εξαγάγετε οικονομικές γνώσεις από εκθέσεις και να δημιουργήσετε εκτελεστικές περιλήψεις για παρουσιάσεις επενδυτών στον χρηματοοικονομικό κλάδο

Με τις εξελίξεις στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP), τα γλωσσικά μοντέλα και τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη, η σύνοψη κειμένων διαφορετικού μήκους έχει γίνει πιο προσιτή. Εργαλεία όπως LangChain, σε συνδυασμό με ένα μεγάλο μοντέλο γλώσσας (LLM) που υποστηρίζεται από Θεμέλιο του Αμαζονίου or Amazon SageMaker JumpStart, απλοποίηση της διαδικασίας υλοποίησης.

Αυτή η ανάρτηση εμβαθύνει στις ακόλουθες τεχνικές σύνοψης:

• Εξαγωγική περίληψη με χρήση του εξαγωγικού συνοψιστή BERT
• Αφηρημένη περίληψη με χρήση εξειδικευμένων μοντέλων περίληψης και LLM
• Δύο τεχνικές περίληψης πολλαπλών επιπέδων:
  • Εξαγωγική-αφηρημένη σύνοψη με χρήση της στρατηγικής σύνοψης εξαγωγικού-αφηρημένου περιεχομένου (EACSS)
  • Περίληψη-αφηρημένη σύνοψη με χρήση Map Reduce και Map ReRank

Το πλήρες δείγμα κώδικα βρίσκεται στο GitHub repo. Μπορείτε να εκκινήστε αυτήν τη λύση in Στούντιο Amazon SageMaker.

Κάντε κλικ εδώ για να ανοίξετε την κονσόλα AWS και να ακολουθήσετε.

Τύποι συνοψίσεων

Υπάρχουν διάφορες τεχνικές για τη σύνοψη του κειμένου, οι οποίες κατηγοριοποιούνται ευρέως σε δύο κύριες προσεγγίσεις: εξορυκτικό και αφαιρετική συνόψιση. Επιπλέον, οι μεθοδολογίες περίληψης πολλαπλών επιπέδων ενσωματώνουν μια σειρά βημάτων, που συνδυάζουν τόσο εξαγωγικές όσο και αφαιρετικές τεχνικές. Αυτές οι προσεγγίσεις πολλαπλών επιπέδων είναι πλεονεκτικές όταν αντιμετωπίζουμε κείμενο με διακριτικά μεγαλύτερα από το όριο ενός LLM, επιτρέποντας την κατανόηση σύνθετων αφηγήσεων.

Αποσπασματική περίληψη

Η εξαγωγική σύνοψη είναι μια τεχνική που χρησιμοποιείται στο NLP και στην ανάλυση κειμένου για τη δημιουργία μιας περίληψης εξάγοντας βασικές προτάσεις. Αντί να δημιουργεί νέες προτάσεις ή περιεχόμενο όπως στην αφηρημένη περίληψη, η εξαγωγική περίληψη βασίζεται στον εντοπισμό και την εξαγωγή των πιο συναφών και ενημερωτικών τμημάτων του αρχικού κειμένου για τη δημιουργία μιας συμπυκνωμένης έκδοσης.

Η συνοπτική σύνοψη, αν και πλεονεκτική για τη διατήρηση του αρχικού περιεχομένου και τη διασφάλιση υψηλής αναγνωσιμότητας με την άμεση εξαγωγή σημαντικών προτάσεων από το κείμενο πηγής, έχει περιορισμούς. Δεν έχει δημιουργικότητα, δεν είναι σε θέση να δημιουργήσει νέες προτάσεις και μπορεί να παραβλέπει λεπτές λεπτομέρειες, χάνοντας πιθανώς σημαντικές πληροφορίες. Επιπλέον, μπορεί να παράγει εκτενείς περιλήψεις, μερικές φορές κατακλύζοντας τους αναγνώστες με υπερβολικές και ανεπιθύμητες πληροφορίες. Υπάρχουν πολλές τεχνικές εξαγωγής περίληψης, όπως π.χ TextRank και LexRank. Σε αυτήν την ανάρτηση, εστιάζουμε στην εξαγωγική σύνοψη BERT.

Εκχυλιστικός συνοψιστής BERT

Η Εκχυλιστικός συνοψιστής BERT είναι ένας τύπος εξαγωγικού μοντέλου περίληψης που χρησιμοποιεί το μοντέλο γλώσσας BERT για να εξάγει τις πιο σημαντικές προτάσεις από ένα κείμενο. ΜΠΕΡΤ είναι ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο γλώσσας που μπορεί να ρυθμιστεί με ακρίβεια για μια ποικιλία εργασιών, συμπεριλαμβανομένης της σύνοψης κειμένου. Λειτουργεί ενσωματώνοντας πρώτα τις προτάσεις στο κείμενο χρησιμοποιώντας το BERT. Αυτό παράγει μια διανυσματική αναπαράσταση για κάθε πρόταση που αποτυπώνει το νόημα και το περιεχόμενό της. Στη συνέχεια, το μοντέλο χρησιμοποιεί έναν αλγόριθμο ομαδοποίησης για να ομαδοποιήσει τις προτάσεις σε συστάδες. Οι προτάσεις που βρίσκονται πιο κοντά στο κέντρο κάθε συμπλέγματος επιλέγονται για να σχηματίσουν την περίληψη.

Σε σύγκριση με τα LLM, το πλεονέκτημα του εξαγωγικού συνοψιστή BERT είναι ότι είναι σχετικά απλό να εκπαιδεύσετε και να αναπτύξετε το μοντέλο και είναι πιο εξηγήσιμο. Το μειονέκτημα είναι ότι η περίληψη δεν είναι δημιουργική και δεν δημιουργεί προτάσεις. Επιλέγει μόνο προτάσεις από το αρχικό κείμενο. Αυτό περιορίζει την ικανότητά του να συνοψίζει πολύπλοκα ή αποχρώσεις κειμένων.

Αφηρημένη περίληψη

Η αφηρημένη περίληψη είναι μια τεχνική που χρησιμοποιείται στο NLP και στην ανάλυση κειμένου για τη δημιουργία μιας περίληψης που υπερβαίνει την απλή εξαγωγή προτάσεων ή φράσεων από το κείμενο πηγής. Αντί να επιλέγει και να αναδιοργανώνει το υπάρχον περιεχόμενο, η αφηρημένη περίληψη δημιουργεί νέες προτάσεις ή φράσεις που αποτυπώνουν το βασικό νόημα και τις κύριες ιδέες του αρχικού κειμένου σε πιο συμπυκνωμένη και συνεκτική μορφή. Αυτή η προσέγγιση απαιτεί από το μοντέλο να κατανοεί το περιεχόμενο του κειμένου και να το εκφράζει με τρόπο που δεν υπάρχει απαραίτητα στο αρχικό υλικό.

Εξειδικευμένα συνοπτικά μοντέλα

Αυτά τα προεκπαιδευμένα μοντέλα φυσικής γλώσσας, όπως π.χ BART και ΠΗΓΑΣΟΣ, είναι ειδικά προσαρμοσμένα για εργασίες σύνοψης κειμένου. Χρησιμοποιούν αρχιτεκτονικές κωδικοποιητή-αποκωδικοποιητή και είναι μικρότερες σε παραμέτρους σε σύγκριση με τις αντίστοιχές τους. Αυτό το μειωμένο μέγεθος επιτρέπει την εύκολη ρύθμιση και ανάπτυξη σε μικρότερες περιπτώσεις. Ωστόσο, είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι αυτά τα μοντέλα σύνοψης διαθέτουν επίσης μικρότερα μεγέθη διακριτικών εισόδου και εξόδου. Σε αντίθεση με τα αντίστοιχα πιο γενικής χρήσης, αυτά τα μοντέλα έχουν σχεδιαστεί αποκλειστικά για εργασίες σύνοψης. Ως αποτέλεσμα, η εισαγωγή που απαιτείται για αυτά τα μοντέλα είναι αποκλειστικά το κείμενο που πρέπει να συνοψιστεί.

Μεγάλα γλωσσικά μοντέλα

A μεγάλο γλωσσικό μοντέλο αναφέρεται σε οποιοδήποτε μοντέλο που υποβάλλεται σε εκπαίδευση σε εκτεταμένα και διαφορετικά σύνολα δεδομένων, συνήθως μέσω αυτοεποπτευόμενης μάθησης σε μεγάλη κλίμακα, και είναι ικανό να ρυθμιστεί με ακρίβεια ώστε να ταιριάζει σε ένα ευρύ φάσμα συγκεκριμένων εργασιών κατάντη. Αυτά τα μοντέλα είναι μεγαλύτερα σε μέγεθος παραμέτρων και αποδίδουν καλύτερα στις εργασίες. Αξίζει να σημειωθεί ότι διαθέτουν σημαντικά μεγαλύτερα μεγέθη κουπονιών εισόδου, ορισμένα από τα οποία πηγαίνουν έως 100,000, όπως του Anthropic Claude. Για να χρησιμοποιήσετε ένα από αυτά τα μοντέλα, η AWS προσφέρει την πλήρως διαχειριζόμενη υπηρεσία Amazon Bedrock. Εάν χρειάζεστε περισσότερο έλεγχο του κύκλου ζωής ανάπτυξης του μοντέλου, μπορείτε να αναπτύξετε LLM μέσω του SageMaker.

Λόγω της ευέλικτης φύσης τους, αυτά τα μοντέλα απαιτούν συγκεκριμένες οδηγίες εργασίας που παρέχονται μέσω κειμένου εισαγωγής, μια πρακτική που αναφέρεται ως άμεση μηχανική. Αυτή η δημιουργική διαδικασία αποφέρει διαφορετικά αποτελέσματα με βάση τον τύπο του μοντέλου και το κείμενο εισαγωγής. Η αποτελεσματικότητα τόσο της απόδοσης του μοντέλου όσο και της ποιότητας της προτροπής επηρεάζουν σημαντικά την τελική ποιότητα των αποτελεσμάτων του μοντέλου. Ακολουθούν ορισμένες συμβουλές όταν η μηχανική ζητά περίληψη:

• Συμπεριλάβετε το κείμενο για σύνοψη – Εισαγάγετε το κείμενο που πρέπει να συνοψιστεί. Αυτό χρησιμεύει ως το υλικό πηγής για την περίληψη.
• Καθορίστε την εργασία – Δηλώστε ξεκάθαρα ότι ο στόχος είναι η σύνοψη κειμένου. Για παράδειγμα, "Συνοψίστε το ακόλουθο κείμενο: [εισαγωγή κειμένου]."
• Παρέχετε το πλαίσιο – Προσφέρετε μια σύντομη εισαγωγή ή πλαίσιο για το δεδομένο κείμενο που πρέπει να συνοψιστεί. Αυτό βοηθά το μοντέλο να κατανοήσει το περιεχόμενο και το πλαίσιο. Για παράδειγμα, "Σας δίνεται το ακόλουθο άρθρο σχετικά με την Τεχνητή Νοημοσύνη και τον ρόλο της στην Υγεία: [εισαγωγή κειμένου]."
• Προτροπή για τη σύνοψη – Ζητήστε από το μοντέλο να δημιουργήσει μια περίληψη του παρεχόμενου κειμένου. Να είστε σαφείς σχετικά με το επιθυμητό μήκος ή τη μορφή της περίληψης. Για παράδειγμα, "Δημιουργήστε μια συνοπτική περίληψη του συγκεκριμένου άρθρου σχετικά με την Τεχνητή Νοημοσύνη και τον ρόλο της στην Υγεία: [εισαγωγή κειμένου]."
• Ορίστε περιορισμούς ή κατευθυντήριες γραμμές μήκους – Προαιρετικά, καθοδηγήστε τη διάρκεια της περίληψης καθορίζοντας τον επιθυμητό αριθμό λέξεων, τον αριθμό προτάσεων ή το όριο χαρακτήρων. Για παράδειγμα, "Δημιουργήστε μια σύνοψη που δεν υπερβαίνει τις 50 λέξεις: [εισαγωγή κειμένου]."

Η αποτελεσματική άμεση μηχανική είναι κρίσιμη για τη διασφάλιση ότι οι περιλήψεις που δημιουργούνται είναι ακριβείς, σχετικές και ευθυγραμμισμένες με την επιδιωκόμενη εργασία σύνοψης. Βελτιώστε την προτροπή για βέλτιστο αποτέλεσμα περίληψης με πειράματα και επαναλήψεις. Αφού διαπιστώσετε την αποτελεσματικότητα των προτροπών, μπορείτε να τα χρησιμοποιήσετε ξανά με τη χρήση του πρότυπα προτροπής.

Σύνοψη πολλαπλών επιπέδων

Οι εξαγωγικές και οι αφηρημένες περιλήψεις είναι χρήσιμες για μικρότερα κείμενα. Ωστόσο, όταν το κείμενο εισαγωγής υπερβαίνει το μέγιστο όριο διακριτικού του μοντέλου, καθίσταται απαραίτητη η σύνοψη πολλαπλών επιπέδων. Η σύνοψη πολλαπλών επιπέδων περιλαμβάνει έναν συνδυασμό διαφόρων τεχνικών σύνοψης, όπως εξαγωγικές και αφαιρετικές μεθόδους, για την αποτελεσματική συμπύκνωση μεγαλύτερων κειμένων με την εφαρμογή πολλαπλών επιπέδων διαδικασιών περίληψης. Σε αυτή την ενότητα, συζητάμε δύο τεχνικές περίληψης πολλαπλών επιπέδων: εξαγωγική-αφηρημένη περίληψη και αφηρημένη-αφηρημένη περίληψη.

Εξαγωγική-αφηρημένη περίληψη

Η εξαγωγική-αφηρημένη περίληψη λειτουργεί δημιουργώντας πρώτα μια εξαγωγική περίληψη του κειμένου. Στη συνέχεια, χρησιμοποιεί ένα σύστημα αφηρημένης περίληψης για να βελτιώσει την εξαγωγική περίληψη, καθιστώντας την πιο συνοπτική και κατατοπιστική. Αυτό ενισχύει την ακρίβεια παρέχοντας πιο ενημερωτικές περιλήψεις σε σύγκριση με τις μεθόδους εξόρυξης μόνο.

Στρατηγική σύνοψης εξαγωγικού-αφηρημένου περιεχομένου

Η τεχνική EACSS συνδυάζει τα πλεονεκτήματα δύο ισχυρών τεχνικών: του εξαγωγικού συνοψιστή BERT για την εξαγωγική φάση και του LLM για την αφαιρετική φάση, όπως φαίνεται στο παρακάτω διάγραμμα.

Το EACSS προσφέρει πολλά πλεονεκτήματα, όπως η διατήρηση κρίσιμων πληροφοριών, η βελτιωμένη αναγνωσιμότητα και η προσαρμοστικότητα. Ωστόσο, η εφαρμογή του EACSS είναι υπολογιστικά δαπανηρή και περίπλοκη. Υπάρχει κίνδυνος πιθανής απώλειας πληροφοριών και η ποιότητα της σύνοψης εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από την απόδοση των υποκείμενων μοντέλων, καθιστώντας την προσεκτική επιλογή και ρύθμιση μοντέλων απαραίτητες για την επίτευξη βέλτιστων αποτελεσμάτων. Η υλοποίηση περιλαμβάνει τα ακόλουθα βήματα:

1. Το πρώτο βήμα είναι να αναλύσετε το μεγάλο έγγραφο, όπως ένα βιβλίο, σε μικρότερες ενότητες ή κομμάτια. Αυτά τα κομμάτια ορίζονται ως προτάσεις, παράγραφοι ή ακόμα και κεφάλαια, ανάλογα με την ευαισθησία που επιθυμείτε για τη σύνοψη.
2. Για τη φάση εξόρυξης, χρησιμοποιούμε τον εξαγωγικό συνοψιστή BERT. Αυτό το στοιχείο λειτουργεί ενσωματώνοντας τις προτάσεις σε κάθε κομμάτι και στη συνέχεια χρησιμοποιεί έναν αλγόριθμο ομαδοποίησης για να προσδιορίσει προτάσεις που είναι πιο κοντά στα κεντροειδή του συμπλέγματος. Αυτό το εξαγωγικό βήμα βοηθά στη διατήρηση του πιο σημαντικού και σχετικού περιεχομένου από κάθε κομμάτι.
3. Έχοντας δημιουργήσει εξαγωγικές περιλήψεις για κάθε κομμάτι, προχωράμε στη φάση της αφηρημένης περίληψης. Εδώ, χρησιμοποιούμε LLM που είναι γνωστά για την ικανότητά τους να δημιουργούν συνεκτικές και συναφείς με τα συμφραζόμενα περιλήψεις. Αυτά τα μοντέλα λαμβάνουν τις εξαγόμενες περιλήψεις ως είσοδο και παράγουν αφηρημένες περιλήψεις που αποτυπώνουν την ουσία του αρχικού εγγράφου, ενώ διασφαλίζουν την αναγνωσιμότητα και τη συνοχή.

Συνδυάζοντας τεχνικές εξαγωγής και αφηρημένης περίληψης, αυτή η προσέγγιση προσφέρει έναν αποτελεσματικό και περιεκτικό τρόπο για τη σύνοψη μεγάλων εγγράφων, όπως βιβλία. Διασφαλίζει ότι εξάγονται σημαντικές πληροφορίες, ενώ επιτρέπει τη δημιουργία συνοπτικών και αναγνώσιμων από τον άνθρωπο περιλήψεων, καθιστώντας το πολύτιμο εργαλείο για διάφορες εφαρμογές στον τομέα της σύνοψης εγγράφων.

Αφαιρετική-αφηρημένη περίληψη

Η αφηρημένη-αφηρημένη σύνοψη είναι μια προσέγγιση όπου χρησιμοποιούνται αφηρημένες μέθοδοι τόσο για την εξαγωγή όσο και για τη δημιουργία περιλήψεων. Προσφέρει αξιοσημείωτα πλεονεκτήματα, όπως βελτιωμένη αναγνωσιμότητα, συνοχή και ευελιξία προσαρμογής του μήκους και της λεπτομέρειας της περίληψης. Υπερέχει στη δημιουργία γλωσσών, επιτρέποντας την παράφραση και αποφεύγοντας τον πλεονασμό. Ωστόσο, υπάρχουν μειονεκτήματα. Για παράδειγμα, είναι υπολογιστικά ακριβό και απαιτούν πόρους και η ποιότητά του εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από την αποτελεσματικότητα των υποκείμενων μοντέλων, τα οποία, αν δεν είναι καλά εκπαιδευμένα ή ευέλικτα, μπορεί να επηρεάσουν την ποιότητα των περιλήψεων που δημιουργούνται. Η επιλογή των μοντέλων είναι ζωτικής σημασίας για τον μετριασμό αυτών των προκλήσεων και τη διασφάλιση υψηλής ποιότητας αφηρημένων περιλήψεων. Για αφαιρετική-αφηρημένη σύνοψη, συζητάμε δύο στρατηγικές: Μείωση χάρτη και Ανακατάταξη χάρτη.

Μείωση χάρτη χρησιμοποιώντας το LangChain

Αυτή η διαδικασία δύο σταδίων περιλαμβάνει α Βήμα χάρτη και βήμα μείωσης, όπως φαίνεται στο παρακάτω διάγραμμα. Αυτή η τεχνική σάς δίνει τη δυνατότητα να συνοψίσετε μια είσοδο που είναι μεγαλύτερη από το όριο διακριτικού εισόδου του μοντέλου.

Η διαδικασία αποτελείται από τρία βασικά βήματα:

1. Τα σώματα χωρίζονται σε μικρότερα κομμάτια που ταιριάζουν στο όριο διακριτικού του LLM.
2. Χρησιμοποιούμε ένα βήμα χάρτη για να εφαρμόσουμε μεμονωμένα μια αλυσίδα LLM που εξάγει όλες τις σημαντικές πληροφορίες από κάθε απόσπασμα και η έξοδος χρησιμοποιείται ως νέο απόσπασμα. Ανάλογα με το μέγεθος και τη δομή των σωμάτων, αυτό μπορεί να είναι με τη μορφή γενικών θεμάτων ή σύντομων περιλήψεων.
3. Το βήμα Reduce συνδυάζει τα αποσπάσματα εξόδου από το βήμα του χάρτη ή ένα βήμα μείωσης έτσι ώστε να ταιριάζει στο όριο διακριτικού και να το τροφοδοτεί στο LLM. Αυτή η διαδικασία επαναλαμβάνεται έως ότου η τελική έξοδος είναι ένα μοναδικό πέρασμα.

Το πλεονέκτημα της χρήσης αυτής της τεχνικής είναι ότι είναι εξαιρετικά επεκτάσιμη και παραλληλοποιήσιμη. Όλη η επεξεργασία σε κάθε βήμα είναι ανεξάρτητη η μία από την άλλη, γεγονός που εκμεταλλεύεται τα κατανεμημένα συστήματα ή τις υπηρεσίες χωρίς διακομιστή και χαμηλότερο χρόνο υπολογισμού.

Ανακατάταξη χάρτη χρησιμοποιώντας το LangChain

Αυτή η αλυσίδα εκτελεί μια αρχική προτροπή σε κάθε έγγραφο που όχι μόνο προσπαθεί να ολοκληρώσει μια εργασία, αλλά δίνει επίσης μια βαθμολογία για το πόσο βέβαιη είναι η απάντησή της. Η απάντηση με τη μεγαλύτερη βαθμολογία επιστρέφεται.

Αυτή η τεχνική μοιάζει πολύ με το Map Reduce, αλλά με το πλεονέκτημα ότι απαιτεί λιγότερες συνολικές κλήσεις, απλοποιώντας τη διαδικασία σύνοψης. Ωστόσο, ο περιορισμός του έγκειται στην αδυναμία του να συγχωνεύσει πληροφορίες σε πολλά έγγραφα. Αυτός ο περιορισμός το καθιστά πιο αποτελεσματικό σε σενάρια όπου αναμένεται μια απλή, απλή απάντηση από ένα μοναδικό έγγραφο, καθιστώντας το λιγότερο κατάλληλο για πιο σύνθετες ή πολύπλευρες εργασίες ανάκτησης πληροφοριών που περιλαμβάνουν πολλαπλές πηγές. Η προσεκτική εξέταση του πλαισίου και της φύσης των δεδομένων είναι απαραίτητη για τον προσδιορισμό της καταλληλότητας αυτής της μεθόδου για συγκεκριμένες ανάγκες περίληψης.

Το Cohere ReRank χρησιμοποιεί ένα σύστημα ανακατάταξης που βασίζεται στη σημασιολογία που διαμορφώνει το νόημα του ερωτήματος ενός χρήστη πέρα ​​από τη συνάφεια των λέξεων-κλειδιών. Χρησιμοποιείται με συστήματα διανυσματικών καταστημάτων καθώς και με μηχανές αναζήτησης που βασίζονται σε λέξεις-κλειδιά, δίνοντάς του ευελιξία.

Σύγκριση τεχνικών περίληψης

Κάθε τεχνική περίληψης έχει τα δικά της μοναδικά πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα:

• Η συνοπτική σύνοψη διατηρεί το αρχικό περιεχόμενο και εξασφαλίζει υψηλή αναγνωσιμότητα, αλλά στερείται δημιουργικότητας και μπορεί να παράγει εκτενείς περιλήψεις.
• Η αφηρημένη σύνοψη, ενώ προσφέρει δημιουργικότητα και δημιουργεί συνοπτικές, ρευστές περιλήψεις, ενέχει τον κίνδυνο ακούσιας τροποποίησης περιεχομένου, προκλήσεις στην ακρίβεια της γλώσσας και ανάπτυξη με ένταση πόρων.
• Η σύνοψη πολλαπλών επιπέδων εξαγωγής-αφηρημένης συνοψίζει αποτελεσματικά μεγάλα έγγραφα και παρέχει καλύτερη ευελιξία στη λεπτομερή ρύθμιση του εξαγωγικού τμήματος των μοντέλων. Ωστόσο, είναι ακριβό, χρονοβόρο και δεν έχει παραλληλισμό, καθιστώντας τον συντονισμό των παραμέτρων πρόκληση.
• Η σύνοψη αφηρημένης-αφηρημένης πολλαπλών επιπέδων συνοψίζει επίσης αποτελεσματικά μεγάλα έγγραφα και υπερέχει σε βελτιωμένη αναγνωσιμότητα και συνοχή. Ωστόσο, είναι υπολογιστικά ακριβό και απαιτούν πόρους, στηριζόμενο σε μεγάλο βαθμό στην αποτελεσματικότητα των υποκείμενων μοντέλων.

Η προσεκτική επιλογή μοντέλων είναι ζωτικής σημασίας για τον μετριασμό των προκλήσεων και τη διασφάλιση υψηλής ποιότητας αφηρημένων περιλήψεων σε αυτήν την προσέγγιση. Ο παρακάτω πίνακας συνοψίζει τις δυνατότητες για κάθε τύπο σύνοψης.

Άποψη	Εξαγωγική Περίληψη	Αφηρημένη Περίληψη	Σύνοψη πολλαπλών επιπέδων
Δημιουργήστε δημιουργικές και ελκυστικές περιλήψεις	Οχι	Ναι	Ναι
Διατηρήστε το αρχικό περιεχόμενο	Ναι	Οχι	Οχι
Ισορροπία διατήρησης πληροφοριών και δημιουργικότητας	Οχι	Ναι	Ναι
Κατάλληλο για σύντομο, αντικειμενικό κείμενο (μήκος κειμένου εισαγωγής μικρότερο από τα μέγιστα διακριτικά του μοντέλου)	Ναι	Ναι	Οχι
Αποτελεσματικό για μεγαλύτερα, πολύπλοκα έγγραφα, όπως βιβλία (μήκος κειμένου εισαγωγής μεγαλύτερο από τα μέγιστα διακριτικά του μοντέλου)	Οχι	Οχι	Ναι
Συνδυάζει την εξαγωγή και τη δημιουργία περιεχομένου	Οχι	Οχι	Ναι

Οι τεχνικές σύνοψης πολλαπλών επιπέδων είναι κατάλληλες για μεγάλα και πολύπλοκα έγγραφα όπου το μήκος του κειμένου εισαγωγής υπερβαίνει το όριο διακριτικού του μοντέλου. Ο παρακάτω πίνακας συγκρίνει αυτές τις τεχνικές.

Τεχνική	Πλεονεκτήματα	Μειονεκτήματα
EACSS (εξαγωγικό-αφηρημένο)	Διατηρεί κρίσιμες πληροφορίες, παρέχει τη δυνατότητα λεπτομέρειας του εξαγωγικού τμήματος των μοντέλων.	Υπολογιστικά ακριβό, πιθανή απώλεια πληροφοριών και έλλειψη παραλληλισμού.
Μείωση χάρτη (αφηρημένο-αφηρημένο)	Δυνατότητα κλιμάκωσης και παραλληλισμού, με λιγότερο υπολογιστικό χρόνο. Η καλύτερη τεχνική για τη δημιουργία δημιουργικών και συνοπτικών περιλήψεων.	Διαδικασία έντασης μνήμης.
Ανακατάταξη χάρτη (abstractive-abstractive)	Βελτιωμένη σύνοψη με σημασιολογική κατάταξη.	Περιορισμένη συγχώνευση πληροφοριών.

Συμβουλές κατά τη σύνοψη κειμένου

Λάβετε υπόψη τις ακόλουθες βέλτιστες πρακτικές κατά τη σύνοψη του κειμένου:

• Λάβετε υπόψη το συνολικό μέγεθος του διακριτικού – Να είστε έτοιμοι να διαχωρίσετε το κείμενο εάν υπερβαίνει τα όρια συμβολικών του μοντέλου ή να χρησιμοποιήσετε πολλαπλά επίπεδα σύνοψης όταν χρησιμοποιείτε LLM.
• Να γνωρίζετε τους τύπους και τον αριθμό των πηγών δεδομένων – Ο συνδυασμός πληροφοριών από πολλαπλές πηγές μπορεί να απαιτεί μετασχηματισμούς, σαφή οργάνωση και στρατηγικές ολοκλήρωσης. LangChain Stuff έχει ενοποίηση σε μεγάλη ποικιλία πηγών δεδομένων και τύποι εγγράφων. Απλοποιεί τη διαδικασία συνδυασμού κειμένου από διαφορετικά έγγραφα και πηγές δεδομένων με τη χρήση αυτής της τεχνικής.
• Να γνωρίζετε την εξειδίκευση του μοντέλου – Ορισμένα μοντέλα μπορεί να υπερέχουν σε συγκεκριμένους τύπους περιεχομένου, αλλά δυσκολεύονται με άλλα. Μπορεί να υπάρχουν βελτιωμένα μοντέλα που ταιριάζουν καλύτερα στον τομέα του κειμένου σας.
• Χρησιμοποιήστε σύνοψη πολλαπλών επιπέδων για μεγάλα σώματα κειμένου – Για κείμενα που υπερβαίνουν τα διακριτικά όρια, σκεφτείτε μια προσέγγιση περίληψης πολλαπλών επιπέδων. Ξεκινήστε με μια περίληψη υψηλού επιπέδου για να καταγράψετε τις κύριες ιδέες και, στη συνέχεια, συνοψίστε σταδιακά υποενότητες ή κεφάλαια για πιο λεπτομερείς πληροφορίες.
• Συνοψίστε το κείμενο ανά θέματα – Αυτή η προσέγγιση βοηθά στη διατήρηση μιας λογικής ροής και στη μείωση της απώλειας πληροφοριών και δίνει προτεραιότητα στη διατήρηση κρίσιμων πληροφοριών. Εάν χρησιμοποιείτε LLM, δημιουργήστε σαφείς και συγκεκριμένες προτροπές που καθοδηγούν το μοντέλο να συνοψίσει ένα συγκεκριμένο θέμα αντί για ολόκληρο το σώμα του κειμένου.

Συμπέρασμα

Η περίληψη αποτελεί ένα ζωτικό εργαλείο στην εποχή μας που είναι πλούσια σε πληροφορίες, επιτρέποντας την αποτελεσματική απόσταξη εκτεταμένων πληροφοριών σε συνοπτικές και ουσιαστικές μορφές. Διαδραματίζει κεντρικό ρόλο σε διάφορους τομείς, προσφέροντας πολλά πλεονεκτήματα. Η περίληψη εξοικονομεί χρόνο μεταφέροντας γρήγορα ουσιαστικό περιεχόμενο από μεγάλα έγγραφα, βοηθά στη λήψη αποφάσεων εξάγοντας κρίσιμες πληροφορίες και ενισχύει την κατανόηση στην εκπαίδευση και την επιμέλεια περιεχομένου.

Αυτή η ανάρτηση παρείχε μια περιεκτική επισκόπηση διαφόρων τεχνικών σύνοψης, συμπεριλαμβανομένων των εξαγωγικών, αφαιρετικών και πολυεπίπεδων προσεγγίσεων. Με εργαλεία όπως το LangChain και τα μοντέλα γλώσσας, μπορείτε να αξιοποιήσετε τη δύναμη της σύνοψης για να βελτιστοποιήσετε την επικοινωνία, να βελτιώσετε τη λήψη αποφάσεων και να ξεκλειδώσετε το πλήρες δυναμικό των τεράστιων αποθετηρίων πληροφοριών. Ο πίνακας σύγκρισης σε αυτήν την ανάρτηση μπορεί να σας βοηθήσει να προσδιορίσετε τις καταλληλότερες τεχνικές περίληψης για τα έργα σας. Επιπλέον, οι συμβουλές που κοινοποιούνται στην ανάρτηση χρησιμεύουν ως πολύτιμες οδηγίες για την αποφυγή επαναλαμβανόμενων σφαλμάτων κατά τον πειραματισμό με LLM για σύνοψη κειμένου. Αυτή η πρακτική συμβουλή σάς δίνει τη δυνατότητα να εφαρμόσετε τις γνώσεις που αποκτήσατε, διασφαλίζοντας επιτυχημένη και αποτελεσματική σύνοψη στα έργα.

αναφορές

---

Σχετικά με τους συγγραφείς

Νικ Μπίσο είναι Μηχανικός Μηχανικής Μάθησης στην AWS Professional Services. Επιλύει πολύπλοκες οργανωτικές και τεχνικές προκλήσεις χρησιμοποιώντας την επιστήμη και τη μηχανική δεδομένων. Επιπλέον, κατασκευάζει και αναπτύσσει μοντέλα AI/ML στο AWS Cloud. Το πάθος του επεκτείνεται στην τάση του για ταξίδια και ποικίλες πολιτιστικές εμπειρίες.

Suhas chowdary Jonnalagadda είναι Επιστήμονας Δεδομένων στην AWS Global Services. Είναι παθιασμένος με το να βοηθά τους εταιρικούς πελάτες να λύσουν τα πιο περίπλοκα προβλήματά τους με τη δύναμη του AI/ML. Έχει βοηθήσει τους πελάτες να μεταμορφώσουν τις επιχειρηματικές τους λύσεις σε διάφορους κλάδους, συμπεριλαμβανομένων των χρηματοοικονομικών, της υγειονομικής περίθαλψης, των τραπεζών, του ηλεκτρονικού εμπορίου, των μέσων ενημέρωσης, της διαφήμισης και του μάρκετινγκ.

Tabby Ward είναι Κύριος Αρχιτέκτονας Cloud/Στρατηγικός Τεχνικός Σύμβουλος με μεγάλη εμπειρία στη μετεγκατάσταση πελατών και τον εκσυγχρονισμό του φόρτου εργασίας και των υπηρεσιών της εφαρμογής τους στο AWS. Με περισσότερα από 25 χρόνια εμπειρίας στην ανάπτυξη και την αρχιτεκτονική λογισμικού, αναγνωρίζεται για την ικανότητά της σε βαθιά κατάδυση καθώς και για την επιδεξιότητα που κερδίζει την εμπιστοσύνη των πελατών και των συνεργατών για το σχεδιασμό αρχιτεκτονικών και λύσεων σε πολλές στοίβες τεχνολογίας και παρόχους cloud.

Σιάμ Ντεσάι είναι Μηχανικός Cloud για υπηρεσίες μεγάλων δεδομένων και μηχανικής εκμάθησης στην AWS. Υποστηρίζει εφαρμογές και πελάτες μεγάλων δεδομένων σε επίπεδο επιχείρησης χρησιμοποιώντας έναν συνδυασμό τεχνογνωσίας στη μηχανική λογισμικού με την επιστήμη δεδομένων. Διαθέτει εκτεταμένες γνώσεις σε εφαρμογές υπολογιστικής όρασης και απεικόνισης για τεχνητή νοημοσύνη, καθώς και σε εφαρμογές βιοϊατρικής και βιοπληροφορικής.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/techniques-for-automatic-summarization-of-documents-using-language-models/