Textklassifizierung mit ChatGPT verbessern

ChatGPT ist ein grosses Sprachmodell, das in verschiedenen Sprachaufgaben gut abschneidet, aber einige Einschränkungen hat. Ein grosses Problem ist, dass es sich nicht leicht an spezielle Aufgaben anpassen kann, weil seine internen Einstellungen nicht für Änderungen zugänglich sind. Ein weiteres Problem ist, dass es seinen Entscheidungsprozess nicht klar erklärt, was in Bereichen wie dem Gesundheitswesen wichtig ist, wo das Verständnis von Entscheidungen entscheidend ist. Um diese Probleme zu lösen, haben wir eine neue Methode entwickelt, die ChatGPT für die Textklassifikation nutzt und gleichzeitig seine Entscheidungen klarer macht.

#Die Methode

Unsere Methode beginnt damit, nützliche Informationen aus Texten mit ChatGPT zu extrahieren. Diese verfeinerten Informationen werden dann in ein Diagramm organisiert, das beim Training eines einfachen Klassifikators für Textvorhersagen hilft. Wir haben unsere Methode an mehreren Datensätzen getestet, um zu sehen, wie gut sie im Vergleich zur alleinigen Verwendung von ChatGPT funktioniert.

#ChatGPT und seine Einschränkungen

ChatGPT hat viel Interesse geweckt, weil es starke Fähigkeiten bei der Bearbeitung von Sprachaufgaben wie Fragen beantworten und Texte zusammenfassen hat. Allerdings kann es oft nicht auf spezifische Datensätze trainiert werden, um die Leistung zu verbessern. Das bedeutet, dass es manchmal nicht so gut abschneidet wie andere Modelle, insbesondere bei Aufgaben zur Textklassifikation. Ausserdem bietet es keinen klaren Einblick, wie es zu seinen Entscheidungen gelangt, was in kritischen Situationen das Vertrauen erschwert.

#Wissensgraph-Extraktion

Unser Ansatz umfasst einen zweistufigen Prozess zur Extraktion eines Wissensgraphen mit ChatGPT. Zuerst verbessern wir die Qualität des Textes, indem wir Fehler beheben und ihn klarer machen. Dann extrahieren wir aus diesem verbesserten Text einen Wissensgraphen, der wichtige Entitäten und die Beziehungen zwischen ihnen identifiziert. Dieser Prozess erleichtert das Verständnis der Verbindungen innerhalb des Textes.

#Erstellung des Textgraphen

Sobald wir den Wissensgraphen haben, wandeln wir ihn in einen Textgraphen um, der aus Wörtern als Knoten und ihren Beziehungen als Kanten besteht. Dieses organisierte Format hilft uns, wesentliche semantische Informationen zu erfassen und die Klassifikationsaufgabe zu erleichtern. Der Textgraph ermöglicht es uns, die Verbindungen zwischen Wörtern nachzuvollziehen, was Klarheit und Interpretierbarkeit verbessert.

#Textklassifikation mit GCN

Wir nutzen Graph Convolution Networks (GCNs) für die Textklassifikation und halten unser Modell einfach. Mit einer einzigen Schicht von GCN stellen wir sicher, dass das Modell transparent und interpretierbar bleibt. Das bedeutet, wir können leicht sehen, wie verschiedene Wörter zu den Vorhersagen über den Text beitragen.

#Kombination mit externem Wissen

Um die Leistung weiter zu verbessern, können wir zusätzliche Informationen, wie zum Beispiel TF-IDF-Wertungen, in unser Modell einbeziehen. Dieser Ansatz hilft, Wörter zu priorisieren, die relevanter für bestimmte Textsegmente sind, was zu besseren Klassifikationsergebnissen führt.

#Experimentelle Einrichtung

Wir haben Experimente mit fünf bekannten Datensätzen zur Textklassifikation durchgeführt, um unsere Methode zu bewerten. Diese Datensätze beinhalteten verschiedene Arten von Texten, wie Nachrichtenartikel und medizinische Abstracts. Für jeden Datensatz haben wir eine standardisierte Methode zur Aufteilung der Daten in Trainings- und Testsets verwendet, um einen fairen Vergleich mit anderen Modellen zu gewährleisten.

#Ergebnisse der Experimente

Unsere Ergebnisse haben gezeigt, dass traditionelle Methoden zwar ordentlich abschneiden, die Verwendung von ChatGPT zur Wissensextraktion und zum Training eines linearen Klassifikators jedoch zu besseren Ergebnissen führt. Unsere vorgeschlagene Methode schnitt besser ab als ChatGPT allein und war wettbewerbsfähig mit fortgeschritteneren Modellen wie TextGCN.

#Bedeutung der Interpretierbarkeit

Interpretierbarkeit ist ein wichtiger Aspekt unseres Ansatzes. Durch die Verwendung eines linearen Modells können wir sehen, welche Wörter für die Vorhersagen am wichtigsten waren. Das ist besonders wertvoll in Kontexten, in denen Nutzer das Vorgehen hinter Entscheidungen verstehen müssen, zum Beispiel in rechtlichen oder medizinischen Bereichen.

#Umgang mit begrenzten Trainingsdaten

Unsere Methode zeigt auch, dass sie selbst mit begrenzten gekennzeichneten Daten solide Leistungen erzielen kann. Das ist wichtig für Situationen, in denen das Sammeln gekennzeichneter Daten schwierig oder kostspielig sein könnte, was eine effektive Textklassifikation auch bei begrenzten Ressourcen ermöglicht.

#Fazit

Zusammenfassend zeigt unser Rahmenwerk das Potenzial von ChatGPT für die Textklassifikation, während der Prozess interpretierbar bleibt. Indem wir uns auf Klarheit und Struktur konzentrieren, haben wir eine Methode entwickelt, die in verschiedenen Bereichen effektiv angewendet werden kann und den Weg für zukünftige Fortschritte in Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung ebnet. Wir planen, dieses Rahmenwerk in Zukunft auf weitere Sprachaufgaben auszuweiten, um die Vielseitigkeit dieses Ansatzes hervorzuheben.