11. diel - Práca s obsahom - Sumarizácia a zjednodušenie Nové
V minulej lekcii, Práca s obsahom - Písanie textov , sme sa naučili, ako najlepšie napísať rôznorodé texty za pomoci AI vrátane prípravy na písanie aj rôznych modifikácií.
V tomto tutoriáli umelej inteligencie sa zameriame na prácu s textom, konkrétne na dôležité sumarizácie a zjednodušovanie textov.
Sumarizácia dlhých textov
Sumarizácia textu je jednou z najúčinnejších metód, ako využiť AI na zefektívnenie práce s rozsiahlymi dokumentmi, kde je kľúčové rýchlo pochopiť podstatu dlhých textov.
Príkladom vhodného využitia sumarizácie sú pracovné meetingy. Predstavme si, že máme niekoľkostránkový prepis z porady, kde sa preberalo množstvo rôznych tém. Čítanie celého prepisu by bolo časovo náročné a mnohokrát zbytočné. AI nástroje dokážu taký prepis skrátiť na niekoľko kľúčových bodov, ktoré zhrnú to najdôležitejšie.
Ďalšou oblasťou, kde je sumarizácia neoceniteľná, sú vedecké, právne, akademické a ďalšie špecifické dokumenty. Tieto texty bývajú často veľmi dlhé a plné zložitého jazyka, čo môže komplikovať ich porozumenie. Sumarizačné nástroje nám dokážu sprostredkovať prehľad hlavných záverov a kľúčových argumentov.
ChatGPT
Sumarizácie môžeme veľmi jednoducho používať v ChatGPT. Takto môžeme promptovať zhrnutie dlhšieho odborného textu:
Priprav mi sumarizáciu hlavných myšlienok tohto článku a zhrň ho do maximálne 5 viet:
Původní text
Připrav mi sumarizaci hlavních myšlenek tohoto článku a shrň ho do maximálně 5 vět:
Modely hlubokého učení pro NLP Běžné vícevrstvé perceptrony nejsou schopny zvládnout interpretaci sekvenčních dat, kde je důležité pořadí informací. Aby bylo možné se vypořádat s důležitostí pořadí v sekvenčních datech, používá se typ neuronové sítě, která uchovává informace z předchozích časových kroků v tréninku.
Rekurentní neuronové sítě jsou typy neuronových sítí, které smyčka přes data z předchozích časových kroků, přičemž je zohledníme při výpočtu vah aktuálního časového kroku. RNN mají v podstatě tři parametry, které se používají během dopředného tréninkového průchodu: matici založenou na předchozím skrytém stavu, matici založenou na aktuálním vstupu a matici, která je mezi skrytým stavem a výstupem. Protože RNN mohou vzít v úvahu informace z předchozích časových kroků, mohou extrahovat relevantní vzory z textových dat tím, že při interpretaci významu slova vezmou v úvahu dřívější slova ve větě.
Dalším typem architektury hlubokého učení používaného ke zpracování textových dat je síť s dlouhou krátkodobou pamětí (LSTM).. Sítě LSTM jsou strukturou podobné RNN, ale vzhledem k některým rozdílům v jejich architektuře mají tendenci fungovat lépe než RNN. Vyhnou se specifickému problému, který se často vyskytuje při používání RNN nazývaných problém explodujícího gradientu.
Tyto hluboké neuronové sítě mohou být jednosměrné nebo obousměrné. Obousměrné sítě jsou schopny vzít v úvahu nejen slova, která jsou před aktuálním slovem, ale i slova, která následují po něm. To sice vede k vyšší přesnosti, ale je to výpočetně dražší.Výsledek sumarizace
Hluboké neuronové sítě, jako jsou rekurentní neuronové sítě (RNN), jsou speciálně navrženy pro zpracování sekvenčních dat, kde je důležité pořadí informací. RNN uchovávají informace z předchozích časových kroků, což jim umožňuje lépe interpretovat význam slova v kontextu předchozích slov. Síť LSTM (dlouhá krátkodobá paměť) je vylepšenou verzí RNN, která se lépe vyhýbá problémům, jako je explodující gradient, a proto dosahuje lepších výsledků. Hluboké neuronové sítě mohou být jednosměrné i obousměrné, přičemž obousměrné sítě dosahují vyšší přesnosti tím, že berou v úvahu jak předchozí, tak následující slova. Tento přístup však zvyšuje výpočetní náročnost.\---
SummarizeBot
Ďalší z nástrojov pre sumarizácie je SummarizeBot. Ide o rozšírenie pre prehliadač, ktorý môžeme stiahnuť z Google Workspace Marketplace. Samotný SummarizeBot potom nájdeme v Google Chate ako účastníka. Po rozkliknutí nájdeme v chate základné informácie, že pre sumarizácie (alebo zistenie kľúčových slov a fráz) môžeme vkladať odkazy na weby, dokumenty, audio súbory alebo obrázky s textom alebo promptovať na zhrnutie určitej témy priamo SummarizeBot:
news about cloud computingPrompty pre SummarizeBot sú veľmi jednoduché a krátke a je nutné ich zadávať anglicky.
Do chatu môžeme zadať webovú stránku a po odoslaní potom kliknúť na View summary:
Takto získame zhrnutie, ktoré môžeme ešte rozširovať či zmenšovať za pomoci posuvníka Summary size a tiež vidíme, koľko minút nám zhrnutie ušetrilo oproti čítaniu celého článku:
Môžeme tu prepnúť aj na prehľad kľúčových slov (Keywords) a fráz (Key Fragments):
Zjednodušenie odborných textov
AI pomáha zjednodušovať odborný text tak, aby bol prístupnejší širšiemu publiku. Tento prístup je veľmi užitočný najmä pri komunikácii výsledkov vedeckého výskumu alebo technických špecifikácií širšej verejnosti.
ChatGPT
Skúsme si nechať zjednodušiť veľmi odborný text z oblasti bioinformatiky a genomiky v ChatGPT:
Maximálne zjednoduš tento odborný text pre absolútnych laikov, použi bežnú reč - "Analýza sekvenčných dát vykonávaná pomocou algoritmu Hidden Markov Model (HMM) umožňuje predikciu exon-intrónových hraníc v eukaryotických génoch. Pri použití alignmentu s referenčným genómom sa hojne využívajú heuristické metódy ako Smith-Waterman, ktoré optimalizujú lokálny aj globálny alignment sekvencií. Dôležitým krokom je následná anotácia variantov, kde sa využíva pipeline GATK na volanie variantov a detekciu SNPs a indelov v populáciách. alel v referenčných databázach, ako je dbSNP alebo ExAC.
Výsledok promptu
Pri skúmaní génov sa používa metóda, ktorá dokáže predpovedať, kde sa nachádzajú časti génov zvané exóny a intróny. Keď porovnávame sekvencie DNA s už známym genómom, používame rýchle nástroje ako BLAST, aby sa tieto sekvencie čo najlepšie zoradili. Potom je dôležité nájsť genetické zmeny (mutácie), ak tomu pomáha program GATK. Tieto zmeny môžu byť rôzne, od drobných až po väčšie, a vedci ich môžu ďalej zoradiť podľa toho, ako často sa vyskytujú v databázach, ktoré obsahujú informácie o génoch ľudí.
TextCortex
Vyskúšať môžeme aj ďalší nástroj, ako napríklad TextCortex, kde môžeme rovnako ako v ChatGPT nahrať celý súbor a nechať ho vyhodnotiť. Na homepage vyberieme možnosť Prepisovanie textov:
Na nasledujúcej stránke zvolíme, čo chceme s textom urobiť. Hore môžeme voliť medzi možnosťami Parafrázy alebo Prekladateľ, my tu máme predvolené Parafrázy. Následne buď vložíme text samotný alebo nahráme PDF dokument. Z možností vyberieme Zhrňte. Potom už ich stlačíme pod vloženým textom Zhrňte:
Výsledok zhrnutia časti výučbovej lekcie o JavaScripte vyzerá nasledovne:
AI nástroje nielen šetria čas pri sumarizácii textov, ale taktiež pomáhajú nám odhaliť skryté vzory a kľúčové informácie, ktoré by mohli byť v dlhých dokumentoch ľahko prehliadnuté. Môžeme sa tiež rýchlo zamerať na to najpodstatnejšie bez zbytočného prehliadania detailov.
V budúcej lekcii, Práca s obsahom – Štylistické úpravy , sa pozrieme, ako využiť AI pre štylistické a gramatické úpravy, parafrázovanie, zmenu tónu aj zistenie zaujatosti.
