Große Sprachmodelle zum Anfassen

Kapitel 4. Text-Klassifizierung

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Eine gängige Aufgabe in der natürlichen Sprachverarbeitung ist die Klassifizierung. Das Ziel dieser Aufgabe ist es, ein Modell zu trainieren, das einem Eingabetext ein Label oder eine Klasse zuweist (siehe Abbildung 4-1). Die Klassifizierung von Text wird weltweit für eine Vielzahl von Anwendungen genutzt, von der Stimmungsanalyse und der Erkennung von Absichten bis hin zur Extraktion von Entitäten und der Erkennung von Sprache. Der Einfluss von Sprachmodellen, sowohl repräsentativen als auch generativen, auf die Klassifizierung kann nicht unterschätzt werden.

Abbildung 4-1. Verwendung eines Sprachmodells zur Klassifizierung von Text.

In diesem Kapitel werden wir verschiedene Möglichkeiten besprechen, wie Sprachmodelle zur Klassifizierung von Texten eingesetzt werden können. Es dient als verständliche Einführung in die Verwendung bereits trainierter Sprachmodelle. Da die Textklassifizierung ein weites Feld ist, werden wir verschiedene Techniken besprechen und sie nutzen, um das Feld der Sprachmodelle zu erkunden:

• "Textklassifizierung mit Repräsentationsmodellen" zeigt die Flexibilität von nicht-generativen Modellen für die Klassifizierung. Wir werden sowohl aufgabenspezifische Modelle als auch Einbettungsmodelle ...