Les Large Language Models (LLMs) comme GPT-3 peuvent être utilisés de manière efficace pour l’extraction de relations en traitant et en analysant de grandes quantités de texte afin d’identifier et de structurer des informations précises concernant les relations entre des entités nommées dans le texte. L’extraction de relations est une sous-discipline de l’extraction d’information qui se concentre sur la découverte automatique des relations entre les entités nommées dans les énoncés.
1. Pré-entraînement avec des grandes quantités de données : Les modèles comme GPT-3 sont entraînés sur des corpus expansifs contenant des milliards de mots, ce qui leur permet d’apprendre des motifs linguistiques complexes et d’acquérir une vaste base de connaissances. Par exemple, le modèle GPT-3 de OpenAI a été entraîné sur un large éventail de données textuelles provenant de sources variées telles que des livres, des articles scientifiques, des pages web, etc. (Source : “Language Models are Few-Shot Learners”, Brown et al., 2020).
1. Fine-tuning (Affinage) spécifique : Les LLMs peuvent être affinés sur des ensembles de données annotés spécifiquement pour des tâches d’extraction de relations. Cela signifie que les modèles sont adaptés à des corpus étiquetés où des relations spécifiques entre des entités sont explicitement définies. Un modèle peut par exemple être ajusté pour reconnaître des relations comme “employé à”, “situé à”, ou “marié à” en utilisant des ensembles de données annotés tels que SemEval ou ACE (Source : “ACE 2005 Multilingual Training Corpus”).
1. Prompt Engineering (Conception des invites) : Une autre méthode consiste à utiliser des formulations spécifiques d’invites qui incitent le modèle à extraire des relations. En posant des questions ciblées ou en structurant la phrase d’une certaine manière, le modèle peut fournir des réponses précises. Par exemple, en présentant un texte à GPT-3 avec une invite du type : “Quels sont les employés de Google mentionnés dans ce texte?”, le modèle peut extraire et lister les noms des employés. Cela repose sur la capacité des LLMs à comprendre le contexte et à extraire les informations pertinentes.
1. Extraction de relations dans le domaine biomédical : Les LLMs sont utilisés pour trouver des relations entre les gènes, les maladies et les traitements à partir de publications scientifiques. Par exemple, identifier que « BRCA1 est lié au cancer du sein » en analysant des articles de médecine. Des modèles comme BioBERT, une version de BERT affiné pour les textes biomédicaux, sont souvent utilisés à cet effet (Source : “BioBERT: a pre-trained biomedical language representation model for biomedical text mining”, Lee et al., 2020).
1. Extraction de relations dans les médias sociaux : Sur des plateformes comme Twitter ou Facebook, les LLMs peuvent aider à détecter des relations entre des personnes ou entités, par exemple en analysant les interactions et les mentions. Une entreprise pourrait analyser les tweets pour identifier les avis de consommation, en extrayant des relations du type “utilisateur aime produit”.
1. Extraction de relations en finance : Les LLMs peuvent examiner les rapports financiers pour extraire des relations entre entreprises, transactions, et événements financiers. Cela peut aider à automatiser la surveillance du marché en extrayant des relations complexes mentionnées dans les rapports de presse ou les annonces de résultats financiers.
- Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). “Language Models are Few-Shot Learners”. arXiv preprint arXiv:2005.14165.
- Dredze, M., McNamee, P., Rao, D., Gerber, A., & Finin, T. (2010). “Entity disambiguation for knowledge base population”. COLING.
- Lee, J., Yoon, W., Kim, S., Kim, D., Kim, S., So, C. H., & Kang, J. (2020). “BioBERT: a pre-trained biomedical language representation model for biomedical text mining”. Bioinformatics.
- “ACE 2005 Multilingual Training Corpus”. LDC Catalog. Linguistic Data Consortium.
En conclusion, les LLMs offrent des capacités puissantes et flexibles pour l’extraction de relations, aidant à structurer et interpréter des grandes quantités de données textuelles dans divers domaines d’application.
