برداشت منعطف متادیتا برای اکولوژی با کمک مدل‌های زبانی بزرگ!

اگه اهل تحقیق تو زمینه محیط‌زیست یا اکولوژی باشی، مطمئناً با مشکل پیدا کردن و ترکیب داده‌ها از منابع مختلف روبه‌رو شدی. خب، راستش رو بخوای، هر منبع و سایت یه مدل متفاوت برای نشون دادن اطلاعاتش (که بهش میگن متادیتا یا همون داده‌های توضیحی درباره داده‌های اصلی) داره. مثلاً یکی خیلی اطلاعات دقیق می‌ذاره، یکی دیگه فقط یه توضیح کوچولو! یا حتی ممکنه فرمتاشون فرق کنه، و این باعث میشه پیدا کردن و مقایسه کردنشون سخت بشه.

خب حالا اینجا یه تیم زرنگ اومدن یه راه‌حل جالب ارائه دادن: استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ یا همون LLM (مثلاً مثل ChatGPT خودمون!) واسه برداشت متادیتای این دیتاست‌ها. LLM یعنی مدل‌هایی که کلی متن و اطلاعات رو یاد گرفتن و می‌تونن متن جدید بنویسن یا اطلاعات رو تحلیل کنن.

اینا ابزارشون رو طوری ساختن که می تونه از هر صفحه‌ای که دیتاست روش قرار داره، اطلاعات متادیتا رو جدا کنه و توی یه قالب متحد در بیاره. یعنی دیگه مهم نیست اون سایت چه مدلی اطلاعات رو نشون داده یا توضیح داده، چون این ابزار با استفاده از هوش مصنوعی می‌تونه همه رو به یه فرم قابل مقایسه و یکسان تبدیل کنه. تازه کارش فقط به متادیتای ساختاریافته (structured) محدود نیست، بلکه داده‌های بی‌ساختار و غیر استاندارد رو هم با همون دقت و با کمک یه پروتکل پردازش بعدی LLM ازشون استخراج می‌کنه!

یه نکته جالب دیگه اینکه این ابزار فقط اطلاعات رو جمع نمی‌کنه، بلکه می‌تونه دیتاست‌های مرتبط رو هم به هم وصل کنه. یعنی مثلاً با استفاده از همین LLM و ترفندهایی مثل embedding similarity (که یعنی مقایسه میزان شباهت معنایی اطلاعات)، دیتاست‌هایی که به هم ربط دارن رو پیدا و معرفی می‌کنه. همچنین یه خروجی استاندارد از متادیتاها می‌سازه که باهاش میشه بر اساس یه سری قوانین تعریف‌شده، مثل نمودار و گراف، دیتاست‌ها رو جستجو کرد و ارتباط‌هاشون رو دید.

در کل اگر مثلاً دنبال یه دیتاست محیط‌زیستی برای تحقیق هستی و می‌خوای بدونی چه دیتاست‌هایی با هم قابل ترکیب یا مشابه هستن، این ابزار بهت کمک می‌کنه که سریع‌تر، راحت‌تر و هوشمندانه‌تر پیداشون کنی! حتی کارهای پیشرفته‌تری مثل ساخت انتولوژی (ontology یعنی یه مدل مفهومی از چگونگی ارتباط مفاهیم مختلف با هم، مثلاً تو اکولوژی اینو زیاد استفاده می‌کنن واسه دسته‌بندی موجودات یا اطلاعات) یا پرس‌وجوی مبتنی بر گراف رو هم تو محیط پژوهشی مجازی ساده‌تر می‌کنه. خلاصه با وجود این مدل‌های زبانی بزرگ، تحلیل داده‌های بزرگ محیط‌زیستی خیلی راحت‌تر و هوشمندانه‌تر شده!

منبع: +