Technical Language Processing for Telecommunications Specifications

要約

大規模言語モデル (LLM) は、より多様なコンテキストで継続的に適用されています。
ただし、現状では、Generative Pre-Trained Transformer 4 (GTP-4) などの最先端の LLM であっても、大規模な前処理を行わずに現実世界の技術文書から情報を抽出する場合には課題があります。
現実世界の技術文書を扱う分野の 1 つは電気通信エンジニアリングであり、ドメイン固有の LLM から大きな恩恵を受ける可能性があります。
電気通信の内部仕様の独自の形式と全体的な構造は標準英語とは大きく異なるため、すぐに使用できる自然言語処理 (NLP) ツールの適用が実行可能な選択肢ではないことは明らかです。
この記事では、電気通信専門家によって生成された技術情報を処理するためのすぐに使用できる NLP ツールの制限について概説し、技術言語処理 (TLP) の概念を電気通信ドメインに拡張します。
さらに、仕様エンジニアの仕事におけるドメイン固有 LLM の効果を調査し、さまざまな電気通信分野の専門家のトレーニングを迅速化するためにドメイン固有 LLM を採用することの潜在的な利点を強調します。

要約(オリジナル)

Large Language Models (LLMs) are continuously being applied in a more diverse set of contexts. At their current state, however, even state-of-the-art LLMs such as Generative Pre-Trained Transformer 4 (GTP-4) have challenges when extracting information from real-world technical documentation without a heavy preprocessing. One such area with real-world technical documentation is telecommunications engineering, which could greatly benefit from domain-specific LLMs. The unique format and overall structure of telecommunications internal specifications differs greatly from standard English and thus it is evident that the application of out-of-the-box Natural Language Processing (NLP) tools is not a viable option. In this article, we outline the limitations of out-of-the-box NLP tools for processing technical information generated by telecommunications experts, and expand the concept of Technical Language Processing (TLP) to the telecommunication domain. Additionally, we explore the effect of domain-specific LLMs in the work of Specification Engineers, emphasizing the potential benefits of adopting domain-specific LLMs to speed up the training of experts in different telecommunications fields.

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