Vinnige vooruitgang in gerekenariseerde of digitale inligting het gelei tot 'n geweldige volume inligting en data. Teksdatabasisse, wat enorme versamelings dokumente uit verskeie bronne is, bevat 'n aansienlike hoeveelheid toeganklike inligting.
Teksdatabasisse ontwikkel voortdurend as gevolg van die toenemende hoeveelheid inligting wat in elektroniese vorm beskikbaar is. Meer as 80% van kontemporêre inligting is in die vorm van ongestruktureerde of semi-gestruktureerde data.
Tradisionele benaderings vir inligtingherwinning raak onvoldoende vir die steeds toenemende volume teksdata. Gevolglik het teksklassifikasie in gewildheid toegeneem.
Die vind van aanvaarbare patrone en die ontleding van teksdokumente uit enorme volumes data is 'n sleutelprobleem in werklike toepassingsvelde. Dit was vroeër 'n komplekse en duur prosedure aangesien die handmatige sortering van die data tyd en hulpbronne geneem het.
Teksklassifikasiemetodes het getoon dat dit 'n fantastiese keuse is vir vinnige, kostedoeltreffende en skaalbare teks datastruktuur.
Teksklassifikasiemodelle word deur 'n toenemende aantal maatskappye gebruik om die steeds groeiende vloed van ongestruktureerde data suksesvol te hanteer.
In hierdie pos sal ons kyk na teksklassifikasie, die beste teksklassifikasiemodelle en nog baie meer.
So, wat is teksklassifikasie?
Teksklassifikasie is die proses van organisering, strukturering en filtering van teks in een of meer klassifikasies. Teksklassifikasie word in 'n verskeidenheid kontekste gebruik, insluitend regsdokumente, mediese navorsing en lêers, en selfs basiese produkevaluasies.
Maatskappye betaal miljoene om soveel as moontlik insigte uit data te onttrek.
Dit is van kardinale belang om innoverende maniere te vind om teks-/dokumentdata te gebruik, aangesien dit aansienlik meer algemeen voorkom as ander vorme van data. Omdat data inherent ongestruktureerd en volop is, kan die organisasie daarvan op verteerbare maniere die waarde daarvan aansienlik verhoog.
Beste teksklassifikasiemodelle
1. Google Wolk NLP
Google Wolk NLP is 'n stel teksontledingnutsgoed wat jou kan help om insigte in ongestruktureerde data te identifiseer. Google Cloud NLP (natuurlike taalverwerking) is 'n uitstekende keuse vir besighede wat tans data op Google Cloud stoor en met Google-toepassings wil integreer.
Hulle verskaf gereed-vir-gebruik modelle vir sentiment analise, entiteit onttrekking, inhoud kategorisering, en sintaksis analise.
Byvoorbeeld, die inhoudkategoriseringsinstrument laat jou toe om dokumente in meer as 600 verskillende groepe te kategoriseer.
As jy 'n klassifikasiemodel benodig wat geskik is vir 'n spesifieke gebruiksgeval, kan jy AutoML Natural Language gebruik, wat jou toelaat om pasgemaakte oplossings te ontwikkel deur jou eie vooraf gedefinieerde kategorieë te gebruik.
2. Amazon Begryp
Amazon Comprehend word volledig deur Amazon hanteer, daarom word geen private bedieners benodig nie. Verder is vooraf opgeleide API's beskikbaar, ten spyte van die feit dat AutoML jou toelaat om jou eie teksontginningsmodelle te bou.
Dit bied API's wat maklik is om in jou toepassings in te sluit.
API's vir sentimentanalise, taalidentifikasie en 'n pasgemaakte klassifikasie-API is beskikbaar om jou te help met die ontwikkeling van teksklassifikasiemodelle wat aangepas is vir jou besigheidsbehoeftes.
Om 'n pasgemaakte model te bou, het jy geen nodig nie machine learning ondervinding of aansienlike koderingsvermoëns.
Dit is voordelig vir besighede wat bestuurde sagteware, eenvoudige installasie en voorafgeboude modelle wil hê.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn is 'n gesofistikeerde tekskategoriseringsinstrument vir die evaluering van al jou ongestruktureerde teksdata, insluitend dokumente, opname-antwoorde, sosiale media, aanlyn resensies en klantterugvoer.
Natuurlike taalverwerking (NLP) tegnieke en gesofistikeerd masjienleer-algoritmes stel die sagteware in staat om tekste soos 'n mens te lees. Jy kan seker wees dat jou ontleding akkuraat sal wees as gevolg daarvan.
Jy kan data direk na MonkeyLearn oplaai of vinnig met Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier en ander programme koppel.
MonkeyLearn se kragtige masjienleer maak dit maklik om jou model te skep. En met baie min kodering kan jy API's in alle groot tale koppel.
4. Hitte-intelligensie
Heat is 'n wolkdiens vir intelligensie op aanvraag, wat kognitiewe dienste intyds bied via 'n hibriede wolk van mense en KI.
Heat hanteer digitale aktiwiteite, insluitend data-insameling, tekskategorisering en moderering, data-etikettering, kletsbotte en gesprekke, prentredigering, ensovoorts.
'n Menslike skare intyds verwerk nuwe take, terwyl KI op die versamelde data geleer word.
Selfs in die mees delikate en verwarrende take, verseker die hibriede tegniek ultrahoë akkuraatheid.
5. IBM Watson
IBM Watson is 'n multi-wolk-platform wat 'n verskeidenheid KI-vermoëns insluit om korporatiewe data te kategoriseer.
Ontwikkelaars kan die Natural Language Classifier gebruik om pasgemaakte klassifikasiemodelle te skep om temas in data op te spoor. Jy kan 'n model in minder as 15 minute oplei (geen vorige ondervinding met masjienleer is nodig nie) en modelle vinnig in jou programme inkorporeer via die API.
Watson bied ook 'n voorafgeboude teksanalise-oplossing genaamd Natural Language Understanding, wat gebruik kan word om sentiment, emosies en klassifikasies in teks te ontdek.
Dit is die beste geskik vir groot ondernemings met interne ingenieurs wat hipergespesialiseerde teksontginningsmodelle wil ontwikkel.
aansoeke
Daar is baie verskillende gebruike vir teksklassifikasie. Sommige algemene toepassings sluit in:
- Taalherkenning, soortgelyk aan Google Translate
- Anonieme gebruikers se ouderdom en geslagsidentiteit
- Aanlyn inhoud tagging
- E-pos strooipos opsporing
- Aanlyn resensie sentiment analise
- Spraakherkenningstegnologie word gebruik in virtuele assistente soos Siri en Alexa.
- Dokumente met onderwerpetikette, soos navorsingsartikels
Gevolgtrekking
Teksklassifikasienutsgoed laat jou data volgens onderwerp, sentiment, bedoeling en meer rangskik.
Dit stel jou in staat om tydrowende prosesse te outomatiseer, soos om inkomende e-posse te etiketteer en kliëntediensversoeke te stuur, terwyl dit ook noodsaaklike insigte verskaf oor wat verbruikers oor jou maatskappy dink.
Teksklassifikasie-outomatisering is makliker as wat jy dink, as gevolg van oopbronraamwerke en SaaS-tegnologieë wat via API's beskikbaar is.
Lewer Kommentaar