أدى التقدم السريع في المعلومات المحوسبة أو الرقمية إلى حجم هائل من المعلومات والبيانات. تشتمل قواعد البيانات النصية ، وهي مجموعات هائلة من الوثائق من مصادر متعددة ، على قدر كبير من المعلومات التي يمكن الوصول إليها.
تتطور قواعد البيانات النصية باستمرار بسبب زيادة كمية المعلومات المتاحة في شكل إلكتروني. أكثر من 80٪ من المعلومات المعاصرة في شكل بيانات غير منظمة أو شبه منظمة.
أصبحت مناهج استرجاع المعلومات التقليدية غير ملائمة للحجم المتزايد باستمرار للبيانات النصية. نتيجة لذلك ، اكتسب تصنيف النص شعبية.
يعد العثور على الأنماط المقبولة وتحليل المستندات النصية من أحجام هائلة من البيانات من الصعوبات الرئيسية في مجالات التطبيق الواقعية. كان إجراءً معقدًا ومكلفًا نظرًا لأن فرز البيانات يدويًا استغرق وقتًا وموارد.
لقد أثبتت طرق تصنيف النص أنها خيار رائع للنصوص السريعة والفعالة من حيث التكلفة والقابلة للتطوير هيكل البيانات.
يتم توظيف نماذج تصنيف النص من قبل عدد متزايد من الشركات للتعامل بنجاح مع الفيضان المتزايد باستمرار من البيانات غير المهيكلة.
في هذا المنشور ، سننظر في تصنيف النص وأفضل نماذج تصنيف النص وغير ذلك الكثير.
إذن ، ما هو تصنيف النص؟
تصنيف النص هو عملية تنظيم وهيكلة وترشيح النص في تصنيف واحد أو أكثر. يتم استخدام تصنيف النص في مجموعة متنوعة من السياقات ، بما في ذلك الأوراق القانونية ، والبحوث الطبية والملفات ، وحتى تقييمات المنتجات الأساسية.
تدفع الشركات الملايين لاستخراج أكبر عدد ممكن من الرؤى من البيانات.
من الأهمية بمكان إيجاد طرق مبتكرة لاستخدام بيانات النص / المستندات لأنها أكثر انتشارًا بشكل ملحوظ من الأشكال الأخرى من البيانات. نظرًا لأن البيانات غير منظمة بطبيعتها ووفيرة ، فإن تنظيمها بطرق سهلة الهضم يمكن أن يزيد قيمتها بشكل كبير.
أفضل نماذج تصنيف النص
1. جوجل كلاود البرمجة اللغوية العصبية
Google Cloud NLP عبارة عن مجموعة من أدوات تحليل النص التي يمكن أن تساعدك في تحديد الرؤى في البيانات غير المنظمة. يعد Google Cloud NLP (معالجة اللغة الطبيعية) خيارًا ممتازًا للشركات التي تخزن البيانات حاليًا على Google Cloud وترغب في التكامل مع تطبيقات Google.
أنها توفر نماذج جاهزة للاستخدام ل تحليل المشاعرواستخراج الكيانات وتصنيف المحتوى وتحليل بناء الجملة.
على سبيل المثال ، تتيح لك أداة تصنيف المحتوى تصنيف المستندات إلى أكثر من 600 مجموعة مختلفة.
إذا كنت تحتاج إلى نموذج تصنيف مناسب لحالة استخدام معينة ، فيمكنك استخدام AutoML Natural Language ، والتي تتيح لك تطوير حلول مخصصة باستخدام الفئات المحددة مسبقًا الخاصة بك.
2. فهم الأمازون
يتم التعامل مع Amazon Comprehend بالكامل بواسطة Amazon ، لذلك لا يلزم وجود خوادم خاصة. علاوة على ذلك ، تتوفر واجهات برمجة التطبيقات المدربة مسبقًا ، على الرغم من حقيقة أن AutoML يسمح لك ببناء نماذج التنقيب عن النصوص الخاصة بك.
يوفر واجهات برمجة التطبيقات التي يسهل دمجها في تطبيقاتك.
تتوفر واجهات برمجة التطبيقات لتحليل المشاعر وتحديد اللغة وواجهة برمجة تطبيقات تصنيف مخصصة لمساعدتك في تطوير نماذج تصنيف النص المصممة خصيصًا لاحتياجات عملك.
لإنشاء نموذج مخصص ، لا تحتاج إلى أي نموذج آلة التعلم خبرة أو قدرات ترميز كبيرة.
إنه مفيد للشركات التي تريد برامج مُدارة وتثبيت بسيط ونماذج مسبقة الصنع.
3. قرد تعلم
MonkeyLearn هي أداة تصنيف نصوص معقدة لتقييم جميع بياناتك النصية غير المهيكلة ، بما في ذلك المستندات وإجابات الاستبيان ، وسائل التواصل الاجتماعيوالمراجعات عبر الإنترنت وتعليقات العملاء.
تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المتطورة خوارزميات التعلم الآلي تمكين البرنامج من قراءة النصوص مثل الإنسان. يمكنك التأكد من أن تحليلك سيكون دقيقًا نتيجة لذلك.
يمكنك تحميل البيانات مباشرة إلى MonkeyLearn أو الاتصال بسرعة بـ Google Sheets و Excel و Zendesk و Zapier وغيرها من البرامج.
يجعل التعلم الآلي القوي في MonkeyLearn من السهل إنشاء نموذجك. ومع القليل جدًا من الترميز ، يمكنك ربط واجهات برمجة التطبيقات بجميع اللغات الرئيسية.
4. الذكاء الحراري
Heat هي خدمة سحابية للذكاء عند الطلب ، وتقدم خدمات معرفية في الوقت الفعلي عبر سحابة مختلطة من الأشخاص والذكاء الاصطناعي.
تتعامل الحرارة مع الأنشطة الرقمية بما في ذلك جمع البيانات وتصنيف النص والاعتدال وتسمية البيانات وروبوتات المحادثة والمحادثات وتحرير الصور وما إلى ذلك.
يقوم حشد بشري في الوقت الفعلي بمعالجة المهام الجديدة ، بينما يتم تدريس الذكاء الاصطناعي على البيانات المجمعة.
حتى في أكثر الوظائف حساسية وإرباكًا ، تضمن التقنية الهجينة دقة فائقة.
5. IBM واتسون
يعد IBM Watson نظامًا أساسيًا متعدد السحابة يتضمن مجموعة متنوعة من إمكانيات الذكاء الاصطناعي لتصنيف بيانات الشركة.
يمكن للمطورين استخدام مصنف اللغة الطبيعية لإنشاء نماذج تصنيف مخصصة لتحديد السمات في البيانات. يمكنك تدريب نموذج في أقل من 15 دقيقة (لا يلزم وجود خبرة سابقة في التعلم الآلي) ودمج النماذج بسرعة في تطبيقاتك عبر واجهة برمجة التطبيقات.
يقدم Watson أيضًا حل تحليل نص مُبنى مسبقًا يسمى Natural Language Understanding ، والذي يمكن استخدامه لاكتشاف المشاعر والعواطف والتصنيفات في النص.
إنه الأنسب للشركات الكبرى التي لديها مهندسين داخليين يرغبون في تطوير نماذج تعدين نصية شديدة التخصص.
التطبيقات
هناك العديد من الاستخدامات المختلفة لتصنيف النص. تتضمن بعض التطبيقات الشائعة ما يلي:
- التعرف على اللغة ، على غرار الترجمة من Google
- عمر المستخدمين المجهولين وهويتهم الجنسية
- وضع علامات على المحتوى عبر الإنترنت
- اكتشاف البريد الإلكتروني العشوائي
- تحليل آراء المراجعة عبر الإنترنت
- تُستخدم تقنية التعرف على الكلام في المساعدين الافتراضيين مثل Siri و Alexa.
- المستندات مع تسميات الموضوعات ، مثل الأوراق البحثية
وفي الختام
تتيح لك أدوات تصنيف النص ترتيب البيانات حسب الموضوع والمشاعر والهدف وغير ذلك.
إنها تمكّنك من أتمتة العمليات التي تستغرق وقتًا طويلاً مثل تصنيف رسائل البريد الإلكتروني الواردة وتوجيه طلبات دعم العملاء ، مع توفير رؤى حيوية حول ما يفكر فيه المستهلكون بشأن شركتك.
تعد أتمتة تصنيف النص أسهل مما تعتقد ، بسبب الأطر مفتوحة المصدر وتقنيات SaaS المتاحة عبر واجهات برمجة التطبيقات.
اترك تعليق