Kompüterləşdirilmiş və ya rəqəmsal məlumatda sürətli irəliləyişlər çox böyük həcmdə məlumat və məlumatlarla nəticələndi. Çoxsaylı mənbələrdən əldə edilən nəhəng sənədlər toplusu olan mətn verilənlər bazası əhəmiyyətli miqdarda əlçatan məlumatı ehtiva edir.
Elektron formada mövcud olan məlumatların miqdarının artması səbəbindən mətn məlumat bazaları davamlı olaraq inkişaf edir. Müasir məlumatların 80%-dən çoxu strukturlaşdırılmamış və ya yarı strukturlaşdırılmış məlumatlar formasındadır.
Ənənəvi məlumat axtarışı yanaşmaları getdikcə artan mətn məlumatlarının həcmi üçün qeyri-adekvat olur. Nəticədə, Mətn Təsnifatı populyarlıq qazandı.
Nəhəng həcmli məlumatlardan məqbul nümunələrin tapılması və mətn sənədlərinin təhlili real dünya tətbiqi sahələrində əsas çətinlikdir. Məlumatların əl ilə çeşidlənməsi vaxt və resurslar tələb etdiyi üçün əvvəllər bu, mürəkkəb və bahalı prosedur idi.
Mətn Təsnifatı üsulları sürətli, sərfəli və genişlənən mətn üçün əla seçim olduğunu göstərdi. məlumatların quruluşu.
Mətn təsnifat modelləri strukturlaşdırılmamış məlumatların daim böyüyən selini uğurla idarə etmək üçün getdikcə daha çox şirkət tərəfindən istifadə olunur.
Bu yazıda biz mətn təsnifatına, ən yaxşı mətn təsnifat modellərinə və daha çox şeyə baxacağıq.
Beləliklə, mətn təsnifatı nədir?
Mətnin təsnifatı mətnin bir və ya bir neçə təsnifatda təşkili, strukturlaşdırılması və süzülməsi prosesidir. Mətn təsnifatı müxtəlif kontekstlərdə, o cümlədən hüquqi sənədlər, tibbi tədqiqatlar və fayllar və hətta əsas məhsul qiymətləndirmələrində istifadə olunur.
Şirkətlər məlumatlardan mümkün qədər çox məlumat əldə etmək üçün milyonlarla pul ödəyirlər.
Mətn/sənəd məlumatlarından istifadənin innovativ yollarını tapmaq çox vacibdir, çünki onlar digər məlumat formalarından əhəmiyyətli dərəcədə daha çox yayılmışdır. Məlumatlar mahiyyət etibarilə strukturlaşdırılmamış və bol olduğundan, onu həzm oluna bilən üsullarla təşkil etmək onun dəyərini əhəmiyyətli dərəcədə artıra bilər.
Ən yaxşı mətn təsnifat modelləri
1. Google Bulud NLP
Google Cloud NLP, strukturlaşdırılmamış datada anlayışları müəyyən etməyə kömək edə biləcək mətn təhlili alətləri toplusudur. Google Cloud NLP (təbii dildə işləmə) hazırda Google Cloud-da məlumat saxlayan və Google tətbiqləri ilə inteqrasiya etmək istəyən bizneslər üçün əla seçimdir.
Onlar üçün istifadəyə hazır modellər təqdim edirlər əhval-ruhiyyəni təhlil, obyektin çıxarılması, məzmunun təsnifatı və sintaksis təhlili.
Məsələn, məzmunun təsnifatı aləti sənədləri 600-dən çox müxtəlif qrupa təsnif etməyə imkan verir.
Xüsusi istifadə vəziyyətinə uyğun təsnifat modelinə ehtiyacınız varsa, siz AutoML Natural Language-dən istifadə edə bilərsiniz ki, bu da sizə əvvəlcədən müəyyən edilmiş kateqoriyalarınızdan istifadə edərək fərdi həllər hazırlamağa imkan verir.
2. Amazon Anlayır
Amazon Comprehend tamamilə Amazon tərəfindən idarə olunur, buna görə də heç bir şəxsi server tələb olunmur. Bundan əlavə, AutoML-in öz mətn-mining modellərinizi yaratmağa imkan verməsinə baxmayaraq, əvvəlcədən hazırlanmış API-lər mövcuddur.
Tətbiqlərinizə daxil etmək asan olan API təmin edir.
Duyğuların təhlili, dil identifikasiyası və fərdi təsnifat API üçün API-lər biznes ehtiyaclarınıza uyğunlaşdırılmış mətn təsnifat modellərini inkişaf etdirməyə kömək etmək üçün mövcuddur.
Fərdi bir model yaratmaq üçün sizə heç bir ehtiyac yoxdur maşın təlim təcrübə və ya əhəmiyyətli kodlaşdırma qabiliyyəti.
İdarə olunan proqram təminatı, sadə quraşdırma və əvvəlcədən qurulmuş modellər istəyən müəssisələr üçün faydalıdır.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn bütün strukturlaşdırılmamış mətn məlumatlarınızı, o cümlədən sənədləri, sorğu cavablarını, sosial media, onlayn rəylər və müştəri rəyləri.
Təbii dil emal (NLP) texnikaları və mürəkkəb maşın öyrənmə alqoritmləri proqrama mətnləri insan kimi oxumağa imkan verin. Nəticə olaraq analizinizin dəqiq olacağına əmin ola bilərsiniz.
Siz MonkeyLearn-a birbaşa məlumat yükləyə və ya Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier və digər proqramlarla sürətlə əlaqə saxlaya bilərsiniz.
MonkeyLearn-in güclü maşın öyrənməsi modelinizi yaratmağı asanlaşdırır. Və çox az kodlaşdırma ilə siz bütün əsas dillərdə API-ləri əlaqələndirə bilərsiniz.
4. İstilik kəşfiyyatı
Heat, insanlar və süni intellektdən ibarət hibrid bulud vasitəsilə real vaxt rejimində koqnitiv xidmətlər təklif edən, tələb olunan kəşfiyyat üçün bulud xidmətidir.
İstilik rəqəmsal fəaliyyətləri idarə edir, o cümlədən məlumatların toplanması, mətnin təsnifatı və moderasiyası, məlumatların etiketlənməsi, chatbotlar və söhbətlər, şəkillərin redaktəsi və s.
Real vaxt rejimində insan kütləsi yeni tapşırıqları emal edir, AI isə toplanmış məlumatlar əsasında öyrədilir.
Ən incə və çaşdırıcı işlərdə belə hibrid texnika ultra yüksək dəqiqliyi təmin edir.
5. IBM Watson
IBM Watson, korporativ məlumatların təsnifatı üçün müxtəlif süni intellekt imkanlarını özündə birləşdirən çoxlu bulud platformasıdır.
Tərtibatçılar verilənlərdə mövzuları tapmaq üçün fərdi təsnifat modelləri yaratmaq üçün Təbii Dil Təsnifatından istifadə edə bilərlər. Siz modeli 15 dəqiqədən az müddətdə öyrədə bilərsiniz (maşın öyrənməsi ilə bağlı əvvəlki təcrübəyə ehtiyac yoxdur) və API vasitəsilə modelləri tez bir zamanda tətbiqlərinizə daxil edə bilərsiniz.
Watson həmçinin mətndəki hissləri, emosiyaları və təsnifatları aşkar etmək üçün istifadə edilə bilən Təbii Dil Anlayışı adlı əvvəlcədən qurulmuş mətn təhlili həllini təklif edir.
Bu, hiper-ixtisaslaşdırılmış mətn mədən modellərini inkişaf etdirmək istəyən daxili mühəndisləri olan böyük korporasiyalar üçün ən uyğundur.
Applications
Mətn təsnifatı üçün bir çox fərqli istifadə var. Bəzi ümumi tətbiqlər bunlardır:
- Dilin tanınması, buna bənzər Google Translate
- Anonim istifadəçilərin yaşı və cinsi kimliyi
- Onlayn məzmunun etiketlənməsi
- E-poçt spam aşkarlanması
- Onlayn baxış əhval-ruhiyyəsi təhlili
- Nitqin tanınması texnologiyası Siri və Alexa kimi virtual köməkçilərdə istifadə olunur.
- Tədqiqat sənədləri kimi mövzu etiketləri olan sənədlər
Nəticə
Mətn təsnifat alətləri məlumatları mövzu, əhval-ruhiyyə, niyyət və s. üzrə tənzimləmək imkanı verir.
Onlar sizə daxil olan e-poçtların etiketlənməsi və müştəri dəstəyi sorğularının yönləndirilməsi kimi vaxt aparan prosesləri avtomatlaşdırmağa imkan verir, eyni zamanda istehlakçıların şirkətiniz haqqında nə düşündükləri barədə həyati fikirlər təqdim edir.
API vasitəsilə mövcud olan açıq mənbə çərçivələri və SaaS texnologiyaları sayəsində mətn təsnifatının avtomatlaşdırılması düşündüyünüzdən daha asandır.
Cavab yaz