Хуткі прагрэс у галіне камп'ютэрызаванай або лічбавай інфармацыі прывёў да стварэння велізарнай колькасці інфармацыі і даных. Тэкставыя базы даных, якія ўяўляюць сабой велізарныя калекцыі дакументаў з розных крыніц, утрымліваюць значную колькасць даступнай інфармацыі.
Тэкставыя базы даных пастаянна развіваюцца з-за павелічэння колькасці інфармацыі, даступнай у электронным выглядзе. Больш за 80% сучаснай інфармацыі знаходзіцца ў выглядзе неструктураваных або паўструктураваных дадзеных.
Традыцыйныя падыходы да пошуку інфармацыі становяцца неадэкватнымі для пастаянна расце аб'ёму тэкставых даных. У выніку класіфікацыя тэксту набыла вялікую папулярнасць.
Знаходжанне прымальных шаблонаў і аналіз тэкставых дакументаў з велізарных аб'ёмаў даных з'яўляецца ключавой цяжкасцю ў рэальных галінах прымянення. Раней гэта была складаная і дарагая працэдура, бо ручная сартаванне даных патрабавала часу і рэсурсаў.
Метады класіфікацыі тэксту паказалі сябе фантастычным выбарам для хуткага, эканамічна эфектыўнага і маштабаванага тэксту Структура дадзеных.
Мадэлі класіфікацыі тэкстаў выкарыстоўваюцца ўсё большай колькасцю кампаній, каб паспяхова спраўляцца з пастаянна расце патокам неструктураваных даных.
У гэтай публікацыі мы разгледзім класіфікацыю тэксту, найлепшыя мадэлі класіфікацыі тэксту і многае іншае.
Такім чынам, што такое класіфікацыя тэксту?
Класіфікацыя тэксту - гэта працэс арганізацыі, структуравання і фільтрацыі тэксту ў адну або некалькі класіфікацый. Класіфікацыя тэкстаў выкарыстоўваецца ў розных кантэкстах, у тым ліку ў юрыдычных дакументах, медыцынскіх даследаваннях і файлах і нават у асноўных ацэнках прадуктаў.
Кампаніі плацяць мільёны, каб атрымаць як мага больш разумення з даных.
Вельмі важна знайсці інавацыйныя спосабы выкарыстання дадзеных тэксту/дакумента, паколькі яны значна больш распаўсюджаныя, чым іншыя формы даных. Паколькі даныя па сваёй сутнасці неструктураваныя і багатыя, арганізацыя іх даступнымі спосабамі можа значна павялічыць іх каштоўнасць.
Лепшыя мадэлі класіфікацыі тэксту
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP - гэта набор інструментаў аналізу тэксту, якія могуць дапамагчы вам вызначыць інфармацыю ў неструктураваных дадзеных. Google Cloud NLP (апрацоўка натуральнай мовы) з'яўляецца выдатным выбарам для кампаній, якія зараз захоўваюць даныя ў Google Cloud і жадаюць інтэгравацца з праграмамі Google.
Яны прадастаўляюць гатовыя да выкарыстання мадэлі для аналіз настрояў, выманне сутнасці, катэгарызацыі кантэнту і аналіз сінтаксісу.
Напрыклад, інструмент катэгарызацыі кантэнту дазваляе класіфікаваць дакументы ў больш чым 600 розных груп.
Калі вам патрабуецца мадэль класіфікацыі, прыдатная да канкрэтнага выпадку выкарыстання, вы можаце выкарыстоўваць натуральную мову AutoML, якая дазваляе распрацоўваць індывідуальныя рашэнні з выкарыстаннем вашых уласных папярэдне вызначаных катэгорый.
2. Амазонка
Amazon Comprehend цалкам кіруецца Amazon, таму прыватныя серверы не патрабуюцца. Акрамя таго, даступныя папярэдне падрыхтаваныя API, нягледзячы на тое, што AutoML дазваляе ствараць уласныя мадэлі здабычы тэксту.
Ён забяспечвае API, якія лёгка ўбудаваць у свае праграмы.
API для аналізу пачуццяў, ідэнтыфікацыі мовы і карыстальніцкага API класіфікацыі даступныя, каб дапамагчы вам у распрацоўцы мадэляў класіфікацыі тэксту, адаптаваных да патрэб вашага бізнесу.
Каб пабудаваць нестандартную мадэль, вам нічога не спатрэбіцца навучанне з дапамогай машыны вопыт або значныя здольнасці да кадавання.
Гэта выгадна для кампаній, якія хочуць кіраванае праграмнае забеспячэнне, простую ўстаноўку і гатовыя мадэлі.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn - гэта складаны інструмент катэгарызацыі тэксту для ацэнкі ўсіх вашых неструктураваных тэкставых даных, уключаючы дакументы, адказы на апытанні, сацыяльныя медыя, агляды ў Інтэрнэце і водгукі кліентаў.
Тэхнікі апрацоўкі натуральнай мовы (НЛП) і складаныя алгарытмы машыннага навучання дазволіць праграме чытаць тэксты як чалавек. Вы можаце быць упэўнены, што ў выніку ваш аналіз будзе дакладным.
Вы можаце непасрэдна загружаць даныя ў MonkeyLearn або хутка падключацца да Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier і іншых праграм.
Магутнае машыннае навучанне MonkeyLearn спрашчае стварэнне вашай мадэлі. І з вельмі невялікім кадаваннем вы можаце звязаць API на ўсіх асноўных мовах.
4. Інтэлект цяпла
Heat - гэта воблачны сэрвіс для інтэлекту па патрабаванні, які прапануе кагнітыўныя паслугі ў рэжыме рэальнага часу праз гібрыднае воблака людзей і штучнага інтэлекту.
Heat займаецца лічбавай дзейнасцю, уключаючы збор даных, катэгарызацыю і мадэрацыю тэксту, маркіроўку даных, чат-ботаў і размовы, рэдагаванне малюнкаў і гэтак далей.
Натоўп людзей у рэжыме рэальнага часу апрацоўвае новыя задачы, а штучны інтэлект навучаецца на аснове сабраных даных.
Нават у самых далікатных і складаных працах гібрыдная тэхніка забяспечвае звышвысокую дакладнасць.
5. IBM Watson
IBM Watson - гэта мультывоблачная платформа, якая ўключае мноства магчымасцей штучнага інтэлекту для класіфікацыі карпаратыўных даных.
Распрацоўшчыкі могуць выкарыстоўваць класіфікатар натуральнай мовы для стварэння карыстацкіх мадэляў класіфікацыі для пошуку тэм у дадзеных. Вы можаце навучыць мадэль менш чым за 15 хвілін (папярэдні вопыт машыннага навучання не патрабуецца) і хутка ўключыць мадэлі ў свае прыкладанні праз API.
Watson таксама прапануе гатовае рашэнне для аналізу тэксту пад назвай Natural Language Understanding, якое можна выкарыстоўваць для выяўлення настрояў, эмоцый і класіфікацый у тэксце.
Ён лепш за ўсё падыходзіць для буйных карпарацый з уласнымі інжынерамі, якія хочуць распрацаваць гіперспецыялізаваныя мадэлі здабычы тэксту.
прыкладанняў
Ёсць шмат розных варыянтаў выкарыстання класіфікацыі тэксту. Некаторыя распаўсюджаныя прыкладанні ўключаюць:
- Распазнаванне мовы, падобна Google Перакладчык
- Узрост і гендэрная ідэнтычнасць ананімных карыстальнікаў
- Тэгі інтэрнэт-кантэнту
- Выяўленне спаму па электроннай пошце
- Аналіз настрояў у інтэрнэце
- Тэхналогія распазнавання гаворкі выкарыстоўваецца ў віртуальных памочніках, такіх як Siri і Alexa.
- Дакументы з тэматычнымі пазнакамі, напрыклад, навуковыя працы
заключэнне
Інструменты класіфікацыі тэксту дазваляюць упарадкаваць даныя па тэме, настроях, намерах і іншым.
Яны дазваляюць аўтаматызаваць працаёмкія працэсы, такія як маркіроўка ўваходных паведамленняў электроннай пошты і маршрутызацыя запытаў у службу падтрымкі кліентаў, а таксама забяспечваюць важную інфармацыю аб тым, што спажыўцы думаюць аб вашай кампаніі.
Аўтаматызацыя класіфікацыі тэкстаў прасцей, чым вы думаеце, дзякуючы фрэймворкам з адкрытым зыходным кодам і тэхналогіям SaaS, даступным праз API.
Пакінуць каментар