Бързият напредък в компютъризираната или цифрова информация доведе до огромен обем информация и данни. Текстовите бази данни, които са огромни колекции от документи от множество източници, включват значително количество достъпна информация.
Текстовите бази данни непрекъснато се развиват поради нарастващото количество налична информация в електронен вид. Повече от 80% от съвременната информация е под формата на неструктурирани или полуструктурирани данни.
Традиционните подходи за извличане на информация стават неадекватни за непрекъснато нарастващия обем текстови данни. В резултат на това Класификацията на текста придоби популярност.
Намирането на приемливи модели и анализът на текстови документи от огромни обеми от данни е ключова трудност в полетата на приложение в реалния свят. Преди това беше сложна и скъпа процедура, тъй като ръчното сортиране на данните отнемаше време и ресурси.
Методите за класифициране на текст се оказаха фантастичен избор за бърз, рентабилен и мащабируем текст структура на данни.
Моделите за класификация на текст се използват от все по-голям брой компании, за да се справят успешно с непрекъснато нарастващия поток от неструктурирани данни.
В тази публикация ще разгледаме класификацията на текст, най-добрите модели за класификация на текст и много повече.
И така, какво е класификация на текст?
Класификацията на текст е процес на организиране, структуриране и филтриране на текст в една или повече класификации. Текстовата класификация се използва в различни контексти, включително правни документи, медицински изследвания и файлове и дори основни оценки на продукти.
Компаниите плащат милиони, за да извлекат възможно най-много прозрения от данните.
От решаващо значение е да се намерят иновативни начини за използване на текстови/документни данни, тъй като те са значително по-разпространени от другите форми на данни. Тъй като данните по своята същност са неструктурирани и изобилни, организирането им по лесно смилаеми начини може значително да увеличи тяхната стойност.
Най-добри модели за класификация на текст
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP е набор от инструменти за анализ на текст, които могат да ви помогнат да идентифицирате прозрения в неструктурирани данни. Google Cloud NLP (обработка на естествен език) е отличен избор за фирми, които в момента съхраняват данни в Google Cloud и искат да се интегрират с приложения на Google.
Те предоставят готови за употреба модели за анализ на чувствата, извличане на обекти, категоризиране на съдържанието и анализ на синтаксиса.
Например инструментът за категоризиране на съдържанието ви позволява да категоризирате документи в над 600 различни групи.
Ако имате нужда от класификационен модел, подходящ за конкретен случай на употреба, можете да използвате AutoML Natural Language, който ви позволява да разработите персонализирани решения, като използвате ваши собствени предварително дефинирани категории.
2. Амазонка разбира
Amazon Comprehend се управлява изцяло от Amazon, следователно не са необходими частни сървъри. Освен това са налични предварително обучени API, въпреки факта, че AutoML ви позволява да създавате свои собствени модели за копаене на текст.
Той предоставя API, които са лесни за включване във вашите приложения.
API за анализ на настроението, езикова идентификация и API за персонализирана класификация са на разположение, за да ви помогнат при разработването на модели за класификация на текст, съобразени с вашите бизнес нужди.
За да конструирате персонализиран модел, нямате нужда от такива машинно обучение опит или значителни способности за кодиране.
Това е предимство за фирми, които искат управляван софтуер, лесна инсталация и предварително изградени модели.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn е усъвършенстван инструмент за категоризиране на текст за оценка на всички ваши неструктурирани текстови данни, включително документи, отговори на анкети, социална медия, онлайн рецензии и отзиви от клиенти.
Техники за обработка на естествен език (NLP) и сложни алгоритми за машинно обучение позволява на софтуера да чете текстове като човек. Можете да сте сигурни, че вашият анализ ще бъде точен като резултат.
Можете директно да качвате данни в MonkeyLearn или бързо да се свързвате с Google Таблици, Excel, Zendesk, Zapier и други програми.
Мощното машинно обучение на MonkeyLearn улеснява създаването на вашия модел. И с много малко кодиране можете да свържете API на всички основни езици.
4. Топлинна интелигентност
Heat е облачна услуга за интелигентност при поискване, предлагаща когнитивни услуги в реално време чрез хибриден облак от хора и AI.
Heat обработва цифрови дейности, включително събиране на данни, категоризиране и модериране на текст, етикетиране на данни, чатботове и разговори, редактиране на снимки и т.н.
Човешка тълпа в реално време обработва нови задачи, докато AI се обучава на събраните данни.
Дори при най-деликатните и объркващи задачи, хибридната техника осигурява ултра-висока точност.
5. IBM Уотсън
IBM Watson е мулти-облачна платформа, която включва различни възможности на AI за категоризиране на корпоративни данни.
Разработчиците могат да използват Класификатора на естествения език, за да създават персонализирани модели за класификация, за да локализират теми в данните. Можете да обучите модел за по-малко от 15 минути (не е необходим предварителен опит с машинно обучение) и бързо да включите модели във вашите приложения чрез API.
Watson също предлага предварително изградено решение за анализ на текст, наречено Natural Language Understanding, което може да се използва за откриване на настроения, емоции и класификации в текста.
Той е най-подходящ за големи корпорации с вътрешни инженери, които желаят да разработят хиперспециализирани модели за копаене на текст.
Приложения
Има много различни приложения за класифициране на текст. Някои често срещани приложения включват:
- Езиково разпознаване, подобно на Google Translate
- Възраст и полова идентичност на анонимните потребители
- Маркиране на онлайн съдържание
- Откриване на спам по имейл
- Онлайн анализ на настроението за преглед
- Технологията за разпознаване на реч се използва във виртуални асистенти като Siri и Alexa.
- Документи с тематични етикети, като научни статии
Заключение
Инструментите за класифициране на текст ви позволяват да подредите данните по тема, настроение, намерение и др.
Те ви позволяват да автоматизирате отнемащи време процеси като етикетиране на входящи имейли и маршрутизиране на заявки за поддръжка на клиенти, като същевременно предоставят жизненоважна представа за това, което потребителите мислят за вашата компания.
Автоматизирането на класификацията на текст е по-лесно, отколкото си мислите, благодарение на рамки с отворен код и SaaS технологии, достъпни чрез API.
Оставете коментар