Els ràpids avenços en la informació informatitzada o digital han donat lloc a un enorme volum d'informació i dades. Les bases de dades de text, que són col·leccions enormes de documents de diverses fonts, inclouen una quantitat substancial d'informació accessible.
Les bases de dades de text es desenvolupen contínuament a causa de la creixent quantitat d'informació disponible en format electrònic. Més del 80% de la informació contemporània està en forma de dades no estructurades o semiestructurades.
Els enfocaments tradicionals de recuperació d'informació s'estan tornant inadequats per al volum cada cop més gran de dades de text. Com a resultat, la classificació de text ha guanyat popularitat.
La recerca de patrons acceptables i l'anàlisi de documents de text a partir d'enormes volums de dades és una dificultat clau en els camps d'aplicació del món real. Abans era un procediment complex i costós, ja que ordenar manualment les dades necessitava temps i recursos.
Els mètodes de classificació de text han demostrat ser una opció fantàstica per a text ràpid, rendible i escalable estructura de dades.
Un nombre creixent d'empreses utilitzen models de classificació de text per gestionar amb èxit la creixent avalada de dades no estructurades.
En aquesta publicació, analitzarem la classificació de text, els millors models de classificació de text i molt més.
Aleshores, què és la classificació de textos?
La classificació del text és el procés d'organitzar, estructurar i filtrar el text en una o més classificacions. La classificació de textos s'utilitza en diversos contextos, com ara documents legals, investigacions mèdiques i fitxers, i fins i tot avaluacions bàsiques de productes.
Les empreses paguen milions per extreure el màxim d'informació possible de les dades.
És crucial trobar maneres innovadores d'utilitzar dades de text/document, ja que són significativament més freqüents que altres formes de dades. Com que les dades són inherentment desestructurades i abundants, organitzar-les de maneres digeribles pot augmentar significativament el seu valor.
Millors models de classificació de textos
1. Google Cloud PNL
Google Cloud NLP és un conjunt d'eines d'anàlisi de text que us poden ajudar a identificar estadístiques en dades no estructurades. Google Cloud NLP (processament del llenguatge natural) és una opció excel·lent per a les empreses que actualment emmagatzemen dades a Google Cloud i volen integrar-se amb les aplicacions de Google.
Ofereixen models llestos per a l'ús anàlisi del sentiment, extracció d'entitats, categorització de contingut i anàlisi de sintaxi.
Per exemple, l'eina de categorització de contingut us permet classificar els documents en més de 600 grups diferents.
Si necessiteu un model de classificació adequat per a un cas d'ús específic, podeu utilitzar AutoML Natural Language, que us permet desenvolupar solucions personalitzades mitjançant les vostres pròpies categories predefinides.
2. Amazon Comprehend
Amazon Comprehend és totalment gestionat per Amazon, per tant, no calen servidors privats. A més, hi ha disponibles API prèviament entrenades, malgrat que AutoML us permet crear els vostres propis models de mineria de text.
Proporciona API que són senzilles d'incorporar a les vostres aplicacions.
Hi ha disponibles API per a l'anàlisi de sentiments, la identificació d'idiomes i una API de classificació personalitzada per ajudar-vos a desenvolupar models de classificació de text adaptats a les vostres necessitats empresarials.
Per construir un model personalitzat, no en necessiteu cap màquina d'aprenentatge experiència o habilitats de codificació considerables.
És avantatjós per a les empreses que volen programari gestionat, instal·lació senzilla i models preconstruïts.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn és una eina sofisticada de categorització de text per avaluar totes les vostres dades de text no estructurades, inclosos documents, respostes d'enquesta, mitjans de comunicació social, ressenyes en línia i comentaris dels clients.
Tècniques de processament del llenguatge natural (PNL) i sofisticades algorismes d'aprenentatge automàtic permetre que el programari llegeixi textos com un humà. Com a resultat, podeu estar segur que la vostra anàlisi serà precisa.
Podeu carregar dades directament a MonkeyLearn o connectar-vos ràpidament amb Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier i altres programes.
El potent aprenentatge automàtic de MonkeyLearn facilita la creació del vostre model. I amb molt poca codificació, podeu enllaçar API en tots els idiomes principals.
4. Intel·ligència de calor
Heat és un servei al núvol per a la intel·ligència sota demanda, que ofereix serveis cognitius en temps real mitjançant un núvol híbrid de persones i IA.
Heat gestiona activitats digitals, com ara la recollida de dades, la categorització i moderació de textos, l'etiquetatge de dades, els chatbots i les converses, l'edició d'imatges, etc.
Una multitud humana en temps real processa noves tasques, mentre que la IA s'ensenya a partir de les dades recopilades.
Fins i tot en els treballs més delicats i desconcertants, la tècnica híbrida garanteix una precisió ultra alta.
5. IBM Watson
IBM Watson és una plataforma multinúvol que inclou una varietat de capacitats d'IA per categoritzar les dades corporatives.
Els desenvolupadors poden utilitzar el Classificador de llenguatge natural per crear models de classificació personalitzats per localitzar temes a les dades. Podeu entrenar un model en menys de 15 minuts (no cal experiència prèvia amb aprenentatge automàtic) i incorporar ràpidament models a les vostres aplicacions mitjançant l'API.
Watson també ofereix una solució d'anàlisi de text preconstruïda anomenada Natural Language Understanding, que es pot utilitzar per descobrir sentiments, emocions i classificacions al text.
És més adequat per a grans corporacions amb enginyers interns que volen desenvolupar models de mineria de text hiperespecialitzats.
Aplicacions
Hi ha molts usos diferents per a la classificació de textos. Algunes aplicacions habituals inclouen:
- Reconeixement lingüístic, semblant a traductor google
- Edat i identitat de gènere dels usuaris anònims
- Etiquetatge de contingut en línia
- Detecció de correu brossa
- Anàlisi de sentiments de revisió en línia
- La tecnologia de reconeixement de veu s'utilitza en assistents virtuals com ara Siri i Alexa.
- Documents amb etiquetes de temes, com ara treballs de recerca
Conclusió
Les eines de classificació de text us permeten organitzar les dades per tema, sentiment, intenció i molt més.
Us permeten automatitzar processos que consumeixen molt de temps, com ara etiquetar els correus electrònics entrants i encaminar les sol·licituds d'assistència al client, alhora que ofereixen informació vital sobre què pensen els consumidors de la vostra empresa.
L'automatització de la classificació de text és més fàcil del que penses, a causa dels marcs de codi obert i les tecnologies SaaS disponibles mitjançant API.
Deixa un comentari