Ang paspas nga pag-uswag sa computerized o digital nga impormasyon miresulta sa usa ka dako nga gidaghanon sa impormasyon ug data. Ang mga database sa teksto, nga daghang mga koleksyon sa mga dokumento gikan sa daghang mga gigikanan, nag-uban sa daghang kantidad sa kasayuran nga makuha.
Ang mga database sa teksto padayon nga nag-uswag tungod sa pagtaas sa gidaghanon sa kasayuran nga magamit sa elektronik nga porma. Labaw sa 80% sa kontemporaryong impormasyon anaa sa porma sa unstructured o semi-structured data.
Ang tradisyonal nga mga pamaagi sa pagkuha sa impormasyon nahimong dili igo alang sa kanunay nga pagtaas sa gidaghanon sa mga datos sa teksto. Ingon usa ka sangputanan, ang Klasipikasyon sa Teksto nakakuha sa pagkapopular.
Ang pagpangita sa madawat nga mga sumbanan ug ang pagtuki sa mga dokumento sa teksto gikan sa daghang mga volume sa datos usa ka hinungdan nga kalisud sa mga natad sa aplikasyon sa tinuud nga kalibutan. Kaniadto usa kini ka komplikado ug mahal nga pamaagi tungod kay ang manual nga paghan-ay sa datos nagkinahanglag oras ug kahinguhaan.
Ang mga pamaagi sa Klasipikasyon sa Teksto nagpakita nga usa ka hinanduraw nga kapilian alang sa paspas, epektibo nga gasto, ug masukod nga teksto istruktura sa datos.
Ang mga modelo sa pagklasipikar sa teksto gigamit sa nagkadaghang mga kompanya aron malampusong madumala ang padayon nga nag-anam nga baha sa wala ma-istruktura nga datos.
Sa kini nga post, atong tan-awon ang klasipikasyon sa teksto, ang labing kaayo nga mga modelo sa klasipikasyon sa teksto, ug daghan pa.
Busa, unsa ang klasipikasyon sa teksto?
Ang klasipikasyon sa teksto mao ang proseso sa pag-organisar, pag-istruktura, ug pagsala sa teksto ngadto sa usa o daghan pang mga klasipikasyon. Ang klasipikasyon sa teksto gigamit sa lain-laing mga konteksto, lakip ang legal nga mga papeles, medikal nga panukiduki ug mga file, ug bisan ang batakang mga pagsusi sa produkto.
Ang mga kompanya nagbayad milyon-milyon aron makuha ang daghang mga panan-aw kutob sa mahimo gikan sa datos.
Importante ang pagpangita og mga bag-ong paagi sa paggamit sa datos sa teksto/dokumento tungod kay kini mas kaylap kay sa ubang mga porma sa datos. Tungod kay ang datos sa kinaiyanhon nga dili istruktura ug abunda, ang pag-organisar niini sa mga paagi nga matunaw mahimo’g madugangan ang kantidad niini.
Labing maayo nga mga modelo sa klasipikasyon sa teksto
1. Google Cloud NLP
Ang Google Cloud NLP usa ka hugpong sa mga himan sa pag-analisar sa teksto nga makatabang kanimo sa pag-ila sa mga panabut sa wala’y istruktura nga datos. Ang Google Cloud NLP (pagproseso sa natural nga pinulongan) usa ka maayo kaayo nga kapilian alang sa mga negosyo nga karon nagtipig sa datos sa Google Cloud ug gusto nga i-integrate sa Google apps.
Naghatag sila og andam nga gamiton nga mga modelo alang sa pagtuki sa sentimento, entity extraction, content categorization, ug syntax analysis.
Pananglitan, ang himan sa pagkategorya sa sulud nagtugot kanimo sa pagkategorya sa mga dokumento sa sobra sa 600 ka lainlaing mga grupo.
Kung kinahanglan nimo ang usa ka modelo sa klasipikasyon nga haum sa usa ka piho nga kaso sa paggamit, mahimo nimong gamiton ang AutoML Natural nga Pinulongan, nga nagtugot kanimo sa paghimo og mga gipahiangay nga solusyon gamit ang imong kaugalingon nga gitakda nang daan nga mga kategorya.
2. Nasabtan ang Amazon
Ang Amazon Comprehend hingpit nga gidumala sa Amazon, busa wala’y kinahanglan nga pribado nga mga server. Dugang pa, ang mga nauna nga nabansay nga mga API magamit, bisan pa sa kamatuoran nga gitugotan ka sa AutoML sa paghimo sa imong kaugalingon nga mga modelo sa pagmina sa teksto.
Naghatag kini og mga API nga yano nga ilakip sa imong mga app.
Ang mga API alang sa pagtuki sa sentimento, pag-ila sa pinulongan, ug usa ka custom nga klasipikasyon nga API anaa aron sa pagtabang kanimo sa pagpalambo sa mga modelo sa klasipikasyon sa teksto nga gipahaom sa imong panginahanglan sa negosyo.
Aron makahimo og usa ka custom nga modelo, wala ka magkinahanglan og bisan unsa pagkat-on sa makina kasinatian o igo nga mga abilidad sa coding.
Kini mapuslanon alang sa mga negosyo nga gusto sa pagdumala nga software, yano nga pag-install, ug mga pre-built nga mga modelo.
3. UnggoyPagkat-on
Ang MonkeyLearn usa ka sopistikado nga himan sa pagkategorya sa teksto alang sa pagtimbang-timbang sa tanan nimo nga wala’y istruktura nga datos sa teksto, lakip ang mga dokumento, tubag sa survey, social media, online nga mga review, ug feedback sa kustomer.
Mga pamaagi sa pagproseso sa natural nga pinulongan (NLP) ug sopistikado Mga algorithm sa pagkat-on sa makina makahimo sa software sa pagbasa sa mga teksto sama sa usa ka tawo. Makasiguro ka nga tukma ang imong pagtuki isip resulta.
Mahimo kang direktang mag-upload og data ngadto sa MonkeyLearn o paspas nga makonektar sa Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier, ug uban pang mga programa.
Ang kusgan nga pagkat-on sa makina sa MonkeyLearn nagpasimple sa paghimo sa imong modelo. Ug sa gamay kaayo nga coding, mahimo nimong i-link ang mga API sa tanan nga dagkong mga pinulongan.
4. Heat Intelligence
Ang Heat usa ka serbisyo sa panganod alang sa on-demand nga paniktik, nga nagtanyag mga serbisyo sa panghunahuna sa tinuud nga oras pinaagi sa usa ka hybrid nga panganod sa mga tawo ug AI.
Ang kainit nagdumala sa digital nga mga kalihokan lakip na ang pagkolekta sa datos, pagkategorya sa teksto ug pag-moderate, pag-label sa datos, mga chatbot ug panag-istoryahanay, pag-edit sa hulagway, ug uban pa.
Ang usa ka real-time nga panon sa tawo nagproseso sa bag-ong mga buluhaton, samtang ang AI gitudloan sa natipon nga datos.
Bisan sa labing delikado ug makalibog nga mga trabaho, ang hybrid nga teknik nagsiguro sa labing taas nga katukma.
5. IBM Watson
Ang IBM Watson usa ka multi-cloud nga plataporma nga naglakip sa lain-laing mga kapabilidad sa AI alang sa pagkategorya sa datos sa korporasyon.
Mahimong gamiton sa mga developer ang Natural Language Classifier aron makahimo ug custom nga mga modelo sa klasipikasyon aron makit-an ang mga tema sa datos. Mahimo nimong bansayon ang usa ka modelo nga wala’y 15 minuto (wala’y kinahanglan nga kasinatian sa pagkat-on sa makina) ug dali nga ilakip ang mga modelo sa imong mga app pinaagi sa API.
Nagtanyag usab si Watson og usa ka pre-built text analysis solution nga gitawag og Natural Language Understanding, nga magamit sa pagdiskubre sa sentimento, emosyon, ug klasipikasyon sa teksto.
Kini labing haum alang sa mga dagkong korporasyon nga adunay mga in-house nga mga inhenyero nga gusto nga makahimo og hyper-specialized nga mga modelo sa pagmina sa teksto.
aplikasyon
Adunay daghang lain-laing mga gamit alang sa klasipikasyon sa teksto. Ang pipila ka kasagarang mga aplikasyon naglakip sa:
- Pag-ila sa pinulongan, susama sa Google Translate
- Edad ug pagkatawo sa gender sa anonymous nga tiggamit
- Online nga pag-tag sa sulod
- Email spam detection
- Pagsusi sa sentimento sa online nga pagsusi
- Ang teknolohiya sa pag-ila sa sinultihan gigamit sa mga virtual nga katabang sama sa Siri ug Alexa.
- Mga dokumento nga adunay mga label sa hilisgutan, sama sa mga papel sa panukiduki
Panapos
Ang mga himan sa pagklasipikar sa teksto nagtugot kanimo sa paghan-ay sa datos pinaagi sa hilisgutan, sentimento, katuyoan, ug uban pa.
Gitugotan ka nila nga ma-automate ang mga proseso nga makagugol sa oras sama sa pag-label sa mga umaabot nga email ug pagruta sa mga hangyo sa suporta sa kustomer, samtang naghatag usab hinungdanon nga mga panabut sa kung unsa ang gihunahuna sa mga konsumedor bahin sa imong kompanya.
Ang automation sa klasipikasyon sa teksto mas sayon kay sa imong gihunahuna, tungod sa open-source nga mga frameworks ug mga teknolohiya sa SaaS nga anaa pinaagi sa mga API.
Leave sa usa ka Reply