Avanzati rapidi in l'infurmazioni informatizzate o digitale anu risultatu in un voluminu tremendu di informazioni è dati. I basa di dati di testu, chì sò enormi cullizzioni di documenti da parechje fonti, includenu una quantità sustanziale di informazioni accessibili.
E basa di dati di testu si sviluppanu continuamente per via di a quantità crescente di informazioni dispunibili in forma elettronica. Più di 80% di l'infurmazioni cuntempuranee sò in forma di dati non strutturati o semi-strutturati.
Approcci tradiziunali di ricuperazione di l'infurmazioni sò diventate inadegwate per u voluminu sempre crescente di dati di testu. In u risultatu, a Classificazione di Testu hà guadagnatu in popularità.
A ricerca di mudelli accettabili è l'analisi di documenti di testu da enormi volumi di dati hè una difficultà chjave in i campi di l'applicazioni di u mondu reale. Era una prucedura cumplessa è caru, postu chì l'ordine manuale di e dati hà pigliatu tempu è risorse.
I metudi di Classificazione di u Testu anu dimustratu per esse una scelta fantastica per un testu veloce, costu-efficace è scalabile struttura di dati.
I mudelli di classificazione di testu sò impiegati da un numeru crescente di cumpagnie per trattà cun successu l'inundazione sempre crescente di dati non strutturati.
In questu post, guardemu a classificazione di testu, i megliu mudelli di classificazione di testu, è assai di più.
Allora, chì hè a classificazione di testu?
A classificazione di u testu hè u prucessu di urganizà, strutturate è filtrà u testu in una o più classificazioni. A classificazione di u testu hè aduprata in una varietà di cuntesti, cumpresi documenti legali, ricerca medica è schedari, è ancu valutazioni basi di i prudutti.
L'imprese paganu milioni per caccià quant'è più insights pussibule da e dati.
Hè cruciale per truvà modi innovativi per utilizà dati di testu / documentu postu chì sò significativamente più prevalenti cà altre forme di dati. Perchè i dati sò intrinsecamente micca strutturati è abbundanti, l'urganizazione in modi digeribili pò aumentà significativamente u so valore.
I migliori mudelli di classificazione di testu
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP hè un inseme di strumenti di analisi di testu chì ponu aiutà à identificà insights in dati non strutturati. Google Cloud NLP (elaborazione di lingua naturale) hè una scelta eccellente per l'imprese chì attualmente almacenanu dati in Google Cloud è volenu integrà cù l'applicazioni Google.
Forniscenu mudelli pronti per l'usu analisi di sintimentu, estrazione di entità, categurizazione di cuntenutu è analisi di sintassi.
Per esempiu, u strumentu di categurizazione di cuntenutu vi permette di categurizà documenti in più di 600 gruppi diffirenti.
Sè avete bisognu di un mudellu di classificazione adattatu à un casu d'usu specificu, pudete aduprà AutoML Natural Language, chì vi permette di sviluppà suluzioni persunalizati cù e vostre categurie predefinite.
2. Amazon capisce
Amazon Comprehend hè cumpletamente gestitu da Amazon, per quessa, ùn sò micca necessarii servitori privati. Inoltre, API pre-furmati sò dispunibili, malgradu u fattu chì AutoML vi permette di custruisce i vostri mudelli di mining di testu.
Fornisce API chì sò simplici per incorpore in e vostre app.
L'API per l'analisi di sentimenti, l'identificazione di a lingua è una API di classificazione persunalizata sò dispunibuli per aiutà vi à sviluppà mudelli di classificazione di testu adattati à i vostri bisogni cummerciale.
Per custruisce un mudellu persunalizatu, ùn avete micca bisognu machine learning sperienza o capacità di codificazione considerevoli.
Hè vantaghju per l'imprese chì volenu software amministratu, installazione simplice è mudelli pre-custruiti.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn hè un strumentu sofisticatu di categurizazione di testu per valutà tutti i vostri dati di testu senza struttura, cumpresi documenti, risposte à l'indagine, suciali, di cumunicazione, recensioni in linea, è feedback di i clienti.
Tecniche di trasfurmazioni di lingua naturale (NLP) è sofisticate algoritmi di apprendimentu di macchina permette à u software di leghje testi cum'è un umanu. Pudete esse sicuru chì a vostra analisi serà precisa in u risultatu.
Pudete carica direttamente dati in MonkeyLearn o cunnette rapidamente cù Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier è altri prugrammi.
U putente apprendimentu automaticu di MonkeyLearn facilita a creazione di u vostru mudellu. È cù pocu codificazione, pudete ligà l'API in tutte e lingue maiò.
4. Intelligenza di calore
Heat hè un serviziu di nuvola per l'intelligenza à dumanda, chì offre servizii cognitivi in tempu reale via un nuvulu hibridu di persone è AI.
Heat gestisce l'attività digitale cumpresi a cullizzioni di dati, a categurizazione è a moderazione di u testu, l'etichettatura di dati, i chatbots è e conversazioni, l'editazione di l'imaghjini, etc.
Una folla umana in tempu reale processa novi travaglii, mentre chì l'IA hè insegnata nantu à e dati riuniti.
Ancu in i travaglii più dilicati è perplessi, a tecnica hibrida assicura una precisione ultra-alta.
5. IBM Watson
IBM Watson hè una piattaforma multi-nuvola chì include una varietà di capacità AI per categurizà i dati corporativi.
I sviluppatori ponu aduprà u Natural Language Classifier per creà mudelli di classificazione persunalizati per localizà temi in dati. Pudete furmà un mudellu in menu di 15 minuti (nessuna sperienza previa cù l'apprendimentu automaticu hè necessariu) è incorpore rapidamente mudelli in e vostre app via l'API.
Watson offre ancu una suluzione di analisi di testu pre-custruita chjamata Natural Language Understanding, chì pò esse usata per scopre sentimenti, emozioni è classificazioni in u testu.
Hè più adattatu per e grandi corporazioni cù ingegneri interni chì vulianu sviluppà mudelli di mining di testu iper-specializzati.
Travaux
Ci hè parechje usi diffirenti per a classificazione di testu. Alcune applicazioni cumuni includenu:
- A ricunniscenza di a lingua, simile à Google traduzzione
- Età è identità di genere di l'utilizatori anonimi
- Tagging di cuntenutu in linea
- Rilevazione di spam per email
- Analisi di sentimentu di rivista in linea
- A tecnulugia di ricunniscenza vocale hè aduprata in assistenti virtuali cum'è Siri è Alexa.
- Documenti cù etichette tematiche, cum'è documenti di ricerca
cunchiusioni
Strumenti di classificazione di testu permettenu di organizà e dati per sughjettu, sentimentu, intenzione, è più.
Permettenu di automatizà i prucessi chì cunsumanu tempu, cum'è l'etichettatura di e-mail entranti è l'indirizzamentu di e richieste di supportu di i clienti, è ancu furnisce una visione vitale di ciò chì i cunsumatori pensanu di a vostra cumpagnia.
L'automatizazione di a classificazione di u testu hè più faciule ch'è pensate, per via di frameworks open-source è tecnulugia SaaS dispunibuli via API.
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