Rychlý pokrok v počítačových nebo digitálních informacích vedl k obrovskému objemu informací a dat. Textové databáze, což jsou obrovské sbírky dokumentů z různých zdrojů, obsahují značné množství dostupných informací.
Textové databáze se neustále rozvíjejí díky rostoucímu množství informací dostupných v elektronické podobě. Více než 80 % současných informací je ve formě nestrukturovaných nebo polostrukturovaných dat.
Tradiční přístupy k vyhledávání informací se stávají nedostačujícími pro stále rostoucí objem textových dat. V důsledku toho získala klasifikace textu na popularitě.
Nalezení přijatelných vzorů a analýza textových dokumentů z enormních objemů dat je klíčovým problémem v oblastech aplikací v reálném světě. Dříve to byl složitý a nákladný postup, protože ruční třídění dat vyžadovalo čas a zdroje.
Metody klasifikace textu se ukázaly jako fantastická volba pro rychlý, cenově výhodný a škálovatelný text datová struktura.
Modely klasifikace textu používá stále větší počet společností, aby úspěšně zvládly stále rostoucí záplavu nestrukturovaných dat.
V tomto příspěvku se podíváme na klasifikaci textu, nejlepší modely klasifikace textu a mnoho dalšího.
Co je tedy klasifikace textu?
Klasifikace textu je proces organizování, strukturování a filtrování textu do jedné nebo více klasifikací. Klasifikace textu se používá v různých kontextech, včetně právních dokumentů, lékařského výzkumu a spisů a dokonce i základních hodnocení produktů.
Společnosti platí miliony za to, aby z dat získali co nejvíce poznatků.
Je zásadní najít inovativní způsoby využití textových/dokumentových dat, protože jsou výrazně rozšířenější než jiné formy dat. Protože data jsou ze své podstaty nestrukturovaná a hojná, jejich uspořádání stravitelnými způsoby může výrazně zvýšit jejich hodnotu.
Nejlepší modely klasifikace textu
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP je sada nástrojů pro analýzu textu, které vám mohou pomoci identifikovat statistiky v nestrukturovaných datech. Google Cloud NLP (zpracování přirozeného jazyka) je vynikající volbou pro firmy, které v současné době ukládají data na Google Cloud a chtějí se integrovat s aplikacemi Google.
Poskytují modely připravené k použití pro analýza sentimentu, extrakce entit, kategorizace obsahu a syntaktická analýza.
Nástroj kategorizace obsahu vám například umožňuje kategorizovat dokumenty do více než 600 různých skupin.
Pokud požadujete klasifikační model vhodný pro konkrétní případ použití, můžete využít AutoML Natural Language, který vám umožní vyvíjet přizpůsobená řešení pomocí vašich vlastních předdefinovaných kategorií.
2. Amazon Comprehend
Amazon Comprehend je kompletně spravován Amazonem, proto nejsou vyžadovány žádné soukromé servery. Kromě toho jsou k dispozici předem trénovaná rozhraní API, a to navzdory skutečnosti, že AutoML vám umožňuje vytvářet vlastní modely dolování textu.
Poskytuje rozhraní API, která lze snadno začlenit do vašich aplikací.
K dispozici jsou API pro analýzu sentimentu, identifikaci jazyka a vlastní klasifikační API, které vám pomohou při vývoji modelů klasifikace textu přizpůsobených vašim obchodním potřebám.
K vytvoření vlastního modelu žádný nepotřebujete strojové učení zkušenosti nebo značné kódovací schopnosti.
Je to výhodné pro podniky, které chtějí spravovaný software, jednoduchou instalaci a předem připravené modely.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn je sofistikovaný nástroj pro kategorizaci textu pro vyhodnocování všech vašich nestrukturovaných textových dat, včetně dokumentů, odpovědí na průzkum, sociální média, online recenze a zpětná vazba od zákazníků.
Techniky zpracování přirozeného jazyka (NLP) a sofistikované algoritmy strojového učení umožnit softwaru číst texty jako člověk. Můžete si být jisti, že vaše analýza bude ve výsledku přesná.
Data můžete přímo nahrávat do MonkeyLearn nebo se rychle připojit k Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier a dalším programům.
Výkonné strojové učení MonkeyLearn usnadňuje vytváření vašeho modelu. A s velmi malým kódováním můžete propojit API ve všech hlavních jazycích.
4. Tepelná inteligence
Heat je cloudová služba pro zpravodajství na vyžádání, která nabízí kognitivní služby v reálném čase prostřednictvím hybridního cloudu lidí a AI.
Heat zvládá digitální aktivity včetně shromažďování dat, kategorizace a moderování textu, označování dat, chatbotů a konverzací, úpravy obrázků a tak dále.
Dav lidí v reálném čase zpracovává nové úkoly, zatímco AI se učí na shromážděných datech.
I v těch nejchoulostivějších a matoucích úlohách zajišťuje hybridní technika ultra vysokou přesnost.
5. IBM Watson
IBM Watson je multicloudová platforma, která zahrnuje různé funkce umělé inteligence pro kategorizaci podnikových dat.
Vývojáři mohou použít klasifikátor přirozeného jazyka k vytvoření vlastních klasifikačních modelů pro vyhledání motivů v datech. Model můžete trénovat za méně než 15 minut (nejsou nutné žádné předchozí zkušenosti se strojovým učením) a rychle začlenit modely do svých aplikací prostřednictvím rozhraní API.
Watson také nabízí předpřipravené řešení pro analýzu textu s názvem Natural Language Understanding, které lze použít k odhalení sentimentu, emocí a klasifikací v textu.
Nejlépe se hodí pro velké korporace s vlastními inženýry, kteří chtějí vyvinout hyperspecializované modely dolování textu.
Aplikace
Existuje mnoho různých použití pro klasifikaci textu. Některé běžné aplikace zahrnují:
- Rozpoznávání jazyka, podobně jako Překladač Google
- Věk a genderová identita anonymních uživatelů
- Online značkování obsahu
- Detekce e-mailového spamu
- Online analýza sentimentu
- Technologie rozpoznávání řeči je využívána ve virtuálních asistentech, jako jsou Siri a Alexa.
- Dokumenty s popisky témat, jako jsou výzkumné práce
Proč investovat do čističky vzduchu?
Nástroje pro klasifikaci textu umožňují uspořádat data podle předmětu, sentimentu, záměru a dalších.
Umožňují vám automatizovat časově náročné procesy, jako je označování příchozích e-mailů a směrování požadavků zákaznické podpory, a zároveň poskytují zásadní informace o tom, co si spotřebitelé myslí o vaší společnosti.
Automatizace klasifikace textu je jednodušší, než si myslíte, díky open source frameworkům a technologiím SaaS dostupným prostřednictvím API.
Napsat komentář