Hurtige fremskridt inden for computeriseret eller digital information har resulteret i en enorm mængde information og data. Tekstdatabaser, som er enorme samlinger af dokumenter fra flere kilder, indeholder en betydelig mængde tilgængelig information.
Tekstdatabaser udvikles løbende på grund af den stigende mængde information, der er tilgængelig i elektronisk form. Mere end 80 % af nutidig information er i form af ustrukturerede eller semistrukturerede data.
Traditionelle metoder til hentning af information er ved at blive utilstrækkelige til den stadigt stigende mængde tekstdata. Som et resultat har tekstklassificering vundet i popularitet.
Konstateringen af acceptable mønstre og analysen af tekstdokumenter fra enorme mængder data er en nøglevanskelighed inden for anvendelsesområder i den virkelige verden. Det plejede at være en kompleks og bekostelig procedure, da det tog tid og ressourcer at sortere data manuelt.
Tekstklassificeringsmetoder har vist sig at være et fantastisk valg til hurtig, omkostningseffektiv og skalerbar tekst datastruktur.
Tekstklassificeringsmodeller bliver brugt af et stigende antal virksomheder til med succes at håndtere den stadigt voksende strøm af ustrukturerede data.
I dette indlæg vil vi se på tekstklassificering, de bedste tekstklassificeringsmodeller og meget mere.
Så hvad er tekstklassificering?
Tekstklassificering er processen med at organisere, strukturere og filtrere tekst i en eller flere klassifikationer. Tekstklassificering bruges i en række forskellige sammenhænge, herunder juridiske papirer, medicinsk forskning og filer, og endda grundlæggende produktevalueringer.
Virksomheder betaler millioner for at udtrække så mange indsigter som muligt fra data.
Det er afgørende at finde innovative måder at bruge tekst/dokumentdata på, da de er væsentligt mere udbredte end andre former for data. Fordi data i sagens natur er ustrukturerede og rigelige, kan organisering af dem på fordøjelige måder øge deres værdi betydeligt.
Bedste tekstklassificeringsmodeller
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP er et sæt tekstanalyseværktøjer, der kan hjælpe dig med at identificere indsigt i ustrukturerede data. Google Cloud NLP (natural language processing) er et glimrende valg for virksomheder, der i øjeblikket gemmer data på Google Cloud og ønsker at integrere med Google-apps.
De leverer klar til brug modeller til følelser analyse, enhedsudtrækning, indholdskategorisering og syntaksanalyse.
For eksempel giver indholdskategoriseringsværktøjet dig mulighed for at kategorisere dokumenter i over 600 forskellige grupper.
Hvis du har brug for en klassifikationsmodel, der passer til en specifik use case, kan du bruge AutoML Natural Language, som giver dig mulighed for at udvikle skræddersyede løsninger ved hjælp af dine egne foruddefinerede kategorier.
2. Amazon Comprehend
Amazon Comprehend håndteres fuldstændigt af Amazon, derfor kræves ingen private servere. Ydermere er forudtrænede API'er tilgængelige, på trods af at AutoML giver dig mulighed for at bygge dine egne tekst-mining-modeller.
Det giver API'er, der er nemme at inkorporere i dine apps.
API'er til sentimentanalyse, sprogidentifikation og en brugerdefineret klassifikations-API er tilgængelige for at hjælpe dig med at udvikle tekstklassificeringsmodeller, der er skræddersyet til dine forretningsbehov.
For at konstruere en tilpasset model behøver du ikke nogen machine learning erfaring eller betydelige kodningsevner.
Det er fordelagtigt for virksomheder, der ønsker administreret software, enkel installation og præbyggede modeller.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn er et sofistikeret tekstkategoriseringsværktøj til at evaluere alle dine ustrukturerede tekstdata, inklusive dokumenter, undersøgelsessvar, sociale medier, online anmeldelser og kundefeedback.
Naturlig sprogbehandling (NLP) teknikker og sofistikeret maskinlæringsalgoritmer gør det muligt for softwaren at læse tekster som et menneske. Du kan være sikker på, at din analyse bliver nøjagtig som resultat.
Du kan uploade data direkte til MonkeyLearn eller hurtigt oprette forbindelse til Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier og andre programmer.
MonkeyLearns kraftfulde maskinlæring gør det nemt at skabe din model. Og med meget lidt kodning kan du linke API'er på alle større sprog.
4. Varme intelligens
Heat er en cloud-tjeneste til on-demand intelligens, der tilbyder kognitive tjenester i realtid via en hybrid sky af mennesker og AI.
Heat håndterer digitale aktiviteter, herunder dataindsamling, tekstkategorisering og moderering, datamærkning, chatbots og samtaler, billedredigering og så videre.
En menneskelig skare i realtid behandler nye opgaver, mens AI undervises på de indsamlede data.
Selv i de mest delikate og forvirrende opgaver sikrer hybridteknikken ultrahøj nøjagtighed.
5. IBM Watson
IBM Watson er en multi-cloud-platform, der inkluderer en række forskellige AI-funktioner til at kategorisere virksomhedsdata.
Udviklere kan bruge Natural Language Classifier til at skabe brugerdefinerede klassifikationsmodeller til at lokalisere temaer i data. Du kan træne en model på mindre end 15 minutter (ingen forudgående erfaring med maskinlæring er nødvendig) og hurtigt inkorporere modeller i dine apps via API'en.
Watson tilbyder også en forudbygget tekstanalyseløsning kaldet Natural Language Understanding, som kan bruges til at opdage følelser, følelser og klassifikationer i tekst.
Det er bedst egnet til større virksomheder med interne ingeniører, der ønsker at udvikle hyperspecialiserede tekstmining-modeller.
Applikationer
Der er mange forskellige anvendelser til tekstklassificering. Nogle almindelige applikationer omfatter:
- Sproggenkendelse, svarende til Google Translate
- Anonyme brugeres alder og kønsidentitet
- Tagging af onlineindhold
- E-mail-spamregistrering
- Online gennemgang af sentimentanalyse
- Talegenkendelsesteknologi bruges i virtuelle assistenter som Siri og Alexa.
- Dokumenter med emneetiketter, såsom forskningsartikler
Konklusion
Tekstklassificeringsværktøjer giver dig mulighed for at arrangere data efter emne, følelser, hensigt og mere.
De sætter dig i stand til at automatisere tidskrævende processer, såsom mærkning af indgående e-mails og routing af kundesupportanmodninger, samtidig med at de giver vigtig indsigt i, hvad forbrugerne synes om din virksomhed.
Automatisering af tekstklassificering er nemmere, end du tror, på grund af open source-rammer og SaaS-teknologier, der er tilgængelige via API'er.
Giv en kommentar