Schnelle Fortschritte bei computergestützten oder digitalen Informationen haben zu einer enormen Menge an Informationen und Daten geführt. Textdatenbanken, bei denen es sich um riesige Sammlungen von Dokumenten aus mehreren Quellen handelt, enthalten eine beträchtliche Menge zugänglicher Informationen.
Textdatenbanken entwickeln sich aufgrund der steigenden Menge an Informationen, die in elektronischer Form verfügbar sind, ständig weiter. Mehr als 80 % der heutigen Informationen liegen in Form von unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten vor.
Herkömmliche Ansätze zum Abrufen von Informationen werden für die ständig wachsende Menge an Textdaten unzureichend. Infolgedessen hat die Textklassifizierung an Popularität gewonnen.
Das Finden akzeptabler Muster und die Analyse von Textdokumenten aus riesigen Datenmengen ist eine zentrale Schwierigkeit in realen Anwendungsfeldern. Früher war dies ein komplexes und kostspieliges Verfahren, da das manuelle Sortieren der Daten Zeit und Ressourcen erforderte.
Methoden zur Textklassifizierung haben sich als hervorragende Wahl für schnellen, kostengünstigen und skalierbaren Text erwiesen Datenstruktur.
Textklassifikationsmodelle werden von immer mehr Unternehmen eingesetzt, um die stetig wachsende Flut unstrukturierter Daten erfolgreich zu bewältigen.
In diesem Beitrag werden wir uns mit der Textklassifizierung, den besten Textklassifizierungsmodellen und vielem mehr befassen.
Was also ist Textklassifizierung?
Textklassifizierung ist der Prozess des Organisierens, Strukturierens und Filterns von Text in eine oder mehrere Klassifizierungen. Die Textklassifizierung wird in einer Vielzahl von Kontexten verwendet, einschließlich juristischer Dokumente, medizinischer Forschung und Akten und sogar grundlegender Produktbewertungen.
Unternehmen zahlen Millionen, um möglichst viele Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.
Es ist von entscheidender Bedeutung, innovative Wege zur Verwendung von Text-/Dokumentdaten zu finden, da sie wesentlich weiter verbreitet sind als andere Datenformen. Da Daten von Natur aus unstrukturiert und reichlich vorhanden sind, kann ihre übersichtliche Organisation ihren Wert erheblich steigern.
Die besten Modelle zur Textklassifizierung
1. Google Cloud-NLP
Google Cloud NLP ist eine Reihe von Textanalysetools, mit denen Sie Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten gewinnen können. Google Cloud NLP (Natural Language Processing) ist eine ausgezeichnete Wahl für Unternehmen, die derzeit Daten in Google Cloud speichern und in Google-Apps integrieren möchten.
Sie bieten gebrauchsfertige Modelle für Sentiment-Analyse, Entitätsextraktion, Inhaltskategorisierung und Syntaxanalyse.
Mit dem Inhaltskategorisierungstool können Sie beispielsweise Dokumente in über 600 verschiedene Gruppen kategorisieren.
Wenn Sie ein für einen bestimmten Anwendungsfall geeignetes Klassifizierungsmodell benötigen, können Sie AutoML Natural Language verwenden, mit dem Sie benutzerdefinierte Lösungen mit Ihren eigenen vordefinierten Kategorien entwickeln können.
2. Amazon verstehen
Amazon Comprehend wird vollständig von Amazon verwaltet, daher sind keine privaten Server erforderlich. Darüber hinaus sind vortrainierte APIs verfügbar, obwohl Sie mit AutoML Ihre eigenen Text-Mining-Modelle erstellen können.
Es bietet APIs, die einfach in Ihre Apps integriert werden können.
APIs für Stimmungsanalyse, Spracherkennung und eine benutzerdefinierte Klassifizierungs-API sind verfügbar, um Sie bei der Entwicklung von Textklassifizierungsmodellen zu unterstützen, die auf Ihre Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.
Um ein benutzerdefiniertes Modell zu erstellen, benötigen Sie keine Maschinelles Lernen Erfahrung oder beträchtliche Programmierfähigkeiten.
Es ist vorteilhaft für Unternehmen, die verwaltete Software, einfache Installation und vorgefertigte Modelle wünschen.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn ist ein ausgeklügeltes Textkategorisierungstool zur Auswertung all Ihrer unstrukturierten Textdaten, einschließlich Dokumente, Umfrageantworten, Social Media, Online-Bewertungen und Kundenfeedback.
Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und ausgefeilt Algorithmen für maschinelles Lernen ermöglichen es der Software, Texte wie ein Mensch zu lesen. Sie können sicher sein, dass Ihre Analyse dadurch korrekt ist.
Sie können Daten direkt in MonkeyLearn hochladen oder sich schnell mit Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier und anderen Programmen verbinden.
Das leistungsstarke maschinelle Lernen von MonkeyLearn macht es einfach, Ihr Modell zu erstellen. Und mit sehr wenig Codierung können Sie APIs in allen wichtigen Sprachen verknüpfen.
4. Hitze-Intelligenz
Heat ist ein Cloud-Service für On-Demand-Intelligenz, der kognitive Dienste in Echtzeit über eine hybride Cloud aus Menschen und KI anbietet.
Heat verarbeitet digitale Aktivitäten wie Datenerfassung, Textkategorisierung und -moderation, Datenkennzeichnung, Chatbots und Konversationen, Bildbearbeitung und so weiter.
Eine Menschenmenge in Echtzeit verarbeitet neue Aufgaben, während die KI anhand der gesammelten Daten unterrichtet wird.
Selbst bei den heikelsten und verwirrendsten Arbeiten gewährleistet die Hybridtechnik eine ultrahohe Genauigkeit.
5. IBM Watson
IBM Watson ist eine Multi-Cloud-Plattform, die eine Vielzahl von KI-Funktionen zur Kategorisierung von Unternehmensdaten enthält.
Entwickler können den Natural Language Classifier verwenden, um benutzerdefinierte Klassifizierungsmodelle zu erstellen, um Themen in Daten zu lokalisieren. Sie können ein Modell in weniger als 15 Minuten trainieren (keine Vorkenntnisse mit maschinellem Lernen erforderlich) und Modelle schnell über die API in Ihre Apps integrieren.
Watson bietet auch eine vorgefertigte Textanalyselösung namens Natural Language Understanding an, mit der Stimmungen, Emotionen und Klassifikationen in Texten entdeckt werden können.
Es eignet sich am besten für große Unternehmen mit eigenen Ingenieuren, die hyperspezialisierte Text-Mining-Modelle entwickeln möchten.
Anwendungen
Es gibt viele verschiedene Anwendungen für die Textklassifizierung. Einige gängige Anwendungen umfassen:
- Spracherkennung, ähnlich wie Google Translate
- Alter und Geschlechtsidentität anonymer Benutzer
- Tagging von Online-Inhalten
- E-Mail-Spam-Erkennung
- Sentimentanalyse für Online-Rezensionen
- Spracherkennungstechnologie wird in virtuellen Assistenten wie Siri und Alexa verwendet.
- Dokumente mit Themenbezeichnungen, z. B. Forschungsarbeiten
Zusammenfassung
Mithilfe von Textklassifizierungstools können Sie Daten nach Thema, Stimmung, Absicht und mehr anordnen.
Sie ermöglichen es Ihnen, zeitaufwändige Prozesse wie das Kennzeichnen eingehender E-Mails und das Weiterleiten von Kundensupportanfragen zu automatisieren und liefern gleichzeitig wichtige Einblicke in die Meinung der Verbraucher über Ihr Unternehmen.
Die Automatisierung der Textklassifizierung ist dank Open-Source-Frameworks und SaaS-Technologien, die über APIs verfügbar sind, einfacher als Sie denken.
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