Η ταχεία πρόοδος στις ηλεκτρονικές ή ψηφιακές πληροφορίες έχει οδηγήσει σε τεράστιο όγκο πληροφοριών και δεδομένων. Οι βάσεις δεδομένων κειμένων, οι οποίες είναι τεράστιες συλλογές εγγράφων από πολλαπλές πηγές, περιλαμβάνουν έναν σημαντικό όγκο προσβάσιμων πληροφοριών.
Οι βάσεις δεδομένων κειμένων αναπτύσσονται συνεχώς λόγω του αυξανόμενου όγκου πληροφοριών που διατίθενται σε ηλεκτρονική μορφή. Περισσότερο από το 80% των σύγχρονων πληροφοριών έχει τη μορφή μη δομημένων ή ημιδομημένων δεδομένων.
Οι παραδοσιακές προσεγγίσεις ανάκτησης πληροφοριών γίνονται ανεπαρκείς για τον συνεχώς αυξανόμενο όγκο δεδομένων κειμένου. Ως αποτέλεσμα, η Ταξινόμηση Κειμένων έχει αποκτήσει δημοτικότητα.
Η εύρεση αποδεκτών προτύπων και η ανάλυση εγγράφων κειμένου από τεράστιους όγκους δεδομένων είναι μια βασική δυσκολία στα πεδία εφαρμογών του πραγματικού κόσμου. Ήταν μια πολύπλοκη και δαπανηρή διαδικασία, καθώς η χειροκίνητη ταξινόμηση των δεδομένων απαιτούσε χρόνο και πόρους.
Οι μέθοδοι ταξινόμησης κειμένων έχουν αποδειχθεί μια φανταστική επιλογή για γρήγορο, οικονομικά αποδοτικό και επεκτάσιμο κείμενο δομή δεδομένων.
Τα μοντέλα ταξινόμησης κειμένων χρησιμοποιούνται από έναν αυξανόμενο αριθμό εταιρειών για να χειριστούν με επιτυχία τη συνεχώς αυξανόμενη πλημμύρα μη δομημένων δεδομένων.
Σε αυτήν την ανάρτηση, θα εξετάσουμε την ταξινόμηση κειμένου, τα καλύτερα μοντέλα ταξινόμησης κειμένου και πολλά άλλα.
Λοιπόν, τι είναι η ταξινόμηση κειμένου;
Ταξινόμηση κειμένου είναι η διαδικασία οργάνωσης, δόμησης και φιλτραρίσματος του κειμένου σε μία ή περισσότερες ταξινομήσεις. Η ταξινόμηση κειμένων χρησιμοποιείται σε διάφορα πλαίσια, συμπεριλαμβανομένων νομικών εγγράφων, ιατρικής έρευνας και αρχείων, ακόμη και βασικών αξιολογήσεων προϊόντων.
Οι εταιρείες πληρώνουν εκατομμύρια για να εξαγάγουν όσο το δυνατόν περισσότερες πληροφορίες από δεδομένα.
Είναι σημαντικό να βρεθούν καινοτόμοι τρόποι χρήσης δεδομένων κειμένου/έγγραφου, καθώς είναι σημαντικά πιο διαδεδομένα από άλλες μορφές δεδομένων. Επειδή τα δεδομένα είναι εγγενώς αδόμητα και άφθονα, η οργάνωσή τους με εύπεπτους τρόπους μπορεί να αυξήσει σημαντικά την αξία τους.
Τα καλύτερα μοντέλα ταξινόμησης κειμένου
1. Google Cloud NLP
Το Google Cloud NLP είναι ένα σύνολο εργαλείων ανάλυσης κειμένου που μπορούν να σας βοηθήσουν να εντοπίσετε πληροφορίες σε μη δομημένα δεδομένα. Το Google Cloud NLP (επεξεργασία φυσικής γλώσσας) είναι μια εξαιρετική επιλογή για επιχειρήσεις που αποθηκεύουν δεδομένα στο Google Cloud και επιθυμούν να ενσωματωθούν με τις εφαρμογές Google.
Παρέχουν έτοιμα προς χρήση μοντέλα για Ανάλυση συναίσθημα, εξαγωγή οντοτήτων, κατηγοριοποίηση περιεχομένου και ανάλυση σύνταξης.
Για παράδειγμα, το εργαλείο κατηγοριοποίησης περιεχομένου σάς επιτρέπει να κατηγοριοποιείτε έγγραφα σε περισσότερες από 600 διαφορετικές ομάδες.
Εάν χρειάζεστε ένα μοντέλο ταξινόμησης κατάλληλο για μια συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το AutoML Natural Language, το οποίο σας επιτρέπει να αναπτύξετε προσαρμοσμένες λύσεις χρησιμοποιώντας τις δικές σας προκαθορισμένες κατηγορίες.
2. Κατανοήστε το Amazon
Το Amazon Comprehend διαχειρίζεται πλήρως η Amazon, επομένως δεν απαιτούνται ιδιωτικοί διακομιστές. Επιπλέον, είναι διαθέσιμα προεκπαιδευμένα API, παρά το γεγονός ότι το AutoML σάς επιτρέπει να δημιουργήσετε τα δικά σας μοντέλα εξόρυξης κειμένου.
Παρέχει API που είναι εύκολο να ενσωματωθούν στις εφαρμογές σας.
API για ανάλυση συναισθήματος, αναγνώριση γλώσσας και προσαρμοσμένο API ταξινόμησης είναι διαθέσιμα για να σας βοηθήσουν να αναπτύξετε μοντέλα ταξινόμησης κειμένου προσαρμοσμένα στις ανάγκες της επιχείρησής σας.
Για να δημιουργήσετε ένα προσαρμοσμένο μοντέλο, δεν χρειάζεστε κανένα μάθηση μηχανής εμπειρία ή σημαντικές ικανότητες κωδικοποίησης.
Είναι συμφέρουσα για επιχειρήσεις που θέλουν διαχειριζόμενο λογισμικό, απλή εγκατάσταση και προκατασκευασμένα μοντέλα.
3. Μαϊμού
Το MonkeyLearn είναι ένα εξελιγμένο εργαλείο κατηγοριοποίησης κειμένου για την αξιολόγηση όλων των μη δομημένων δεδομένων κειμένου, συμπεριλαμβανομένων εγγράφων, απαντήσεων σε έρευνες, social media, διαδικτυακές κριτικές και σχόλια πελατών.
Τεχνικές επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) και εξελιγμένες αλγόριθμους μηχανικής μάθησης επιτρέψτε στο λογισμικό να διαβάζει κείμενα σαν άνθρωπος. Μπορείτε να είστε σίγουροι ότι η ανάλυσή σας θα είναι ακριβής ως αποτέλεσμα.
Μπορείτε να ανεβάσετε απευθείας δεδομένα στο MonkeyLearn ή να συνδεθείτε γρήγορα με τα Φύλλα Google, το Excel, το Zendesk, το Zapier και άλλα προγράμματα.
Η ισχυρή μηχανική εκμάθηση του MonkeyLearn διευκολύνει τη δημιουργία του μοντέλου σας. Και με πολύ λίγη κωδικοποίηση, μπορείτε να συνδέσετε API σε όλες τις κύριες γλώσσες.
4. Θερμική νοημοσύνη
Το Heat είναι μια υπηρεσία cloud για νοημοσύνη κατά παραγγελία, που προσφέρει γνωστικές υπηρεσίες σε πραγματικό χρόνο μέσω ενός υβριδικού νέφους ανθρώπων και τεχνητής νοημοσύνης.
Το Heat χειρίζεται ψηφιακές δραστηριότητες, συμπεριλαμβανομένης της συλλογής δεδομένων, της κατηγοριοποίησης και της εποπτείας κειμένου, της επισήμανσης δεδομένων, των chatbot και των συνομιλιών, της επεξεργασίας εικόνων και ούτω καθεξής.
Ένα ανθρώπινο πλήθος σε πραγματικό χρόνο επεξεργάζεται νέες εργασίες, ενώ η τεχνητή νοημοσύνη διδάσκεται στα συγκεντρωμένα δεδομένα.
Ακόμη και στις πιο λεπτές και περίπλοκες εργασίες, η υβριδική τεχνική εξασφαλίζει εξαιρετικά υψηλή ακρίβεια.
5. IBM Watson
Το IBM Watson είναι μια πλατφόρμα πολλαπλών cloud που περιλαμβάνει μια ποικιλία δυνατοτήτων AI για την κατηγοριοποίηση εταιρικών δεδομένων.
Οι προγραμματιστές μπορούν να χρησιμοποιήσουν τον ταξινομητή φυσικής γλώσσας για να δημιουργήσουν προσαρμοσμένα μοντέλα ταξινόμησης για να εντοπίσουν θέματα σε δεδομένα. Μπορείτε να εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο σε λιγότερο από 15 λεπτά (δεν απαιτείται προηγούμενη εμπειρία με μηχανική εκμάθηση) και να ενσωματώσετε γρήγορα μοντέλα στις εφαρμογές σας μέσω του API.
Η Watson προσφέρει επίσης μια προκατασκευασμένη λύση ανάλυσης κειμένου που ονομάζεται Κατανόηση φυσικής γλώσσας, η οποία μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανακάλυψη συναισθημάτων, συναισθημάτων και ταξινομήσεων σε κείμενο.
Είναι καταλληλότερο για μεγάλες εταιρείες με εσωτερικούς μηχανικούς που επιθυμούν να αναπτύξουν υπερ-εξειδικευμένα μοντέλα εξόρυξης κειμένου.
Εφαρμογές
Υπάρχουν πολλές διαφορετικές χρήσεις για την ταξινόμηση κειμένου. Μερικές κοινές εφαρμογές περιλαμβάνουν:
- Αναγνώριση γλώσσας, παρόμοια με Google Translate
- Ταυτότητα ηλικίας και φύλου των ανώνυμων χρηστών
- Ετικέτες διαδικτυακού περιεχομένου
- Ανίχνευση ανεπιθύμητων μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου
- Διαδικτυακή ανάλυση συναισθήματος αναθεώρησης
- Η τεχνολογία αναγνώρισης ομιλίας χρησιμοποιείται σε εικονικούς βοηθούς όπως οι Siri και Alexa.
- Έγγραφα με ετικέτες θεμάτων, όπως ερευνητικές εργασίες
Συμπέρασμα
Τα εργαλεία ταξινόμησης κειμένου σάς επιτρέπουν να τακτοποιήσετε δεδομένα ανά θέμα, συναίσθημα, πρόθεση και άλλα.
Σας δίνουν τη δυνατότητα να αυτοματοποιείτε χρονοβόρες διαδικασίες, όπως η επισήμανση εισερχόμενων μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου και η δρομολόγηση αιτημάτων υποστήριξης πελατών, παρέχοντας παράλληλα ζωτικής σημασίας πληροφορίες για το τι σκέφτονται οι καταναλωτές για την εταιρεία σας.
Η αυτοματοποίηση ταξινόμησης κειμένου είναι ευκολότερη από ό,τι νομίζετε, λόγω των πλαισίων ανοιχτού κώδικα και των τεχνολογιών SaaS που διατίθενται μέσω API.
Αφήστε μια απάντηση