Rapidaj progresoj en komputilaj aŭ ciferecaj informoj rezultigis enorman volumenon da informoj kaj datumoj. Tekstaj datumbazoj, kiuj estas enormaj kolektoj de dokumentoj de multoblaj fontoj, inkluzivas grandan kvanton da alireblaj informoj.
Tekstaj datumbazoj senĉese disvolviĝas pro la kreskanta kvanto de informoj disponeblaj en elektronika formo. Pli ol 80% de nuntempaj informoj estas en la formo de nestrukturitaj aŭ duonstrukturitaj datumoj.
Tradiciaj informserĉaj aliroj iĝas neadekvataj por la ĉiam kreskanta volumeno de tekstaj datumoj. Kiel rezulto, Teksta Klasifiko akiris popularecon.
La trovo de akcepteblaj ŝablonoj kaj la analizo de tekstdokumentoj de grandegaj volumoj da datenoj estas ŝlosila malfacilaĵo en realmondaj aplikaĵkampoj. Ĝi kutimis esti kompleksa kaj multekosta proceduro ĉar mane ordigi la datumojn prenis tempon kaj rimedojn.
Tekstaj Klasifikaj metodoj montriĝis bonega elekto por rapida, kostefike kaj skalebla teksto datuma strukturo.
Tekstaj klasifikmodeloj estas uzataj de kreskanta nombro da kompanioj por sukcese trakti la ĉiam kreskantan inundon de nestrukturitaj datumoj.
En ĉi tiu afiŝo, ni rigardos tekstan klasifikon, la plej bonajn tekstajn klasifikmodelojn kaj multe pli.
Do, kio estas teksta klasifiko?
Tekstoklasifiko estas la procezo de organizado, strukturado kaj filtrado de teksto en unu aŭ plurajn klasifikojn. Teksta klasifiko estas uzata en diversaj kuntekstoj, inkluzive de juraj artikoloj, medicina esplorado kaj dosieroj, kaj eĉ bazaj produktaj taksadoj.
Firmaoj pagas milionojn por ĉerpi kiel eble plej multajn komprenojn el datumoj.
Estas grave trovi novigajn manierojn uzi tekstojn/dokumentajn datumojn ĉar ili estas signife pli ĝeneralaj ol aliaj formoj de datumoj. Ĉar datumoj estas esence nestrukturitaj kaj abundaj, organizi ĝin en digesteblaj manieroj povas signife pliigi ĝian valoron.
Plej bonaj tekstaj klasifikmodeloj
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP estas aro de tekstaj analiziloj, kiuj povas helpi vin identigi komprenojn pri nestrukturitaj datumoj. Google Cloud NLP (naturlingva prilaborado) estas bonega elekto por entreprenoj, kiuj nuntempe stokas datumojn en Google Cloud kaj deziras integriĝi kun Google-aplikoj.
Ili provizas pretajn uzeblajn modelojn por sento-analizo, enta eltiro, enhavkategoriado kaj sintaksa analizo.
Ekzemple, la ilo pri enhava kategoriigo permesas al vi kategoriigi dokumentojn en pli ol 600 malsamajn grupojn.
Se vi postulas klasifikmodelon taŭgan por specifa uzkazo, vi povas uzi AutoML Natural Language, kiu ebligas al vi evoluigi personecigitajn solvojn uzante viajn antaŭdifinitajn kategoriojn.
2. Amazon Comprehend
Amazon Comprehend estas tute pritraktata de Amazon, tial neniuj privataj serviloj estas bezonataj. Krome, antaŭtrejnitaj API-oj haveblas, malgraŭ la fakto, ke AutoML permesas vin konstrui viajn proprajn tekst-minajn modelojn.
Ĝi provizas API-ojn, kiuj estas simple korpeblaj en viajn programojn.
APIoj por analizo de sentoj, lingva identigo kaj kutima klasifiko API estas disponeblaj por helpi vin evoluigi tekstajn klasifikmodelojn adaptitajn al viaj komercaj bezonoj.
Por konstrui propran modelon, vi ne bezonas maŝinlernado sperto aŭ konsiderindaj kodaj kapabloj.
Ĝi estas avantaĝa por entreprenoj, kiuj volas administritan programaron, simplan instaladon kaj antaŭkonstruitajn modelojn.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn estas kompleksa tekstkategoria ilo por taksi ĉiujn viajn nestrukturitajn tekstajn datumojn, inkluzive dokumentojn, respondojn de enketoj, sociaj rimedoj, interretaj recenzoj kaj klientaj sugestoj.
Naturlingva prilaborado (NLP) teknikoj kaj kompleksaj maŝinlernaj algoritmoj ebligu la programaron legi tekstojn kiel homo. Vi povas esti certa, ke via analizo estos preciza kiel rezulto.
Vi povas rekte alŝuti datumojn en MonkeyLearn aŭ rapide konekti kun Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier kaj aliaj programoj.
La potenca maŝinlernado de MonkeyLearn faciligas krei vian modelon. Kaj kun tre malmulte da kodado, vi povas ligi API-ojn en ĉiuj ĉefaj lingvoj.
4. Varma Inteligenteco
Heat estas nuba servo por laŭpeta inteligenteco, ofertanta kognajn servojn en reala tempo per hibrida nubo de homoj kaj AI.
Heat pritraktas ciferecajn agadojn inkluzive de datumkolektado, tekstkategoriado kaj moderigo, datumetikedado, babilrotoj kaj konversacioj, bildredaktado, ktp.
Realtempa homa homamaso prilaboras novajn taskojn, dum AI estas instruata sur la kolektitaj datumoj.
Eĉ en la plej delikataj kaj perpleksaj laboroj, la hibrida tekniko certigas ultra-altan precizecon.
5. IBM-Vatsono
IBM Watson estas plurnuba platformo, kiu inkluzivas diversajn AI-kapablojn por kategoriigi kompaniajn datumojn.
Programistoj povas uzi la Naturlingvan Klasigilon por krei kutimajn klasifikmodelojn por lokalizi temojn en datumoj. Vi povas trejni modelon en malpli ol 15 minutoj (ne necesas antaŭa sperto pri maŝina lernado) kaj rapide korpigi modelojn en viajn programojn per la API.
Watson ankaŭ ofertas antaŭkonstruitan tekstan analizan solvon nomatan Natura Lingvo-Kompreno, kiu povas esti uzata por malkovri sentojn, emociojn kaj klasifikojn en teksto.
Ĝi plej taŭgas por gravaj korporacioj kun internaj inĝenieroj, kiuj deziras evoluigi hiper-specialigitajn tekstminajn modelojn.
aplikaĵoj
Estas multaj malsamaj uzoj por teksta klasifiko. Iuj komunaj aplikoj inkluzivas:
- Lingvorekono, simila al Google translate
- Aĝo kaj seksa identeco de anonimaj uzantoj
- Enreta enhavo-etikedado
- Retpoŝta spamo-detekto
- Analizo de sentoj pri interreto
- Parola rekono teknologio estas utiligita en virtualaj asistantoj kiel ekzemple Siri kaj Alexa.
- Dokumentoj kun temo-etikedoj, kiel esploraj artikoloj
konkludo
Tekstaj klasifikiloj ebligas al vi aranĝi datumojn laŭ temo, sento, intenco kaj pli.
Ili ebligas vin aŭtomatigi temporabajn procezojn kiel etikedi envenantajn retpoŝtojn kaj direkti klientsubtenajn petojn, dum ankaŭ provizante esencajn informojn pri tio, kion konsumantoj pensas pri via kompanio.
Aŭtomatigo de tekstoklasifiko estas pli facila ol vi pensas, pro malfermfontaj kadroj kaj SaaS-teknologioj haveblaj per APIoj.
Lasi Respondon