Los rápidos avances en la información computarizada o digital han resultado en un tremendo volumen de información y datos. Las bases de datos de texto, que son enormes colecciones de documentos de múltiples fuentes, incluyen una cantidad sustancial de información accesible.
Las bases de datos de texto están en constante desarrollo debido a la creciente cantidad de información disponible en forma electrónica. Más del 80% de la información actual se encuentra en forma de datos no estructurados o semiestructurados.
Los enfoques tradicionales de recuperación de información se están volviendo inadecuados para el volumen cada vez mayor de datos de texto. Como resultado, la clasificación de texto ha ganado popularidad.
La búsqueda de patrones aceptables y el análisis de documentos de texto a partir de enormes volúmenes de datos es una dificultad clave en los campos de aplicación del mundo real. Solía ser un procedimiento complejo y costoso, ya que la clasificación manual de los datos requería tiempo y recursos.
Los métodos de clasificación de texto han demostrado ser una opción fantástica para textos rápidos, rentables y escalables. estructura de datos.
Los modelos de clasificación de texto están siendo empleados por un número cada vez mayor de empresas para manejar con éxito la creciente avalancha de datos no estructurados.
En esta publicación, analizaremos la clasificación de texto, los mejores modelos de clasificación de texto y mucho más.
Entonces, ¿qué es la clasificación de texto?
La clasificación de texto es el proceso de organizar, estructurar y filtrar texto en una o más clasificaciones. La clasificación de texto se utiliza en una variedad de contextos, incluidos documentos legales, investigaciones y archivos médicos, e incluso evaluaciones básicas de productos.
Las empresas están pagando millones para extraer la mayor cantidad de información posible de los datos.
Es crucial encontrar formas innovadoras de usar datos de texto/documentos, ya que son significativamente más frecuentes que otras formas de datos. Debido a que los datos son intrínsecamente desestructurados y abundantes, organizarlos de manera digerible puede aumentar significativamente su valor.
Los mejores modelos de clasificación de texto
1. PNL de Google Cloud
Google Cloud NLP es un conjunto de herramientas de análisis de texto que puede ayudarlo a identificar información en datos no estructurados. Google Cloud NLP (procesamiento de lenguaje natural) es una excelente opción para las empresas que actualmente almacenan datos en Google Cloud y desean integrarse con las aplicaciones de Google.
Proporcionan modelos listos para usar para análisis de los sentimientos, extracción de entidades, categorización de contenido y análisis de sintaxis.
Por ejemplo, la herramienta de categorización de contenido le permite categorizar documentos en más de 600 grupos diferentes.
Si necesita un modelo de clasificación adecuado para un caso de uso específico, puede utilizar AutoML Natural Language, que le permite desarrollar soluciones personalizadas utilizando sus propias categorías predefinidas.
2. Amazon Comprehend
Amazon Comprehend está totalmente gestionado por Amazon, por lo que no se requieren servidores privados. Además, las API preentrenadas están disponibles, a pesar de que AutoML le permite crear sus propios modelos de minería de texto.
Proporciona API que son fáciles de incorporar en sus aplicaciones.
Las API para el análisis de opiniones, la identificación del idioma y una API de clasificación personalizada están disponibles para ayudarlo a desarrollar modelos de clasificación de texto adaptados a sus necesidades comerciales.
Para construir un modelo personalizado, no necesita ninguna máquina de aprendizaje experiencia o considerables habilidades de codificación.
Es ventajoso para las empresas que desean software administrado, instalación simple y modelos prediseñados.
3. MonoAprende
MonkeyLearn es una sofisticada herramienta de categorización de texto para evaluar todos sus datos de texto no estructurados, incluidos documentos, respuestas a encuestas, redes sociales, reseñas en línea y comentarios de los clientes.
Técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y sofisticados algoritmos de aprendizaje automático permitir que el software lea textos como un humano. Puede estar seguro de que su análisis será preciso como resultado.
Puede cargar datos directamente en MonkeyLearn o conectarse rápidamente con Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier y otros programas.
El potente aprendizaje automático de MonkeyLearn simplifica la creación de su modelo. Y con muy poca codificación, puede vincular las API en todos los idiomas principales.
4. Inteligencia de calor
Heat es un servicio en la nube para inteligencia bajo demanda, que ofrece servicios cognitivos en tiempo real a través de una nube híbrida de personas e IA.
Heat maneja las actividades digitales, incluida la recopilación de datos, la categorización y moderación de texto, el etiquetado de datos, los chatbots y las conversaciones, la edición de imágenes, etc.
Una multitud humana en tiempo real procesa nuevas tareas, mientras que la IA se enseña sobre los datos recopilados.
Incluso en los trabajos más delicados y desconcertantes, la técnica híbrida garantiza una precisión ultraalta.
5. IBM Watson
IBM Watson es una plataforma multinube que incluye una variedad de capacidades de IA para categorizar datos corporativos.
Los desarrolladores pueden usar el clasificador de lenguaje natural para crear modelos de clasificación personalizados para ubicar temas en los datos. Puede entrenar un modelo en menos de 15 minutos (no se necesita experiencia previa con el aprendizaje automático) e incorporar rápidamente modelos en sus aplicaciones a través de la API.
Watson también ofrece una solución de análisis de texto prediseñada llamada Comprensión del lenguaje natural, que se puede utilizar para descubrir sentimientos, emociones y clasificaciones en el texto.
Es más adecuado para grandes corporaciones con ingenieros internos que desean desarrollar modelos de minería de texto hiperespecializados.
Aplicaciones
Hay muchos usos diferentes para la clasificación de texto. Algunas aplicaciones comunes incluyen:
- Reconocimiento de idiomas, similar a traductor google
- Edad e identidad de género de los usuarios anónimos
- Etiquetado de contenido en línea
- Detección de correo no deseado
- Análisis de sentimiento de revisión en línea
- La tecnología de reconocimiento de voz se utiliza en asistentes virtuales como Siri y Alexa.
- Documentos con etiquetas de tema, como trabajos de investigación.
Conclusión
Las herramientas de clasificación de texto le permiten organizar los datos por tema, sentimiento, intención y más.
Le permiten automatizar procesos que consumen mucho tiempo, como el etiquetado de correos electrónicos entrantes y el enrutamiento de solicitudes de atención al cliente, al tiempo que brindan información vital sobre lo que los consumidores piensan sobre su empresa.
La automatización de la clasificación de texto es más fácil de lo que piensa, debido a los marcos de trabajo de código abierto y las tecnologías SaaS disponibles a través de las API.
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