پیشرفت های سریع در اطلاعات کامپیوتری یا دیجیتالی منجر به حجم عظیمی از اطلاعات و داده ها شده است. پایگاه های داده متنی که مجموعه های عظیمی از اسناد از منابع متعدد هستند، شامل مقدار قابل توجهی از اطلاعات قابل دسترس است.
پایگاه داده های متنی به دلیل افزایش حجم اطلاعات موجود به صورت الکترونیکی به طور مداوم در حال توسعه هستند. بیش از 80 درصد اطلاعات معاصر به صورت داده های بدون ساختار یا نیمه ساختار یافته است.
رویکردهای سنتی بازیابی اطلاعات برای حجم روزافزون داده های متنی ناکافی می شوند. در نتیجه، Text Classification محبوبیت پیدا کرده است.
یافتن الگوهای قابل قبول و تجزیه و تحلیل اسناد متنی از حجم عظیمی از داده ها یک مشکل کلیدی در زمینه های کاربردی دنیای واقعی است. این یک روش پیچیده و پرهزینه بود زیرا مرتب سازی دستی داده ها به زمان و منابع نیاز داشت.
روشهای طبقهبندی متن نشان دادهاند که انتخاب فوقالعادهای برای متن سریع، مقرونبهصرفه و مقیاسپذیر هستند. ساختار داده ها.
مدلهای طبقهبندی متن توسط تعداد فزایندهای از شرکتها برای مدیریت موفقیتآمیز سیل رو به رشد دادههای بدون ساختار استفاده میشوند.
در این پست به طبقه بندی متن، بهترین مدل های طبقه بندی متن و موارد دیگر خواهیم پرداخت.
بنابراین، طبقه بندی متن چیست؟
طبقه بندی متن فرآیند سازماندهی، ساختاربندی و فیلتر کردن متن به یک یا چند طبقه بندی است. طبقهبندی متن در زمینههای مختلفی از جمله مقالات حقوقی، تحقیقات پزشکی و پروندهها و حتی ارزیابیهای اولیه محصول استفاده میشود.
شرکت ها میلیون ها دلار پرداخت می کنند تا هرچه بیشتر بینش ممکن را از داده ها استخراج کنند.
یافتن راههای نوآورانه برای استفاده از دادههای متنی/سند بسیار مهم است، زیرا آنها به طور قابل توجهی از سایر اشکال داده رایجتر هستند. از آنجایی که داده ها ذاتاً بی ساختار و فراوان هستند، سازماندهی آنها به روش های قابل هضم می تواند ارزش آن را به میزان قابل توجهی افزایش دهد.
بهترین مدل های طبقه بندی متن
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP مجموعه ای از ابزارهای تجزیه و تحلیل متن است که می تواند به شما در شناسایی بینش در داده های بدون ساختار کمک کند. Google Cloud NLP (پردازش زبان طبیعی) یک انتخاب عالی برای مشاغلی است که در حال حاضر داده ها را در Google Cloud ذخیره می کنند و مایل به ادغام با برنامه های Google هستند.
آنها مدل های آماده برای استفاده را برای تجزیه و تحلیل احساسات، استخراج موجودیت، طبقه بندی محتوا و تجزیه و تحلیل نحو.
به عنوان مثال، ابزار طبقه بندی محتوا به شما امکان می دهد اسناد را در بیش از 600 گروه مختلف دسته بندی کنید.
اگر به یک مدل طبقه بندی مناسب برای یک مورد خاص نیاز دارید، می توانید از AutoML Natural Language استفاده کنید، که به شما امکان می دهد راه حل های سفارشی را با استفاده از دسته های از پیش تعریف شده خود توسعه دهید.
2. درک آمازون
Amazon Comprehend به طور کامل توسط آمازون اداره می شود، بنابراین هیچ سرور خصوصی مورد نیاز نیست. علاوه بر این، با وجود این واقعیت که AutoML به شما امکان می دهد مدل های متن کاوی خود را بسازید، API های از پیش آموزش دیده در دسترس هستند.
API هایی را ارائه می دهد که به سادگی در برنامه های شما گنجانده می شوند.
API هایی برای تجزیه و تحلیل احساسات، شناسایی زبان و یک API طبقه بندی سفارشی برای کمک به شما در توسعه مدل های طبقه بندی متن متناسب با نیازهای کسب و کار شما در دسترس است.
برای ساخت یک مدل سفارشی، به هیچ کدام نیاز ندارید فراگیری ماشین تجربه یا توانایی های قابل توجه کدنویسی
برای مشاغلی که به نرم افزار مدیریت شده، نصب ساده و مدل های از پیش ساخته شده می خواهند سودمند است.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn یک ابزار طبقه بندی متن پیچیده برای ارزیابی تمام داده های متنی بدون ساختار شما، از جمله اسناد، پاسخ های نظرسنجی، رسانه های اجتماعی، نظرات آنلاین و بازخورد مشتریان.
تکنیک های پردازش زبان طبیعی (NLP) و پیچیده الگوریتم های یادگیری ماشین نرم افزار را قادر می سازد تا متون را مانند یک انسان بخواند. در نتیجه می توانید مطمئن باشید که تحلیل شما دقیق خواهد بود.
میتوانید مستقیماً دادهها را در MonkeyLearn آپلود کنید یا به سرعت با Google Sheets، Excel، Zendesk، Zapier و برنامههای دیگر ارتباط برقرار کنید.
یادگیری ماشینی قدرتمند MonkeyLearn ایجاد مدل شما را ساده می کند. و با کد نویسی بسیار کم، می توانید API ها را در تمام زبان های اصلی پیوند دهید.
4. هوش گرمایی
Heat یک سرویس ابری برای هوش درخواستی است که خدمات شناختی را در زمان واقعی از طریق ابر ترکیبی از افراد و هوش مصنوعی ارائه میکند.
Heat فعالیتهای دیجیتالی از جمله جمعآوری دادهها، طبقهبندی متن و تعدیل، برچسبگذاری دادهها، چتباتها و مکالمات، ویرایش تصویر و غیره را انجام میدهد.
یک جمعیت انسانی در زمان واقعی وظایف جدید را پردازش می کند، در حالی که هوش مصنوعی بر روی داده های جمع آوری شده آموزش داده می شود.
حتی در ظریف ترین و گیج کننده ترین کارها، تکنیک هیبریدی دقت فوق العاده بالایی را تضمین می کند.
5. آی بی ام واتسون
IBM Watson یک پلتفرم چند ابری است که شامل انواع قابلیتهای هوش مصنوعی برای دستهبندی دادههای شرکتی است.
توسعه دهندگان می توانند از طبقه بندی زبان طبیعی برای ایجاد مدل های طبقه بندی سفارشی برای مکان یابی مضامین در داده ها استفاده کنند. می توانید یک مدل را در کمتر از 15 دقیقه آموزش دهید (هیچ تجربه قبلی با یادگیری ماشین لازم نیست) و به سرعت مدل ها را از طریق API در برنامه های خود قرار دهید.
واتسون همچنین یک راه حل از پیش ساخته شده برای تجزیه و تحلیل متن به نام درک زبان طبیعی ارائه می دهد که می تواند برای کشف احساسات، احساسات و طبقه بندی در متن استفاده شود.
این بهترین برای شرکت های بزرگ با مهندسان داخلی است که مایل به توسعه مدل های متن کاوی فوق تخصصی هستند.
اپلیکیشنها
کاربردهای مختلفی برای طبقه بندی متن وجود دارد. برخی از برنامه های کاربردی رایج عبارتند از:
- تشخیص زبان، مشابه گوگل ترجمه
- هویت سنی و جنسیتی کاربران ناشناس
- برچسب گذاری محتوای آنلاین
- تشخیص هرزنامه ایمیل
- تحلیل احساسات بررسی آنلاین
- فناوری تشخیص گفتار در دستیارهای مجازی مانند سیری و الکسا استفاده می شود.
- اسناد با برچسب موضوع، مانند مقالات تحقیقاتی
نتیجه
ابزار طبقهبندی متن به شما امکان میدهد دادهها را بر اساس موضوع، احساسات، قصد و موارد دیگر مرتب کنید.
آنها شما را قادر میسازند فرآیندهای زمانبر مانند برچسبگذاری ایمیلهای دریافتی و مسیریابی درخواستهای پشتیبانی مشتری را خودکار کنید، در حالی که بینشهای حیاتی در مورد آنچه مصرفکنندگان در مورد شرکت شما فکر میکنند ارائه میدهند.
با توجه به چارچوبهای منبع باز و فناوریهای SaaS موجود از طریق API، اتوماسیون طبقهبندی متن آسانتر از آن چیزی است که فکر میکنید.
پاسخ دهید