Tietokoneistetun tai digitaalisen tiedon nopea kehitys on johtanut valtavaan tietomäärään. Tekstitietokannat, jotka ovat valtavia asiakokoelmia useista lähteistä, sisältävät huomattavan määrän saatavilla olevaa tietoa.
Tekstitietokannat kehittyvät jatkuvasti sähköisessä muodossa saatavilla olevan tiedon lisääntyessä. Yli 80 % ajankohtaisesta tiedosta on jäsentämätöntä tai puolistrukturoitua dataa.
Perinteiset tiedonhakumenetelmät ovat tulossa riittämättömiksi jatkuvasti kasvavalle tekstidatamäärälle. Tämän seurauksena tekstiluokittelu on kasvattanut suosiotaan.
Hyväksyttävien mallien löytäminen ja tekstidokumenttien analysointi valtavista tietomääristä on keskeinen vaikeus todellisissa sovelluskentissä. Se oli aiemmin monimutkainen ja kallis prosessi, koska tietojen manuaalinen lajittelu vei aikaa ja resursseja.
Tekstin luokittelumenetelmät ovat osoittautuneet loistavaksi valinnaksi nopeaan, kustannustehokkaaseen ja skaalautuvaan tekstiin tietorakenne.
Yhä useammat yritykset käyttävät tekstiluokittelumalleja hallitakseen menestyksekkäästi jatkuvasti kasvavaa jäsentämättömän tiedon tulvaa.
Tässä viestissä tarkastelemme tekstin luokittelua, parhaita tekstin luokitusmalleja ja paljon muuta.
Joten mikä on tekstin luokittelu?
Tekstin luokittelu on prosessi, jossa tekstiä järjestetään, jäsennetään ja suodatetaan yhteen tai useampaan luokitukseen. Tekstin luokittelua käytetään useissa yhteyksissä, mukaan lukien lakiasiakirjoissa, lääketieteellisissä tutkimuksissa ja tiedostoissa ja jopa perustuotteiden arvioinneissa.
Yritykset maksavat miljoonia saadakseen datasta mahdollisimman paljon oivalluksia.
On erittäin tärkeää löytää innovatiivisia tapoja käyttää teksti-/asiakirjadataa, koska ne ovat huomattavasti yleisempiä kuin muut datamuodot. Koska data on luonnostaan jäsentämätöntä ja sitä on runsaasti, sen järjestäminen sulavalla tavalla voi lisätä sen arvoa merkittävästi.
Parhaat tekstin luokittelumallit
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP on joukko tekstianalyysityökaluja, joiden avulla voit tunnistaa havaintoja jäsentämättömästä tiedosta. Google Cloud NLP (luonnollinen kielenkäsittely) on erinomainen valinta yrityksille, jotka tällä hetkellä tallentavat tietoja Google Cloudiin ja haluavat integroitua Google-sovelluksiin.
Ne tarjoavat käyttöön valmiita malleja tunteiden analyysi, kokonaisuuden purkaminen, sisällön luokittelu ja syntaksianalyysi.
Esimerkiksi sisällön luokittelutyökalun avulla voit luokitella asiakirjat yli 600 eri ryhmään.
Jos tarvitset tiettyyn käyttötapaukseen sopivan luokitusmallin, voit hyödyntää AutoML Natural Language -kieltä, jonka avulla voit kehittää räätälöityjä ratkaisuja omilla ennalta määritellyillä luokilla.
2. Amazonin käsitys
Amazon Comprehend on täysin Amazonin hallinnoima, joten yksityisiä palvelimia ei tarvita. Lisäksi valmiita sovellusliittymiä on saatavilla, vaikka AutoML antaa sinun rakentaa omia tekstinlouhintamalleja.
Se tarjoaa sovellusliittymiä, jotka on helppo sisällyttää sovelluksiisi.
Sovellusliittymät tunteiden analysointiin, kielen tunnistamiseen ja mukautettu luokittelusovellusliittymä ovat käytettävissä auttamaan sinua kehittämään yrityksesi tarpeisiin räätälöityjä tekstiluokitusmalleja.
Mukautetun mallin rakentamiseen et tarvitse mitään koneoppiminen kokemusta tai huomattavaa koodauskykyä.
Se on edullinen yrityksille, jotka haluavat hallita ohjelmistoja, yksinkertaista asennusta ja valmiita malleja.
3. ApinaOpi
MonkeyLearn on hienostunut tekstin luokittelutyökalu, jonka avulla voit arvioida kaiken jäsentämättömän tekstidatasi, mukaan lukien asiakirjat, kyselyvastaukset, sosiaalinen media, online-arvostelut ja asiakaspalautteet.
Luonnollisen kielenkäsittelyn (NLP) tekniikat ja kehittyneet koneoppimisalgoritmit mahdollistaa ohjelmiston lukemaan tekstejä ihmisen tavoin. Voit olla varma, että analyysisi on tuloksena oikea.
Voit ladata tietoja suoraan MonkeyLearniin tai muodostaa nopeasti yhteyden Google Sheetsiin, Exceliin, Zendeskiin, Zapieriin ja muihin ohjelmiin.
MonkeyLearnin tehokas koneoppiminen tekee mallin luomisesta helppoa. Ja erittäin pienellä koodauksella voit linkittää sovellusliittymiä kaikilla tärkeimmillä kielillä.
4. Lämpöäly
Heat on pilvipalvelu on-demand -älyyn, joka tarjoaa kognitiivisia palveluita reaaliajassa ihmisten ja tekoälyn hybridipilven kautta.
Heat käsittelee digitaalisia toimintoja, kuten tiedonkeruuta, tekstin luokittelua ja moderointia, tietojen merkitsemistä, chatbotteja ja keskusteluja, kuvien muokkausta ja niin edelleen.
Reaaliaikainen ihmisjoukko käsittelee uusia tehtäviä, kun taas tekoälyä opetetaan kerätyn datan perusteella.
Hybriditekniikka takaa erittäin korkean tarkkuuden jopa kaikkein herkimmissä ja hämmentävämmissä töissä.
5. IBM Watson
IBM Watson on monipilvialusta, joka sisältää erilaisia AI-ominaisuuksia yritystietojen luokitteluun.
Kehittäjät voivat käyttää luonnollisen kielen luokittelua luodakseen mukautettuja luokitusmalleja teemojen löytämiseksi tiedoista. Voit kouluttaa mallin alle 15 minuutissa (aiempaa kokemusta koneoppimisesta ei tarvita) ja sisällyttää mallit nopeasti sovelluksiisi API:n kautta.
Watson tarjoaa myös valmiiksi rakennetun tekstianalyysiratkaisun nimeltä Natural Language Understanding, jonka avulla voidaan löytää tunteita, tunteita ja luokituksia tekstistä.
Se soveltuu parhaiten suurille yrityksille, joissa on omat insinöörit ja jotka haluavat kehittää hyper-erikoistuneita tekstinlouhintamalleja.
Sovellukset
Tekstin luokittelulle on monia eri käyttötapoja. Joitakin yleisiä sovelluksia ovat:
- Kielentunnistus, samanlainen kuin Google Translate
- Anonyymien käyttäjien ikä- ja sukupuoli-identiteetti
- Verkkosisällön merkitseminen
- Sähköpostin roskapostin tunnistus
- Online-arvostelun tunneanalyysi
- Puheentunnistustekniikkaa hyödynnetään virtuaalisissa avustajissa, kuten Siri ja Alexa.
- Asiakirjat, joissa on aiheet, kuten tutkimuspaperit
Yhteenveto
Tekstin luokittelutyökalujen avulla voit järjestää tiedot aiheen, tunteen, tarkoituksen ja muiden mukaan.
Niiden avulla voit automatisoida aikaa vieviä prosesseja, kuten saapuvien sähköpostien merkitsemisen ja asiakastukipyyntöjen reitityksen. Samalla saat myös tärkeitä tietoja siitä, mitä kuluttajat ajattelevat yrityksestäsi.
Tekstin luokittelun automatisointi on helpompaa kuin uskotkaan, koska avoimen lähdekoodin viitekehykset ja SaaS-teknologiat ovat saatavilla API:iden kautta.
Jätä vastaus