Les progrès rapides de l'information informatisée ou numérique ont donné lieu à un énorme volume d'informations et de données. Les bases de données textuelles, qui sont d'énormes collections de documents provenant de sources multiples, comprennent une quantité substantielle d'informations accessibles.
Les bases de données textuelles se développent continuellement en raison de la quantité croissante d'informations disponibles sous forme électronique. Plus de 80 % de l'information contemporaine se présente sous la forme de données non structurées ou semi-structurées.
Les approches traditionnelles de recherche d'informations deviennent inadaptées au volume sans cesse croissant de données textuelles. En conséquence, la classification de texte a gagné en popularité.
La recherche de modèles acceptables et l'analyse de documents textuels à partir d'énormes volumes de données est une difficulté clé dans les domaines d'application du monde réel. Auparavant, il s'agissait d'une procédure complexe et coûteuse car le tri manuel des données prenait du temps et des ressources.
Les méthodes de classification de texte se sont révélées être un choix fantastique pour un texte rapide, rentable et évolutif Structure de données.
Les modèles de classification de texte sont utilisés par un nombre croissant d'entreprises pour gérer avec succès le flot toujours croissant de données non structurées.
Dans cet article, nous examinerons la classification de texte, les meilleurs modèles de classification de texte et bien plus encore.
Alors, qu'est-ce que la classification de texte ?
La classification de texte est le processus d'organisation, de structuration et de filtrage du texte en une ou plusieurs classifications. La classification de texte est utilisée dans une variété de contextes, y compris les documents juridiques, la recherche et les dossiers médicaux, et même les évaluations de produits de base.
Les entreprises paient des millions pour extraire autant d'informations que possible à partir des données.
Il est crucial de trouver des moyens innovants d'utiliser les données textuelles/documentaires, car elles sont nettement plus répandues que d'autres formes de données. Parce que les données sont intrinsèquement non structurées et abondantes, les organiser de manière digeste peut augmenter considérablement leur valeur.
Meilleurs modèles de classification de texte
1. PNL Google Cloud
Google Cloud NLP est un ensemble d'outils d'analyse de texte qui peuvent vous aider à identifier des informations dans des données non structurées. Google Cloud NLP (traitement du langage naturel) est un excellent choix pour les entreprises qui stockent actuellement des données sur Google Cloud et souhaitent s'intégrer aux applications Google.
Ils fournissent des modèles prêts à l'emploi pour l'analyse des sentiments, extraction d'entités, catégorisation de contenu et analyse de syntaxe.
Par exemple, l'outil de catégorisation de contenu vous permet de classer les documents dans plus de 600 groupes différents.
Si vous avez besoin d'un modèle de classification adapté à un cas d'utilisation spécifique, vous pouvez utiliser AutoML Natural Language, qui vous permet de développer des solutions personnalisées à l'aide de vos propres catégories prédéfinies.
2. Amazon comprendre
Amazon Comprehend est entièrement géré par Amazon, donc aucun serveur privé n'est requis. De plus, des API pré-formées sont disponibles, malgré le fait qu'AutoML vous permette de créer vos propres modèles d'exploration de texte.
Il fournit des API simples à intégrer dans vos applications.
Des API pour l'analyse des sentiments, l'identification de la langue et une API de classification personnalisée sont disponibles pour vous aider à développer des modèles de classification de texte adaptés aux besoins de votre entreprise.
Pour construire un modèle personnalisé, vous n'avez besoin d'aucune machine learning expérience ou des capacités de codage considérables.
Il est avantageux pour les entreprises qui souhaitent un logiciel géré, une installation simple et des modèles prédéfinis.
3. Singe Apprendre
MonkeyLearn est un outil sophistiqué de catégorisation de texte pour évaluer toutes vos données textuelles non structurées, y compris les documents, les réponses aux enquêtes, réseaux sociaux, les avis en ligne et les commentaires des clients.
Techniques de traitement du langage naturel (TAL) et sophistiquées algorithmes d'apprentissage automatique permettre au logiciel de lire des textes comme un humain. Vous pouvez être sûr que votre analyse sera précise en conséquence.
Vous pouvez télécharger directement des données dans MonkeyLearn ou vous connecter rapidement avec Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier et d'autres programmes.
Le puissant apprentissage automatique de MonkeyLearn simplifie la création de votre modèle. Et avec très peu de codage, vous pouvez lier des API dans tous les principaux langages.
4. Intelligence thermique
Heat est un service cloud d'intelligence à la demande, offrant des services cognitifs en temps réel via un cloud hybride de personnes et d'IA.
Heat gère les activités numériques, notamment la collecte de données, la catégorisation et la modération de texte, l'étiquetage des données, les chatbots et les conversations, l'édition d'images, etc.
Une foule humaine en temps réel traite de nouvelles tâches, tandis que l'IA est enseignée sur les données recueillies.
Même dans les travaux les plus délicats et les plus complexes, la technique hybride garantit une précision ultra-élevée.
5. IBM Watson
IBM Watson est une plate-forme multi-cloud qui comprend une variété de fonctionnalités d'IA pour catégoriser les données d'entreprise.
Les développeurs peuvent utiliser le Natural Language Classifier pour créer des modèles de classification personnalisés afin de localiser des thèmes dans les données. Vous pouvez entraîner un modèle en moins de 15 minutes (aucune expérience préalable en machine learning n'est nécessaire) et intégrer rapidement des modèles dans vos applications via l'API.
Watson propose également une solution d'analyse de texte prédéfinie appelée Natural Language Understanding, qui peut être utilisée pour découvrir des sentiments, des émotions et des classifications dans le texte.
Il convient mieux aux grandes entreprises disposant d'ingénieurs internes qui souhaitent développer des modèles d'exploration de texte hyper-spécialisés.
Applications
Il existe de nombreuses utilisations différentes pour la classification de texte. Certaines applications courantes incluent :
- Reconnaissance de la langue, similaire à Google translate
- Âge et identité de genre des utilisateurs anonymes
- Balisage de contenu en ligne
- Détection de courrier indésirable
- Analyse des sentiments des avis en ligne
- La technologie de reconnaissance vocale est utilisée dans les assistants virtuels tels que Siri et Alexa.
- Documents avec des étiquettes de sujet, tels que des documents de recherche
Conclusion
Les outils de classification de texte vous permettent d'organiser les données par sujet, sentiment, intention, etc.
Ils vous permettent d'automatiser les processus chronophages tels que l'étiquetage des e-mails entrants et le routage des demandes d'assistance client, tout en fournissant des informations essentielles sur ce que les consommateurs pensent de votre entreprise.
L'automatisation de la classification de texte est plus facile que vous ne le pensez, grâce aux frameworks open source et aux technologies SaaS disponibles via les API.
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