Snelle foarútgong yn kompjûterisearre as digitale ynformaasje hawwe resultearre yn in enoarme folume fan ynformaasje en gegevens. Tekstdatabases, dy't enoarme kolleksjes binne fan dokuminten út meardere boarnen, befetsje in substansjele hoemannichte tagonklike ynformaasje.
Tekstdatabases ûntwikkelje kontinu troch de tanimmende hoemannichte ynformaasje beskikber yn elektroanyske foarm. Mear dan 80% fan hjoeddeistige ynformaasje is yn 'e foarm fan net-strukturearre as semy-strukturearre gegevens.
Tradysjonele oanpak foar it opheljen fan ynformaasje wurde net genôch foar it hieltyd tanimmende folume fan tekstgegevens. As gefolch hat tekstklassifikaasje yn populariteit opdien.
It finen fan akseptabele patroanen en de analyze fan tekstdokuminten út enoarme voluminten fan gegevens is in wichtige swierrichheid yn echte applikaasjefjilden. It wie eartiids in komplekse en kostbere proseduere, om't it manuell sortearjen fan de gegevens tiid en middels koste.
Tekstklassifikaasjemetoaden hawwe bliken dien in fantastyske kar te wêzen foar rappe, kosten-effektyf en skalbere tekst datastruktuer.
Tekstklassifikaasjemodellen wurde brûkt troch in tanimmend oantal bedriuwen om de hieltyd groeiende oerstreaming fan ûnstrukturearre gegevens mei súkses te behanneljen.
Yn dit post sille wy ûndersykje nei tekstklassifikaasje, de bêste modellen foar tekstklassifikaasje, en folle mear.
Dus, wat is tekstklassifikaasje?
Tekstklassifikaasje is it proses fan it organisearjen, strukturearjen en filterjen fan tekst yn ien of mear klassifikaasjes. Tekstklassifikaasje wurdt brûkt yn in ferskaat oan konteksten, ynklusyf juridyske papieren, medysk ûndersyk en bestannen, en sels basisproduktevaluaasjes.
Bedriuwen betelje miljoenen om safolle mooglik ynsjoch út gegevens te heljen.
It is krúsjaal om ynnovative manieren te finen om tekst-/dokumintgegevens te brûken, om't se signifikant mear foarkommen binne as oare foarmen fan gegevens. Om't gegevens ynherint net struktureare en oerfloedich binne, kin it organisearjen fan it op digestible manieren har wearde signifikant ferheegje.
Bêste tekstklassifikaasjemodellen
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP is in set ark foar tekstanalyse dy't jo kinne helpe ynsjoch te identifisearjen yn net-strukturearre gegevens. Google Cloud NLP (natuerlike taalferwurking) is in poerbêste kar foar bedriuwen dy't op it stuit gegevens opslaan op Google Cloud en wolle yntegrearje mei Google-apps.
Se jouwe klear te brûken modellen foar sentimint analyse, entiteitsekstraksje, ynhâldkategorisearring, en syntaksisanalyse.
Bygelyks, it ark foar ynhâldkategorisearring lit jo dokuminten kategorisearje yn mear dan 600 ferskillende groepen.
As jo in klassifikaasjemodel nedich binne geskikt foar in spesifyk gebrûk, kinne jo AutoML Natural Language brûke, wêrmei jo oanpaste oplossingen kinne ûntwikkelje mei jo eigen foarôf definieare kategoryen.
2. Amazon begripe
Amazon Comprehend wurdt folslein behannele troch Amazon, dêrom binne gjin privee servers nedich. Fierder binne pre-trained API's beskikber, nettsjinsteande it feit dat AutoML jo jo eigen tekst-miningmodellen kinne bouwe.
It leveret API's dy't ienfâldich binne om te yntegrearjen yn jo apps.
API's foar sentimintanalyse, taalidentifikaasje, en in oanpaste klassifikaasje API is beskikber om jo te helpen by it ûntwikkeljen fan tekstklassifikaasjemodellen ôfstimd op jo bedriuwsbehoeften.
Om in oanpast model te bouwen, hawwe jo gjin nedich masine learen ûnderfining of oansjenlike kodearring kapasiteiten.
It is foardielich foar bedriuwen dy't beheare software wolle, ienfâldige ynstallaasje en foarboude modellen.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn is in ferfine ark foar tekstkategorisearring foar it evaluearjen fan al jo net-strukturearre tekstgegevens, ynklusyf dokuminten, enkêteantwurden, sosjale media, online resinsjes, en feedback fan klanten.
Natuerlike taalferwurking (NLP) techniken en ferfine masine learen algoritmen ynskeakelje de software om teksten te lêzen as in minske. Jo kinne der wis fan wêze dat jo analyse as resultaat akkuraat sil wêze.
Jo kinne gegevens direkt uploade yn MonkeyLearn of rap ferbine mei Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier, en oare programma's.
MonkeyLearn's krêftige masine learen makket it ienfâldich om jo model te meitsjen. En mei heul bytsje kodearring kinne jo API's keppelje yn alle grutte talen.
4. Heat Intelligence
Heat is in wolktsjinst foar yntelliginsje op oanfraach, en biedt kognitive tsjinsten yn real-time fia in hybride wolk fan minsken en AI.
Heat behannelet digitale aktiviteiten ynklusyf gegevenssammeling, tekstkategorisearring en moderaasje, gegevenslabeling, chatbots en petearen, ôfbyldings bewurkjen, ensfh.
In real-time minsklike mannichte ferwurket nije taken, wylst AI wurdt leard op 'e sammele gegevens.
Sels yn 'e meast delikate en ferrassende banen soarget de hybride technyk foar ultra-hege krektens.
5. IBM Watson
IBM Watson is in multi-wolkplatfoarm dat in ferskaat oan AI-mooglikheden omfettet foar it kategorisearjen fan bedriuwsgegevens.
Untwikkelders kinne de Natural Language Classifier brûke om oanpaste klassifikaasjemodellen te meitsjen om tema's yn gegevens te lokalisearjen. Jo kinne in model yn minder dan 15 minuten traine (gjin foarôfgeande ûnderfining mei masine learen is nedich) en modellen fluch yn jo apps opnimme fia de API.
Watson biedt ek in foarboude oplossing foar tekstanalyse neamd Natural Language Understanding, dy't kin wurde brûkt om sentimint, emoasjes en klassifikaasjes yn tekst te ûntdekken.
It is it bêste geskikt foar grutte bedriuwen mei ynterne yngenieurs dy't hyper-spesjalisearre modellen foar tekstmining wolle ûntwikkelje.
Oanfraach
D'r binne in protte ferskillende gebrûk foar tekstklassifikaasje. Guon mienskiplike tapassingen omfetsje:
- Taalherkenning, fergelykber mei Google-oersetter
- De leeftyd en geslachtidentiteit fan anonime brûkers
- Online ynhâld tagging
- Detection fan e-post spam
- Online resinsje sentimint analyze
- Spraakherkenningstechnology wurdt brûkt yn firtuele assistinten lykas Siri en Alexa.
- Dokuminten mei ûnderwerpetiketten, lykas ûndersykspapieren
Konklúzje
Tools foar tekstklassifikaasje kinne jo gegevens regelje op ûnderwerp, sentimint, yntinsje en mear.
Se kinne jo tiidslinende prosessen automatisearje, lykas labeling fan ynkommende e-mails en routing fan oanfragen foar klantstipe, wylst se ek fitale ynsjoch leverje yn wat konsuminten tinke oer jo bedriuw.
Automatisearring fan tekstklassifikaasje is makliker dan jo tinke, fanwegen iepen boarne-kaders en SaaS-technologyen beskikber fia API's.
Leave a Reply