Os rápidos avances na información informatizada ou dixital deron lugar a un enorme volume de información e datos. As bases de datos de textos, que son enormes coleccións de documentos de múltiples fontes, inclúen unha cantidade substancial de información accesible.
As bases de datos de texto están a desenvolverse continuamente debido á crecente cantidade de información dispoñible en formato electrónico. Máis do 80% da información contemporánea está en forma de datos non estruturados ou semiestruturados.
Os enfoques tradicionais de recuperación de información están a ser inadecuados para o volume cada vez maior de datos de texto. Como resultado, a clasificación de textos gañou en popularidade.
O achado de patróns aceptables e a análise de documentos de texto a partir de enormes volumes de datos é unha dificultade clave nos campos de aplicación do mundo real. Antes era un procedemento complexo e custoso xa que a ordenación manual dos datos levaba tempo e recursos.
Os métodos de clasificación de texto demostraron ser unha opción fantástica para texto rápido, rendible e escalable estrutura de datos.
Un número crecente de empresas está a empregar modelos de clasificación de textos para xestionar con éxito a crecente inundación de datos non estruturados.
Nesta publicación, analizaremos a clasificación de textos, os mellores modelos de clasificación de textos e moito máis.
Entón, que é a clasificación de textos?
A clasificación de textos é o proceso de organizar, estruturar e filtrar o texto nunha ou máis clasificacións. A clasificación de textos utilízase nunha variedade de contextos, incluíndo documentos legais, investigacións médicas e arquivos, e mesmo avaliacións básicas de produtos.
As empresas están pagando millóns para extraer a maior cantidade de información posible dos datos.
É fundamental atopar formas innovadoras de utilizar os datos de texto/documento xa que son significativamente máis frecuentes que outras formas de datos. Dado que os datos son inherentemente desestruturados e abundantes, organizalos de xeito dixerible pode aumentar significativamente o seu valor.
Mellores modelos de clasificación de textos
1. Google Cloud PNL
Google Cloud NLP é un conxunto de ferramentas de análise de texto que poden axudarche a identificar información sobre datos non estruturados. Google Cloud NLP (procesamento da linguaxe natural) é unha excelente opción para as empresas que actualmente almacenan datos en Google Cloud e desexan integrarse coas aplicacións de Google.
Ofrecen modelos listos para usar análise de sentimentos, extracción de entidades, categorización de contidos e análise de sintaxe.
Por exemplo, a ferramenta de categorización de contido permítelle clasificar os documentos en máis de 600 grupos diferentes.
Se precisa un modelo de clasificación axeitado para un caso de uso específico, pode utilizar AutoML Natural Language, que lle permite desenvolver solucións personalizadas utilizando as súas propias categorías predefinidas.
2. Amazon Comprehend
Amazon Comprehend é completamente xestionado por Amazon, polo que non se precisan servidores privados. Ademais, hai dispoñibles API adestradas previamente, a pesar de que AutoML che permite construír os teus propios modelos de minería de texto.
Ofrece API que son sinxelas de incorporar ás túas aplicacións.
As API para análise de sentimentos, identificación de idiomas e unha API de clasificación personalizada están dispoñibles para axudarche a desenvolver modelos de clasificación de texto adaptados ás necesidades da túa empresa.
Para construír un modelo personalizado, non precisa ningún aprendizaxe de máquina experiencia ou habilidades de codificación considerables.
É vantaxoso para as empresas que queren software xestionado, instalación sinxela e modelos preconstruídos.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn é unha sofisticada ferramenta de categorización de texto para avaliar todos os datos de texto non estruturados, incluídos documentos, respostas de enquisas, medios sociais, comentarios en liña e comentarios dos clientes.
Técnicas de procesamento da linguaxe natural (PNL) e sofisticadas algoritmos de aprendizaxe automática habilitar o software para ler textos como un humano. Podes estar seguro de que a túa análise será precisa como resultado.
Podes cargar datos directamente en MonkeyLearn ou conectarte rapidamente con Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier e outros programas.
A poderosa aprendizaxe automática de MonkeyLearn fai que sexa sinxelo crear o teu modelo. E con moi pouca codificación, podes vincular API en todos os idiomas principais.
4. Intelixencia de calor
Heat é un servizo na nube para intelixencia baixo demanda, que ofrece servizos cognitivos en tempo real a través dunha nube híbrida de persoas e IA.
Heat xestiona actividades dixitais, incluíndo a recollida de datos, a categorización e moderación de textos, a etiquetaxe de datos, os chatbots e as conversas, a edición de imaxes, etc.
Unha multitude humana en tempo real procesa novas tarefas, mentres que a IA ensínase cos datos recollidos.
Incluso nos traballos máis delicados e desconcertantes, a técnica híbrida garante unha precisión ultra alta.
5. IBM Watson
IBM Watson é unha plataforma multi-nube que inclúe unha variedade de capacidades de intelixencia artificial para categorizar datos corporativos.
Os desenvolvedores poden usar o Natural Language Classifier para crear modelos de clasificación personalizados para localizar temas nos datos. Podes adestrar un modelo en menos de 15 minutos (non é necesaria ningunha experiencia previa coa aprendizaxe automática) e incorporar rapidamente modelos ás túas aplicacións a través da API.
Watson tamén ofrece unha solución de análise de texto preconstruída chamada Natural Language Understanding, que se pode usar para descubrir sentimentos, emocións e clasificacións no texto.
É o máis axeitado para as grandes corporacións con enxeñeiros internos que desexen desenvolver modelos de minería de textos hiperespecializados.
aplicacións
Hai moitos usos diferentes para a clasificación de textos. Algunhas aplicacións comúns inclúen:
- Recoñecemento da lingua, semellante a Tradutor de Google
- Idade e identidade de xénero dos usuarios anónimos
- Etiquetado de contido en liña
- Detección de correo lixo
- Análise de opinións en liña
- A tecnoloxía de recoñecemento de voz utilízase en asistentes virtuais como Siri e Alexa.
- Documentos con etiquetas temáticas, como traballos de investigación
Conclusión
As ferramentas de clasificación de texto permítenche organizar os datos por asunto, sentimento, intención e moito máis.
Permítenche automatizar procesos que levan moito tempo, como etiquetar os correos electrónicos entrantes e enrutar as solicitudes de atención ao cliente, ao tempo que proporcionan información vital sobre o que os consumidores pensan sobre a túa empresa.
A automatización da clasificación de textos é máis fácil do que pensas, debido aos marcos de código aberto e ás tecnoloxías SaaS dispoñibles a través das API.
Deixe unha resposta