कम्प्यूटरीकृत या डिजिटल जानकारी में तेजी से प्रगति के परिणामस्वरूप सूचना और डेटा की भारी मात्रा में वृद्धि हुई है। टेक्स्ट डेटाबेस, जो कई स्रोतों से दस्तावेजों का विशाल संग्रह है, में पर्याप्त मात्रा में सुलभ जानकारी शामिल है।
इलेक्ट्रॉनिक रूप में उपलब्ध सूचनाओं की बढ़ती मात्रा के कारण टेक्स्ट डेटाबेस लगातार विकसित हो रहे हैं। समकालीन जानकारी का 80% से अधिक असंरचित या अर्ध-संरचित डेटा के रूप में है।
टेक्स्ट डेटा की लगातार बढ़ती मात्रा के लिए पारंपरिक सूचना पुनर्प्राप्ति दृष्टिकोण अपर्याप्त होते जा रहे हैं। नतीजतन, पाठ वर्गीकरण लोकप्रियता में प्राप्त हुआ है।
स्वीकार्य पैटर्न की खोज और भारी मात्रा में डेटा से टेक्स्ट दस्तावेज़ों का विश्लेषण वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग क्षेत्रों में एक महत्वपूर्ण कठिनाई है। यह एक जटिल और महंगी प्रक्रिया हुआ करती थी क्योंकि डेटा को मैन्युअल रूप से छांटने में समय और संसाधन लगते थे।
टेक्स्ट वर्गीकरण विधियों ने तेज़, किफ़ायती और स्केलेबल टेक्स्ट के लिए एक शानदार विकल्प दिखाया है डेटा संरचना.
असंरचित डेटा की लगातार बढ़ती बाढ़ को सफलतापूर्वक संभालने के लिए कंपनियों की बढ़ती संख्या द्वारा टेक्स्ट वर्गीकरण मॉडल को नियोजित किया जा रहा है।
इस पोस्ट में, हम टेक्स्ट वर्गीकरण, सर्वोत्तम टेक्स्ट वर्गीकरण मॉडल और बहुत कुछ देखेंगे।
तो, पाठ वर्गीकरण क्या है?
टेक्स्ट वर्गीकरण एक या अधिक वर्गीकरणों में टेक्स्ट को व्यवस्थित, संरचित और फ़िल्टर करने की प्रक्रिया है। पाठ वर्गीकरण का उपयोग विभिन्न संदर्भों में किया जाता है, जिसमें कानूनी कागजात, चिकित्सा अनुसंधान और फाइलें, और यहां तक कि बुनियादी उत्पाद मूल्यांकन भी शामिल हैं।
कंपनियां डेटा से अधिक से अधिक जानकारी निकालने के लिए लाखों का भुगतान कर रही हैं।
टेक्स्ट/दस्तावेज़ डेटा का उपयोग करने के लिए अभिनव तरीके खोजना महत्वपूर्ण है क्योंकि वे डेटा के अन्य रूपों की तुलना में काफी अधिक प्रचलित हैं। क्योंकि डेटा स्वाभाविक रूप से असंरचित और प्रचुर मात्रा में है, इसे सुपाच्य तरीकों से व्यवस्थित करने से इसके मूल्य में काफी वृद्धि हो सकती है।
सर्वश्रेष्ठ पाठ वर्गीकरण मॉडल
1. गूगल क्लाउड एनएलपी
Google क्लाउड एनएलपी टेक्स्ट विश्लेषण टूल का एक सेट है जो असंरचित डेटा में अंतर्दृष्टि की पहचान करने में आपकी सहायता कर सकता है। Google क्लाउड एनएलपी (प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण) उन व्यवसायों के लिए एक उत्कृष्ट विकल्प है जो वर्तमान में Google क्लाउड पर डेटा संग्रहीत करते हैं और Google ऐप्स के साथ एकीकृत करना चाहते हैं।
वे उपयोग के लिए तैयार मॉडल प्रदान करते हैं भावना विश्लेषण, इकाई निष्कर्षण, सामग्री वर्गीकरण, और वाक्य रचना विश्लेषण।
उदाहरण के लिए, सामग्री वर्गीकरण उपकरण आपको दस्तावेज़ों को 600 से अधिक विभिन्न समूहों में वर्गीकृत करने की अनुमति देता है।
यदि आपको किसी विशिष्ट उपयोग के मामले के लिए उपयुक्त वर्गीकरण मॉडल की आवश्यकता है, तो आप AutoML प्राकृतिक भाषा का उपयोग कर सकते हैं, जो आपको अपनी पूर्व-निर्धारित श्रेणियों का उपयोग करके अनुकूलित समाधान विकसित करने की अनुमति देता है।
2. Amazon Comprehend
अमेज़ॅन कॉम्प्रिहेंड पूरी तरह से अमेज़ॅन द्वारा नियंत्रित किया जाता है, इसलिए किसी निजी सर्वर की आवश्यकता नहीं होती है। इसके अलावा, पूर्व-प्रशिक्षित एपीआई उपलब्ध हैं, इस तथ्य के बावजूद कि ऑटोएमएल आपको अपने स्वयं के टेक्स्ट-माइनिंग मॉडल बनाने की अनुमति देता है।
यह एपीआई प्रदान करता है जो आपके ऐप्स में शामिल करना आसान है।
आपकी व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुरूप टेक्स्ट वर्गीकरण मॉडल विकसित करने में आपकी सहायता के लिए भावना विश्लेषण, भाषा पहचान, और एक कस्टम वर्गीकरण API के लिए API उपलब्ध है।
एक कस्टम मॉडल बनाने के लिए, आपको किसी की आवश्यकता नहीं है यंत्र अधिगम अनुभव या काफी कोडिंग क्षमताएं।
यह उन व्यवसायों के लिए फायदेमंद है जो प्रबंधित सॉफ़्टवेयर, सरल स्थापना और पूर्व-निर्मित मॉडल चाहते हैं।
3. मंकी लर्न
मंकीलर्न आपके सभी असंरचित टेक्स्ट डेटा का मूल्यांकन करने के लिए एक परिष्कृत टेक्स्ट वर्गीकरण उपकरण है, जिसमें दस्तावेज़, सर्वेक्षण उत्तर, सोशल मीडिया, ऑनलाइन समीक्षाएं और ग्राहकों की प्रतिक्रिया।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) तकनीक और परिष्कृत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम सॉफ्टवेयर को मानव की तरह टेक्स्ट पढ़ने में सक्षम बनाता है। आप सुनिश्चित हो सकते हैं कि परिणामस्वरूप आपका विश्लेषण सटीक होगा।
आप सीधे मंकीलर्न में डेटा अपलोड कर सकते हैं या Google शीट्स, एक्सेल, ज़ेंडेस्क, जैपियर और अन्य कार्यक्रमों से तेज़ी से जुड़ सकते हैं।
मंकीलर्न की शक्तिशाली मशीन लर्निंग आपके मॉडल को बनाना आसान बनाती है। और बहुत कम कोडिंग के साथ, आप सभी प्रमुख भाषाओं में API को लिंक कर सकते हैं।
4. हीट इंटेलिजेंस
हीट ऑन-डिमांड इंटेलिजेंस के लिए एक क्लाउड सेवा है, जो लोगों और एआई के हाइब्रिड क्लाउड के माध्यम से वास्तविक समय में संज्ञानात्मक सेवाएं प्रदान करती है।
हीट डेटा संग्रह, टेक्स्ट वर्गीकरण और मॉडरेशन, डेटा लेबलिंग, चैटबॉट और वार्तालाप, चित्र संपादन आदि सहित डिजिटल गतिविधियों को संभालती है।
एक वास्तविक समय की मानव भीड़ नए कार्यों को संसाधित करती है, जबकि एआई को एकत्रित डेटा पर पढ़ाया जाता है।
यहां तक कि सबसे नाजुक और जटिल कार्यों में भी, हाइब्रिड तकनीक अति-उच्च सटीकता सुनिश्चित करती है।
5. आईबीएम वाटसन
आईबीएम वाटसन एक मल्टी-क्लाउड प्लेटफॉर्म है जिसमें कॉर्पोरेट डेटा को वर्गीकृत करने के लिए विभिन्न प्रकार की एआई क्षमताएं शामिल हैं।
डेवलपर्स डेटा में थीम का पता लगाने के लिए कस्टम वर्गीकरण मॉडल बनाने के लिए प्राकृतिक भाषा क्लासिफायर का उपयोग कर सकते हैं। आप 15 मिनट से कम समय में एक मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं (मशीन सीखने के साथ कोई पूर्व अनुभव आवश्यक नहीं है) और एपीआई के माध्यम से अपने ऐप में मॉडल को जल्दी से शामिल करें।
वाटसन नेचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग नामक एक पूर्व-निर्मित पाठ विश्लेषण समाधान भी प्रदान करता है, जिसका उपयोग पाठ में भावनाओं, भावनाओं और वर्गीकरणों को खोजने के लिए किया जा सकता है।
यह उन प्रमुख निगमों के लिए सबसे उपयुक्त है जो इन-हाउस इंजीनियरों के साथ हाइपर-विशिष्ट टेक्स्ट माइनिंग मॉडल विकसित करना चाहते हैं।
अनुप्रयोगों
पाठ वर्गीकरण के लिए कई अलग-अलग उपयोग हैं। कुछ सामान्य अनुप्रयोगों में शामिल हैं:
- भाषा की पहचान, के समान Google अनुवाद
- अनाम उपयोगकर्ताओं की आयु और लिंग पहचान
- ऑनलाइन सामग्री टैगिंग
- ईमेल स्पैम का पता लगाना
- ऑनलाइन समीक्षा भावना विश्लेषण
- वाक् पहचान तकनीक का उपयोग सिरी और एलेक्सा जैसे आभासी सहायकों में किया जाता है।
- विषय लेबल वाले दस्तावेज़, जैसे शोध पत्र
निष्कर्ष
टेक्स्ट वर्गीकरण टूल आपको विषय, मनोभाव, आशय आदि के आधार पर डेटा व्यवस्थित करने देते हैं।
वे आपको आने वाली ईमेल को लेबल करने और ग्राहक सहायता अनुरोधों को रूट करने जैसी समय लेने वाली प्रक्रियाओं को स्वचालित करने में सक्षम बनाते हैं, साथ ही यह भी महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं कि उपभोक्ता आपकी कंपनी के बारे में क्या सोचते हैं।
एपीआई के माध्यम से उपलब्ध ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क और सास प्रौद्योगिकियों के कारण टेक्स्ट वर्गीकरण ऑटोमेशन आपके विचार से आसान है।
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