A számítógépes vagy digitális információk gyors fejlődése hatalmas mennyiségű információt és adatot eredményezett. A szöveges adatbázisok, amelyek több forrásból származó dokumentumok hatalmas gyűjteményei, jelentős mennyiségű hozzáférhető információt tartalmaznak.
A szöveges adatbázisok az elektronikus formában elérhető információ mennyiségének növekedése miatt folyamatosan fejlődnek. A korabeli információk több mint 80%-a strukturálatlan vagy félig strukturált adatok formájában van.
A hagyományos információkeresési megközelítések alkalmatlanná válnak a folyamatosan növekvő szöveges adatok számára. Ennek eredményeként a szöveges osztályozás egyre népszerűbb lett.
Az elfogadható minták megtalálása és a szöveges dokumentumok óriási mennyiségű adatból történő elemzése kulcsfontosságú nehézséget jelent a valós alkalmazási területeken. Korábban ez bonyolult és költséges eljárás volt, mivel az adatok kézi rendezése időt és erőforrásokat vett igénybe.
A szövegosztályozási módszerek fantasztikus választásnak bizonyultak a gyors, költséghatékony és méretezhető szövegekhez adatszerkezet.
Egyre több vállalat alkalmaz szöveges osztályozási modelleket a strukturálatlan adatok egyre növekvő áradatának sikeres kezelésére.
Ebben a bejegyzésben megvizsgáljuk a szövegosztályozást, a legjobb szövegosztályozási modelleket és még sok mást.
Szóval, mi az a szövegbesorolás?
A szövegosztályozás a szöveg egy vagy több osztályozásba való rendszerezése, strukturálása és szűrésének folyamata. A szöveges besorolást számos kontextusban használják, beleértve a jogi dokumentumokat, az orvosi kutatásokat és aktákat, sőt az alapvető termékértékeléseket is.
A vállalatok milliókat fizetnek azért, hogy minél több betekintést nyerjenek ki az adatokból.
Kulcsfontosságú, hogy innovatív módokat találjunk a szöveges/dokumentumadatok felhasználására, mivel ezek lényegesen elterjedtebbek, mint más adatformák. Mivel az adatok eredendően strukturálatlanok és bőségesek, emészthető módon történő rendszerezésük jelentősen növelheti az értéküket.
A legjobb szövegosztályozási modellek
1. Google Cloud NLP
A Google Cloud NLP olyan szövegelemző eszközök készlete, amelyek segítségével azonosíthatja a strukturálatlan adatokból származó információkat. A Google Cloud NLP (természetes nyelvi feldolgozás) kiváló választás azoknak a vállalkozásoknak, amelyek jelenleg adatokat tárolnak a Google Cloudban, és szeretnének integrálni a Google-alkalmazásokkal.
Használatra kész modelleket kínálnak hangulat elemzés, entitás kinyerése, tartalom kategorizálása és szintaktikai elemzése.
A tartalomkategorizáló eszköz például lehetővé teszi a dokumentumok több mint 600 különböző csoportba sorolását.
Ha egy adott felhasználási esetnek megfelelő osztályozási modellre van szüksége, használhatja az AutoML Natural Language-t, amely lehetővé teszi testreszabott megoldások kidolgozását saját előre meghatározott kategóriák használatával.
2. Amazon Comprehend
Az Amazon Comprehend szolgáltatást teljes mértékben az Amazon kezeli, ezért nincs szükség privát szerverekre. Ezenkívül rendelkezésre állnak előre betanított API-k, annak ellenére, hogy az AutoML lehetővé teszi saját szövegbányászati modellek létrehozását.
Olyan API-kat biztosít, amelyek egyszerűen beépíthetők az alkalmazásokba.
A hangulatelemzéshez, a nyelvi azonosításhoz és az egyéni besorolási API-k API-k állnak rendelkezésre, amelyek segítséget nyújtanak az üzleti igényeihez szabott szövegosztályozási modellek kidolgozásához.
Egyedi modell készítéséhez nincs szüksége semmire gépi tanulás tapasztalattal vagy jelentős kódolási képességekkel.
Olyan vállalkozások számára előnyös, amelyek felügyelt szoftvert, egyszerű telepítést és előre elkészített modelleket szeretnének.
3. MonkeyLearn
A MonkeyLearn egy kifinomult szövegkategorizáló eszköz az összes strukturálatlan szövegadat értékelésére, beleértve a dokumentumokat, a felmérésekre adott válaszokat, Közösségi média, online vélemények és vásárlói visszajelzések.
Természetes nyelvi feldolgozás (NLP) technikák és kifinomult gépi tanulási algoritmusok lehetővé teszi a szoftver számára, hogy emberként olvasson szövegeket. Biztos lehet benne, hogy az elemzés eredményeképpen pontos lesz.
Közvetlenül feltölthet adatokat a MonkeyLearnbe, vagy gyorsan csatlakozhat a Google Sheets, az Excel, a Zendesk, a Zapier és más programokhoz.
A MonkeyLearn hatékony gépi tanulása megkönnyíti a modell létrehozását. Nagyon kevés kódolással pedig az összes fő nyelven összekapcsolhatja az API-kat.
4. Hőintelligencia
A Heat az igény szerinti intelligencia felhőszolgáltatása, amely valós idejű kognitív szolgáltatásokat kínál az emberek és a mesterséges intelligencia hibrid felhőjén keresztül.
A Heat digitális tevékenységeket kezel, beleértve az adatgyűjtést, a szövegek kategorizálását és moderálását, az adatcímkézést, a chatbotokat és a beszélgetéseket, a képszerkesztést és így tovább.
Egy valós idejű emberi tömeg új feladatokat dolgoz fel, miközben a mesterséges intelligenciát az összegyűjtött adatok alapján tanítják.
A hibrid technika még a legkényesebb és legzavaróbb munkákban is rendkívül nagy pontosságot biztosít.
5. IBM Watson
Az IBM Watson egy többfelhős platform, amely számos mesterséges intelligencia-képességet tartalmaz a vállalati adatok kategorizálására.
A fejlesztők a Natural Language Classifier segítségével egyéni osztályozási modelleket hozhatnak létre a témák megkereséséhez az adatokban. Kevesebb mint 15 perc alatt betaníthat egy modellt (nincs szükség előzetes gépi tanulási tapasztalatra), és gyorsan beépítheti a modelleket alkalmazásaiba az API-n keresztül.
A Watson egy előre beépített szövegelemző megoldást is kínál Natural Language Understanding néven, amely felhasználható érzelmek, érzelmek és osztályozások felfedezésére a szövegben.
Ez a legalkalmasabb olyan nagyvállalatok számára, amelyek házon belüli mérnökökkel rendelkeznek, és hiperspecializált szövegbányászati modelleket szeretnének fejleszteni.
Alkalmazási területek
A szövegosztályozásnak sokféle felhasználási módja létezik. Néhány gyakori alkalmazás:
- Nyelvfelismerés, hasonló Google Translate
- Az anonim felhasználók életkora és nemi identitása
- Online tartalomcímkézés
- E-mail spam észlelése
- Online véleményértékelés
- A beszédfelismerő technológiát olyan virtuális asszisztensekben használják, mint a Siri és az Alexa.
- Témacímkékkel ellátott dokumentumok, például kutatási cikkek
Következtetés
A szövegosztályozó eszközök lehetővé teszik az adatok tárgy, érzés, szándék és egyebek szerinti rendezését.
Lehetővé teszik az időigényes folyamatok automatizálását, például a bejövő e-mailek címkézését és az ügyfélszolgálati kérelmek továbbítását, miközben létfontosságú betekintést nyújtanak abba, hogy a fogyasztók mit gondolnak az Ön cégéről.
A szövegbesorolás automatizálása egyszerűbb, mint gondolnád az API-kon keresztül elérhető nyílt forráskódú keretrendszereknek és SaaS-technológiáknak köszönhetően.
Hagy egy Válaszol