Համակարգչային կամ թվային տեղեկատվության արագ առաջընթացը հանգեցրել է տեղեկատվության և տվյալների հսկայական ծավալի: Տեքստային տվյալների բազաները, որոնք բազմաթիվ աղբյուրներից փաստաթղթերի հսկայական հավաքածուներ են, ներառում են մատչելի տեղեկատվության զգալի քանակություն:
Տեքստային տվյալների բազաները շարունակաբար զարգանում են էլեկտրոնային ձևով հասանելի տեղեկատվության աճող քանակի պատճառով: Ժամանակակից տեղեկատվության ավելի քան 80%-ը չկառուցված կամ կիսակառույց տվյալների տեսքով է:
Տեղեկատվության որոնման ավանդական մոտեցումները դառնում են անբավարար տեքստային տվյալների անընդհատ աճող ծավալի համար: Արդյունքում, տեքստի դասակարգումը ձեռք է բերել ժողովրդականություն:
Ընդունելի օրինաչափությունների հայտնաբերումը և տեքստային փաստաթղթերի վերլուծությունը հսկայական ծավալի տվյալներից հիմնական դժվարությունն է իրական աշխարհի կիրառական ոլորտներում: Նախկինում դա բարդ և ծախսատար ընթացակարգ էր, քանի որ տվյալների ձեռքով տեսակավորումը պահանջում էր ժամանակ և ռեսուրսներ:
Տեքստի դասակարգման մեթոդները ցույց են տվել, որ ֆանտաստիկ ընտրություն են արագ, ծախսարդյունավետ և մասշտաբային տեքստի համար տվյալների կառուցվածքը.
Տեքստի դասակարգման մոդելներն օգտագործվում են աճող թվով ընկերությունների կողմից՝ հաջողությամբ կարգավորելու չկառուցված տվյալների անընդհատ աճող հոսքը:
Այս գրառման մեջ մենք կանդրադառնանք տեքստի դասակարգմանը, տեքստի դասակարգման լավագույն մոդելներին և շատ ավելին:
Այսպիսով, ինչ է տեքստի դասակարգումը:
Տեքստի դասակարգումը տեքստի կազմակերպման, կառուցվածքի և զտման գործընթաց է մեկ կամ մի քանի դասակարգումների մեջ: Տեքստի դասակարգումն օգտագործվում է տարբեր համատեքստերում, ներառյալ իրավական փաստաթղթերը, բժշկական հետազոտությունները և ֆայլերը, և նույնիսկ հիմնական արտադրանքի գնահատումները:
Ընկերությունները միլիոններ են վճարում տվյալներից հնարավորինս շատ պատկերացումներ հանելու համար:
Շատ կարևոր է գտնել տեքստային/փաստաթղթային տվյալների օգտագործման նորարարական ուղիներ, քանի որ դրանք զգալիորեն ավելի տարածված են, քան տվյալների այլ ձևերը: Քանի որ տվյալներն ի սկզբանե չկառուցված են և առատ, դրանք մարսելի ձևերով կազմակերպելը կարող է զգալիորեն մեծացնել դրանց արժեքը:
Տեքստի դասակարգման լավագույն մոդելները
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP-ն տեքստի վերլուծության գործիքների մի շարք է, որը կարող է օգնել ձեզ բացահայտել չկառուցված տվյալների վերաբերյալ պատկերացումները: Google Cloud NLP-ն (բնական լեզվի մշակումը) հիանալի ընտրություն է այն ձեռնարկությունների համար, որոնք ներկայումս տվյալներ են պահում Google Cloud-ում և ցանկանում են ինտեգրվել Google-ի հավելվածներին:
Նրանք տրամադրում են օգտագործման համար պատրաստ մոդելներ զգայական վերլուծություն, սուբյեկտների արդյունահանում, բովանդակության դասակարգում և շարահյուսական վերլուծություն:
Օրինակ, բովանդակության դասակարգման գործիքը թույլ է տալիս փաստաթղթերը դասակարգել ավելի քան 600 տարբեր խմբերի:
Եթե Ձեզ անհրաժեշտ է դասակարգման մոդել, որը հարմար է օգտագործման կոնկրետ դեպքին, կարող եք օգտագործել AutoML բնական լեզուն, որը թույլ է տալիս մշակել հարմարեցված լուծումներ՝ օգտագործելով ձեր սեփական նախապես սահմանված կատեգորիաները:
2. Amazon ըմբռնումով
Amazon Comprehend-ն ամբողջությամբ կառավարվում է Amazon-ի կողմից, հետևաբար մասնավոր սերվերներ չեն պահանջվում: Ավելին, հասանելի են նախապես պատրաստված API-ներ, չնայած այն հանգամանքին, որ AutoML-ը թույլ է տալիս ստեղծել ձեր սեփական տեքստային մայնինգ մոդելները:
Այն տրամադրում է API-ներ, որոնք հեշտ է ներառել ձեր հավելվածներում:
Զգացմունքների վերլուծության, լեզվի նույնականացման և հատուկ դասակարգման API-ներ հասանելի են, որոնք կօգնեն ձեզ մշակել տեքստի դասակարգման մոդելներ՝ հարմարեցված ձեր բիզնեսի կարիքներին:
Հատուկ մոդել ստեղծելու համար ձեզ հարկավոր չէ Machine Learning փորձ կամ զգալի կոդավորման ունակություններ:
Այն ձեռնտու է ձեռնարկությունների համար, որոնք ցանկանում են կառավարվող ծրագրակազմ, պարզ տեղադրում և նախապես կառուցված մոդելներ:
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn-ը տեքստի դասակարգման բարդ գործիք է, որը գնահատում է ձեր բոլոր չկառուցված տեքստային տվյալները, ներառյալ փաստաթղթերը, հարցման պատասխանները, սոցիալական լրատվամիջոցների, առցանց ակնարկներ և հաճախորդների հետադարձ կապ:
Բնական լեզվի մշակման (NLP) տեխնիկա և բարդ մեքենայի ուսուցման ալգորիթմներ հնարավորություն տալ ծրագրաշարին կարդալ տեքստերը մարդու նման: Կարող եք վստահ լինել, որ արդյունքում ձեր վերլուծությունը ճշգրիտ կլինի։
Դուք կարող եք ուղղակիորեն տվյալներ վերբեռնել MonkeyLearn-ում կամ արագ կապվել Google Sheets-ի, Excel-ի, Zendesk-ի, Zapier-ի և այլ ծրագրերի հետ:
MonkeyLearn-ի հզոր մեքենայական ուսուցումը հեշտացնում է ձեր մոդելի ստեղծումը: Եվ շատ քիչ կոդավորման դեպքում դուք կարող եք կապել API-ները բոլոր հիմնական լեզուներով:
4. Ջերմային հետախուզություն
Heat-ը ամպային ծառայություն է ըստ պահանջի հետախուզության, որն առաջարկում է ճանաչողական ծառայություններ իրական ժամանակում՝ մարդկանց հիբրիդային ամպի և AI-ի միջոցով:
Heat-ը մշակում է թվային գործողությունները, ներառյալ տվյալների հավաքագրումը, տեքստի դասակարգումը և չափավորումը, տվյալների պիտակավորումը, չաթ-բոտերը և խոսակցությունները, նկարների խմբագրումը և այլն:
Իրական ժամանակի մարդկային ամբոխը մշակում է նոր առաջադրանքներ, մինչդեռ AI-ն ուսուցանում է հավաքված տվյալների վրա:
Նույնիսկ ամենանուրբ և շփոթեցնող աշխատանքներում հիբրիդային տեխնիկան ապահովում է չափազանց բարձր ճշգրտություն:
5. IBM Վաթսոնը
IBM Watson-ը բազմաբնույթ ամպային հարթակ է, որը ներառում է մի շարք AI հնարավորություններ՝ կորպորատիվ տվյալների դասակարգման համար:
Մշակողները կարող են օգտագործել բնական լեզվի դասակարգիչը՝ ստեղծելու հատուկ դասակարգման մոդելներ՝ թեմաները տվյալների մեջ գտնելու համար: Դուք կարող եք վարժեցնել մոդելը 15 րոպեից պակաս ժամանակում (անհրաժեշտ չէ մեքենայական ուսուցման հետ նախնական փորձառություն) և արագորեն մոդելները ներառել ձեր հավելվածներում API-ի միջոցով:
Ուոթսոնը նաև առաջարկում է նախապես կառուցված տեքստի վերլուծության լուծում, որը կոչվում է բնական լեզվի ըմբռնում, որը կարող է օգտագործվել տեքստում զգացմունքները, զգացմունքները և դասակարգումները հայտնաբերելու համար:
Այն լավագույնս հարմար է խոշոր կորպորացիաների համար, որոնք ունեն ներքին ինժեներներ, որոնք ցանկանում են զարգացնել տեքստային մայնինգի հիպերմասնագիտացված մոդելներ:
Ծրագրեր
Տեքստի դասակարգման շատ տարբեր կիրառումներ կան: Որոշ ընդհանուր հավելվածներ ներառում են.
- Լեզվի ճանաչում, նման Գուգլ թարգմանիչ
- Անանուն օգտատերերի տարիքը և սեռը
- Առցանց բովանդակության հատկորոշում
- Էլփոստի սպամի հայտնաբերում
- Առցանց վերանայման տրամադրությունների վերլուծություն
- Խոսքի ճանաչման տեխնոլոգիան օգտագործվում է վիրտուալ օգնականների մեջ, ինչպիսիք են Siri-ն և Alexa-ն:
- Թեմայի պիտակներով փաստաթղթեր, ինչպիսիք են հետազոտական աշխատանքները
Եզրափակում
Տեքստի դասակարգման գործիքները թույլ են տալիս դասավորել տվյալներն ըստ առարկայի, զգացմունքների, մտադրության և այլն:
Դրանք թույլ են տալիս ավտոմատացնել ժամանակատար գործընթացները, ինչպիսիք են մուտքային էլ. նամակների պիտակավորումը և հաճախորդների աջակցության հարցումների ուղղորդումը, միաժամանակ տրամադրելով կարևոր պատկերացումներ այն մասին, թե ինչ են մտածում սպառողները ձեր ընկերության մասին:
Տեքստի դասակարգման ավտոմատացումը ավելի հեշտ է, քան կարծում եք՝ շնորհիվ բաց կոդով շրջանակների և API-ների միջոցով հասանելի SaaS տեխնոլոգիաների:
Թողնել գրառում