Kemajuan pesat dalam informasi komputerisasi atau digital telah menghasilkan sejumlah besar informasi dan data. Basis data teks, yang merupakan kumpulan dokumen yang sangat banyak dari berbagai sumber, mencakup sejumlah besar informasi yang dapat diakses.
Database teks terus berkembang karena meningkatnya jumlah informasi yang tersedia dalam bentuk elektronik. Lebih dari 80% informasi kontemporer berupa data tidak terstruktur atau semi terstruktur.
Pendekatan pencarian informasi tradisional menjadi tidak memadai untuk volume data teks yang terus meningkat. Akibatnya, Klasifikasi Teks semakin populer.
Menemukan pola yang dapat diterima dan analisis dokumen teks dari volume data yang sangat besar merupakan kesulitan utama dalam bidang aplikasi dunia nyata. Dulu prosedurnya rumit dan mahal karena menyortir data secara manual membutuhkan waktu dan sumber daya.
Metode Klasifikasi Teks telah terbukti menjadi pilihan yang fantastis untuk teks yang cepat, hemat biaya, dan skalabel struktur data.
Model klasifikasi teks digunakan oleh semakin banyak perusahaan untuk berhasil menangani banjir data tidak terstruktur yang terus meningkat.
Dalam posting ini, kita akan melihat klasifikasi teks, model klasifikasi teks terbaik, dan banyak lagi.
Jadi, apa klasifikasi teks?
Klasifikasi teks adalah proses pengorganisasian, penataan, dan penyaringan teks menjadi satu atau lebih klasifikasi. Klasifikasi teks digunakan dalam berbagai konteks, termasuk makalah hukum, penelitian dan file medis, dan bahkan evaluasi produk dasar.
Perusahaan membayar jutaan untuk mengekstrak wawasan sebanyak mungkin dari data.
Sangat penting untuk menemukan cara inovatif untuk menggunakan data teks/dokumen karena mereka jauh lebih umum daripada bentuk data lainnya. Karena data secara inheren tidak terstruktur dan berlimpah, mengaturnya dengan cara yang mudah dicerna dapat meningkatkan nilainya secara signifikan.
Model klasifikasi teks terbaik
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP adalah seperangkat alat analisis teks yang dapat membantu Anda mengidentifikasi wawasan dalam data tidak terstruktur. Google Cloud NLP (pemrosesan bahasa alami) adalah pilihan yang sangat baik untuk bisnis yang saat ini menyimpan data di Google Cloud dan ingin berintegrasi dengan aplikasi Google.
Mereka menyediakan model siap pakai untuk analisis sentimen, ekstraksi entitas, kategorisasi konten, dan analisis sintaksis.
Misalnya, alat kategorisasi konten memungkinkan Anda untuk mengkategorikan dokumen ke dalam lebih dari 600 grup yang berbeda.
Jika Anda memerlukan model klasifikasi yang sesuai dengan kasus penggunaan tertentu, Anda dapat menggunakan AutoML Natural Language, yang memungkinkan Anda mengembangkan solusi yang disesuaikan menggunakan kategori yang telah ditentukan sebelumnya.
2. Amazon Comprehend
Amazon Comprehend sepenuhnya ditangani oleh Amazon, oleh karena itu tidak diperlukan server pribadi. Selain itu, tersedia API yang telah dilatih sebelumnya, terlepas dari kenyataan bahwa AutoML memungkinkan Anda membuat model penambangan teks Anda sendiri.
Ini menyediakan API yang mudah untuk dimasukkan ke dalam aplikasi Anda.
API untuk analisis sentimen, identifikasi bahasa, dan API klasifikasi khusus tersedia untuk membantu Anda mengembangkan model klasifikasi teks yang disesuaikan dengan kebutuhan bisnis Anda.
Untuk membuat model khusus, Anda tidak memerlukannya Mesin belajar pengalaman atau kemampuan pengkodean yang cukup besar.
Ini menguntungkan bagi bisnis yang menginginkan perangkat lunak terkelola, instalasi sederhana, dan model yang dibuat sebelumnya.
3. MonyetBelajar
MonkeyLearn adalah alat kategorisasi teks canggih untuk mengevaluasi semua data teks tidak terstruktur Anda, termasuk dokumen, balasan survei, media sosial, ulasan online, dan umpan balik pelanggan.
Teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) dan canggih algoritma pembelajaran mesin memungkinkan perangkat lunak untuk membaca teks seperti manusia. Anda dapat yakin bahwa analisis Anda akan akurat sebagai hasilnya.
Anda dapat langsung mengunggah data ke MonkeyLearn atau terhubung dengan cepat dengan Google Spreadsheet, Excel, Zendesk, Zapier, dan program lainnya.
Pembelajaran mesin yang kuat dari MonkeyLearn memudahkan pembuatan model Anda. Dan dengan sedikit pengkodean, Anda dapat menautkan API dalam semua bahasa utama.
4. Kecerdasan Panas
Heat adalah layanan cloud untuk kecerdasan sesuai permintaan, menawarkan layanan kognitif secara real-time melalui cloud hybrid orang dan AI.
Heat menangani aktivitas digital termasuk pengumpulan data, kategorisasi dan moderasi teks, pelabelan data, chatbots dan percakapan, pengeditan gambar, dan sebagainya.
Kerumunan manusia real-time memproses tugas-tugas baru, sementara AI diajarkan pada data yang dikumpulkan.
Bahkan dalam pekerjaan yang paling rumit dan membingungkan, teknik hybrid memastikan akurasi yang sangat tinggi.
5. IBM Watson
IBM Watson adalah platform multi-cloud yang mencakup berbagai kemampuan AI untuk mengkategorikan data perusahaan.
Pengembang dapat menggunakan Pengklasifikasi Bahasa Alami untuk membuat model klasifikasi khusus untuk menemukan tema dalam data. Anda dapat melatih model dalam waktu kurang dari 15 menit (tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan pembelajaran mesin) dan dengan cepat memasukkan model ke dalam aplikasi Anda melalui API.
Watson juga menawarkan solusi analisis teks pra-bangun yang disebut Pemahaman Bahasa Alami, yang dapat digunakan untuk menemukan sentimen, emosi, dan klasifikasi dalam teks.
Ini paling cocok untuk perusahaan besar dengan insinyur internal yang ingin mengembangkan model penambangan teks yang sangat terspesialisasi.
Aplikasi
Ada banyak kegunaan yang berbeda untuk klasifikasi teks. Beberapa aplikasi umum meliputi:
- Pengenalan bahasa, mirip dengan penerjemah Google
- Usia dan identitas gender pengguna anonim
- Penandaan konten online
- Deteksi spam email
- Analisis sentimen ulasan online
- Teknologi pengenalan suara digunakan dalam asisten virtual seperti Siri dan Alexa.
- Dokumen dengan label topik, seperti makalah penelitian
Kesimpulan
Alat klasifikasi teks memungkinkan Anda mengatur data berdasarkan subjek, sentimen, maksud, dan lainnya.
Mereka memungkinkan Anda untuk mengotomatiskan proses yang memakan waktu seperti melabeli email masuk dan mengarahkan permintaan dukungan pelanggan, sekaligus memberikan wawasan penting tentang apa yang dipikirkan konsumen tentang perusahaan Anda.
Otomatisasi klasifikasi teks lebih mudah dari yang Anda kira, berkat kerangka kerja sumber terbuka dan teknologi SaaS yang tersedia melalui API.
Tinggalkan Balasan