I rapidi progressi nell'informazione computerizzata o digitale hanno prodotto un enorme volume di informazioni e dati. I database di testo, che sono enormi raccolte di documenti provenienti da più fonti, includono una notevole quantità di informazioni accessibili.
I database di testo sono in continuo sviluppo a causa della crescente quantità di informazioni disponibili in formato elettronico. Più dell'80% delle informazioni contemporanee è sotto forma di dati non strutturati o semistrutturati.
Gli approcci tradizionali al recupero delle informazioni stanno diventando inadeguati per il volume sempre crescente di dati testuali. Di conseguenza, la classificazione del testo ha guadagnato popolarità.
La ricerca di modelli accettabili e l'analisi di documenti di testo da enormi volumi di dati è una difficoltà chiave nei campi di applicazione del mondo reale. In passato era una procedura complessa e costosa poiché l'ordinamento manuale dei dati richiedeva tempo e risorse.
I metodi di classificazione del testo hanno dimostrato di essere una scelta fantastica per testi veloci, economici e scalabili struttura dati.
I modelli di classificazione del testo vengono utilizzati da un numero crescente di aziende per gestire con successo il flusso sempre crescente di dati non strutturati.
In questo post, esamineremo la classificazione del testo, i migliori modelli di classificazione del testo e molto altro.
Allora, qual è la classificazione del testo?
La classificazione del testo è il processo di organizzazione, strutturazione e filtraggio del testo in una o più classificazioni. La classificazione del testo viene utilizzata in una varietà di contesti, inclusi documenti legali, ricerche mediche e file e persino valutazioni di prodotti di base.
Le aziende stanno pagando milioni per estrarre quante più informazioni possibili dai dati.
È fondamentale trovare modi innovativi per utilizzare i dati di testo/documento poiché sono significativamente più diffusi rispetto ad altre forme di dati. Poiché i dati sono intrinsecamente non strutturati e abbondanti, organizzarli in modi digeribili può aumentarne significativamente il valore.
I migliori modelli di classificazione del testo
1. PNL di Google Cloud
Google Cloud NLP è un insieme di strumenti di analisi del testo che possono aiutarti a identificare informazioni dettagliate nei dati non strutturati. Google Cloud NLP (elaborazione del linguaggio naturale) è una scelta eccellente per le aziende che attualmente archiviano dati su Google Cloud e desiderano integrarsi con le app di Google.
Forniscono modelli pronti all'uso per sentiment analysis, estrazione di entità, categorizzazione del contenuto e analisi della sintassi.
Ad esempio, lo strumento di categorizzazione dei contenuti consente di classificare i documenti in oltre 600 gruppi diversi.
Se è necessario un modello di classificazione adatto a un caso d'uso specifico, è possibile utilizzare AutoML Natural Language, che consente di sviluppare soluzioni personalizzate utilizzando le proprie categorie predefinite.
2. Amazon Comprehend
Amazon Comprehend è completamente gestito da Amazon, quindi non sono necessari server privati. Inoltre, sono disponibili API pre-addestrate, nonostante AutoML ti permetta di creare i tuoi modelli di estrazione di testo.
Fornisce API semplici da incorporare nelle tue app.
Sono disponibili API per l'analisi del sentiment, l'identificazione della lingua e un'API di classificazione personalizzata per assisterti nello sviluppo di modelli di classificazione del testo su misura per le tue esigenze aziendali.
Per costruire un modello personalizzato, non ne hai bisogno machine learning esperienza o notevoli capacità di codifica.
È vantaggioso per le aziende che desiderano software gestito, installazione semplice e modelli predefiniti.
3. scimmiaImpara
MonkeyLearn è un sofisticato strumento di categorizzazione del testo per valutare tutti i dati di testo non strutturati, inclusi documenti, risposte a sondaggi, Social Media, recensioni online e feedback dei clienti.
Tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e sofisticate algoritmi di apprendimento automatico consentire al software di leggere i testi come un essere umano. Puoi essere certo che la tua analisi sarà accurata di conseguenza.
Puoi caricare direttamente i dati in MonkeyLearn o connetterti rapidamente con Fogli Google, Excel, Zendesk, Zapier e altri programmi.
Il potente machine learning di MonkeyLearn semplifica la creazione del tuo modello. E con pochissima codifica, puoi collegare le API in tutte le principali lingue.
4. Intelligenza termica
Heat è un servizio cloud per l'intelligence on-demand, che offre servizi cognitivi in tempo reale tramite un cloud ibrido di persone e intelligenza artificiale.
Heat gestisce le attività digitali tra cui la raccolta dei dati, la categorizzazione e la moderazione del testo, l'etichettatura dei dati, i chatbot e le conversazioni, la modifica delle immagini e così via.
Una folla umana in tempo reale elabora nuove attività, mentre l'IA viene insegnata sui dati raccolti.
Anche nei lavori più delicati e sconcertanti, la tecnica ibrida garantisce una precisione elevatissima.
5. IBM Watson
IBM Watson è una piattaforma multi-cloud che include una varietà di funzionalità AI per la categorizzazione dei dati aziendali.
Gli sviluppatori possono utilizzare il classificatore del linguaggio naturale per creare modelli di classificazione personalizzati per individuare i temi nei dati. Puoi addestrare un modello in meno di 15 minuti (non è necessaria alcuna esperienza precedente con l'apprendimento automatico) e incorporare rapidamente i modelli nelle tue app tramite l'API.
Watson offre anche una soluzione di analisi del testo predefinita chiamata Natural Language Understanding, che può essere utilizzata per scoprire sentimenti, emozioni e classificazioni nel testo.
È più adatto per le grandi aziende con ingegneri interni che desiderano sviluppare modelli di estrazione di testo iperspecializzati.
Applicazioni
Ci sono molti usi diversi per la classificazione del testo. Alcune applicazioni comuni includono:
- Riconoscimento della lingua, simile a Google Traduttore
- Età e identità di genere degli utenti anonimi
- Tagging dei contenuti online
- Rilevamento di posta indesiderata
- Analisi del sentiment delle recensioni online
- La tecnologia di riconoscimento vocale viene utilizzata negli assistenti virtuali come Siri e Alexa.
- Documenti con etichette di argomenti, come documenti di ricerca
Conclusione
Gli strumenti di classificazione del testo ti consentono di organizzare i dati per argomento, sentimento, intento e altro ancora.
Consentono di automatizzare processi dispendiosi in termini di tempo come l'etichettatura delle e-mail in arrivo e l'instradamento delle richieste di assistenza clienti, fornendo allo stesso tempo informazioni vitali su ciò che i consumatori pensano della tua azienda.
L'automazione della classificazione del testo è più facile di quanto pensi, grazie ai framework open source e alle tecnologie SaaS disponibili tramite le API.
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