התקדמות מהירה במידע ממוחשב או דיגיטלי הביאה לכמות עצומה של מידע ונתונים. מסדי נתונים של טקסט, שהם אוספים עצומים של מסמכים ממקורות רבים, כוללים כמות נכבדת של מידע נגיש.
מסדי נתונים של טקסט מתפתחים ללא הרף עקב כמות המידע העולה הזמין בצורה אלקטרונית. יותר מ-80% מהמידע העכשווי הוא בצורה של נתונים לא מובנים או מובנים למחצה.
גישות מסורתיות לאחזור מידע הופכות לבלתי מתאימות לנפח ההולך וגדל של נתוני טקסט. כתוצאה מכך, סיווג טקסט צבר פופולריות.
מציאת דפוסים מקובלים וניתוח מסמכי טקסט מכמויות אדירות של נתונים הם קושי מרכזי בתחומי יישומים בעולם האמיתי. פעם זה היה הליך מורכב ויקר שכן מיון ידני של הנתונים לקח זמן ומשאבים.
שיטות סיווג טקסט הוכיחו את עצמן כבחירה נפלאה עבור טקסט מהיר, חסכוני וניתן להרחבה מבנה נתונים.
מודלים של סיווג טקסט מופעלים על ידי מספר הולך וגדל של חברות כדי להתמודד בהצלחה עם המבול ההולך וגובר של נתונים לא מובנים.
בפוסט זה, נבחן סיווג טקסט, המודלים הטובים ביותר לסיווג טקסט ועוד הרבה יותר.
אז מה זה סיווג טקסט?
סיווג טקסט הוא תהליך של ארגון, מבנה וסינון טקסט לסיווג אחד או יותר. סיווג טקסט משמש במגוון הקשרים, כולל מאמרים משפטיים, מחקרים רפואיים וקבצים, ואפילו הערכות מוצר בסיסיות.
חברות משלמות מיליונים כדי לחלץ כמה שיותר תובנות מהנתונים.
חיוני למצוא דרכים חדשניות להשתמש בנתוני טקסט/מסמכים מכיוון שהם נפוצים משמעותית מצורות אחרות של נתונים. מכיוון שהנתונים מטבעם אינם מובנים ושופעים, ארגון שלהם בדרכים ניתנות לעיכול יכול להגדיל משמעותית את ערכו.
המודלים הטובים ביותר לסיווג טקסט
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP הוא קבוצה של כלים לניתוח טקסט שיכולים לעזור לך לזהות תובנות בנתונים לא מובנים. Google Cloud NLP (עיבוד שפה טבעית) הוא בחירה מצוינת לעסקים המאחסנים כעת נתונים ב-Google Cloud ורוצים להשתלב עם אפליקציות גוגל.
הם מספקים דגמים מוכנים לשימוש עבור ניתוח הסנטימנט, מיצוי ישויות, סיווג תוכן וניתוח תחביר.
לדוגמה, כלי סיווג התוכן מאפשר לך לסווג מסמכים ללמעלה מ-600 קבוצות שונות.
אם אתה זקוק למודל סיווג המתאים למקרה שימוש ספציפי, אתה יכול להשתמש ב-AutoML Natural Language, המאפשרת לך לפתח פתרונות מותאמים אישית תוך שימוש בקטגוריות המוגדרות מראש משלך.
2. אמזון להתבונן
Amazon Comprehend מטופל לחלוטין על ידי אמזון, ולכן אין צורך בשרתים פרטיים. יתר על כן, ממשקי API מאומנים מראש זמינים, למרות העובדה ש-AutoML מאפשרת לך לבנות מודלים משלך לכריית טקסט.
הוא מספק ממשקי API שקל לשלב באפליקציות שלך.
ממשקי API לניתוח סנטימנטים, זיהוי שפה ו-API לסיווג מותאם אישית זמינים כדי לסייע לך בפיתוח מודלים לסיווג טקסט המותאמים לצרכים העסקיים שלך.
כדי לבנות מודל מותאם אישית, אתה לא צריך כזה למידת מכונה ניסיון או יכולות קידוד ניכרות.
זה יתרון לעסקים שרוצים תוכנה מנוהלת, התקנה פשוטה ומודלים מובנים מראש.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn הוא כלי מתוחכם לסיווג טקסט להערכת כל נתוני הטקסט הלא מובנים שלך, כולל מסמכים, תשובות לסקר, מדיה חברתית, ביקורות מקוונות ומשוב לקוחות.
טכניקות עיבוד שפה טבעית (NLP) ומתוחכמות אלגוריתמים למידת מכונה אפשר לתוכנה לקרוא טקסטים כמו אדם. אתה יכול להיות בטוח שהניתוח שלך יהיה מדויק כתוצאה מכך.
אתה יכול להעלות נתונים ישירות ל-MonkeyLearn או להתחבר במהירות ל-Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier ותוכניות אחרות.
למידת המכונה העוצמתית של MonkeyLearn מאפשרת ליצור את המודל שלך בקלות. ועם מעט מאוד קידוד, אתה יכול לקשר ממשקי API בכל השפות העיקריות.
4. אינטליגנציה חום
Heat הוא שירות ענן לאינטליגנציה לפי דרישה, המציע שירותים קוגניטיביים בזמן אמת באמצעות ענן היברידי של אנשים ובינה מלאכותית.
Heat מטפל בפעילויות דיגיטליות לרבות איסוף נתונים, סיווג ותיווך טקסט, תיוג נתונים, צ'אט בוטים ושיחות, עריכת תמונות וכו'.
קהל אנושי בזמן אמת מעבד משימות חדשות, בעוד AI נלמד על הנתונים שנאספו.
אפילו בעבודות העדינות והמבלבלות ביותר, הטכניקה ההיברידית מבטיחה דיוק גבוה במיוחד.
5. יבמ ווטסון
IBM Watson היא פלטפורמה מרובת עננים הכוללת מגוון יכולות AI לסיווג נתונים ארגוניים.
מפתחים יכולים להשתמש בסיווג השפה הטבעית כדי ליצור מודלים של סיווג מותאמים אישית כדי לאתר נושאים בנתונים. אתה יכול לאמן מודל בפחות מ-15 דקות (אין צורך בניסיון קודם בלמידת מכונה) ולשלב במהירות מודלים באפליקציות שלך באמצעות ה-API.
ווטסון מציעה גם פתרון ניתוח טקסט בנוי מראש בשם Natural Language Understanding, שניתן להשתמש בו כדי לגלות סנטימנטים, רגשות וסיווגים בטקסט.
זה מתאים ביותר לתאגידים גדולים עם מהנדסים פנימיים שרוצים לפתח מודלים של כריית טקסט מיוחדים במיוחד.
יישומים
ישנם שימושים רבים ושונים לסיווג טקסט. כמה יישומים נפוצים כוללים:
- זיהוי שפה, בדומה ל גוגל תרגום
- גילם וזהות המגדר של משתמשים אנונימיים
- תיוג תוכן מקוון
- איתור דואר זבל
- ניתוח סנטימנטים של סקירה מקוונת
- טכנולוגיית זיהוי דיבור מנוצלת בעוזרות וירטואליות כמו סירי ואלקסה.
- מסמכים עם תוויות נושא, כגון עבודות מחקר
סיכום
כלי סיווג טקסט מאפשרים לך לסדר נתונים לפי נושא, סנטימנט, כוונה ועוד.
הם מאפשרים לך להפוך תהליכים גוזלים זמן לאוטומטיים כגון תיוג הודעות דוא"ל נכנסות וניתוב בקשות לתמיכת לקוחות, תוך מתן תובנות חיוניות לגבי מה הצרכנים חושבים על החברה שלך.
אוטומציה של סיווג טקסט קלה מכפי שאתה חושב, הודות למסגרות קוד פתוח וטכנולוגיות SaaS הזמינות באמצעות ממשקי API.
השאירו תגובה