コンピュータ化またはデジタル化された情報の急速な進歩は、膨大な量の情報とデータをもたらしました。 複数のソースからのドキュメントの膨大なコレクションであるテキスト データベースには、アクセス可能な大量の情報が含まれています。
電子形式で入手できる情報の量が増加しているため、テキスト データベースは継続的に開発されています。 現代の情報の 80% 以上は、非構造化データまたは半構造化データの形式です。
従来の情報検索手法では、増え続けるテキスト データの量に対応できなくなりつつあります。 その結果、テキスト分類の人気が高まっています。
受け入れ可能なパターンの発見と、膨大な量のデータからのテキスト ドキュメントの分析は、現実世界のアプリケーション分野における重要な困難です。 データを手動で並べ替えるには時間とリソースが必要だったため、以前は複雑で費用のかかる手順でした。
テキスト分類方法は、高速で費用対効果が高く、スケーラブルなテキストを作成するための優れた選択肢であることが示されています データ構造.
増え続ける非構造化データの洪水をうまく処理するために、ますます多くの企業がテキスト分類モデルを採用しています。
この投稿では、テキスト分類、最適なテキスト分類モデルなどについて説明します。
では、テキスト分類とは何ですか?
テキスト分類は、テキストを XNUMX つ以上の分類に編成、構造化、およびフィルタリングするプロセスです。 テキスト分類は、法律文書、医学研究およびファイル、さらには基本的な製品評価など、さまざまなコンテキストで利用されています。
企業は、データから可能な限り多くの洞察を抽出するために何百万ドルも支払っています。
テキスト/文書データは他の形式のデータよりもはるかに普及しているため、革新的な使用方法を見つけることが重要です。 データは本質的に構造化されておらず大量にあるため、消化しやすい方法で整理することで、その価値を大幅に高めることができます。
最高のテキスト分類モデル
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP は、非構造化データの分析情報を特定するのに役立つ一連のテキスト分析ツールです。 Google Cloud NLP (自然言語処理) は、現在 Google Cloud にデータを保存しており、Google アプリとの統合を希望している企業にとって優れた選択肢です。
すぐに使用できるモデルを提供します 感情分析、エンティティ抽出、コンテンツの分類、および構文解析。
たとえば、コンテンツ分類ツールを使用すると、ドキュメントを 600 以上の異なるグループに分類できます。
特定のユースケースに適した分類モデルが必要な場合は、AutoML Natural Language を利用できます。これにより、事前定義された独自のカテゴリを使用してカスタマイズされたソリューションを開発できます。
2. Amazon Comprehend
Amazon Comprehend は Amazon によって完全に処理されるため、プライベート サーバーは必要ありません。 さらに、AutoML を使用すると独自のテキスト マイニング モデルを構築できるにもかかわらず、事前にトレーニングされた API を利用できます。
アプリに簡単に組み込むことができる API を提供します。
ビジネス ニーズに合わせて調整されたテキスト分類モデルの開発を支援するために、感情分析、言語識別、およびカスタム分類 API 用の API を利用できます。
カスタムモデルを構築するために、何も必要ありません 機械学習 経験またはかなりのコーディング能力。
管理されたソフトウェア、簡単なインストール、および事前構築済みのモデルが必要な企業にとって有利です。
3. モンキーラーン
MonkeyLearn は、ドキュメント、アンケートの回答、 ソーシャルメディア、オンライン レビュー、および顧客からのフィードバック。
自然言語処理 (NLP) 技術と洗練された 機械学習アルゴリズム ソフトウェアが人間のようにテキストを読めるようにします。 結果として、分析が正確になることを確信できます。
データを MonkeyLearn に直接アップロードするか、Google スプレッドシート、Excel、Zendesk、Zapier、およびその他のプログラムにすばやく接続できます。
MonkeyLearn の強力な機械学習により、モデルの作成が簡単になります。 また、わずかなコーディングで、すべての主要言語の API をリンクできます。
4. ヒートインテリジェンス
Heat はオンデマンド インテリジェンスのクラウド サービスであり、人と AI のハイブリッド クラウドを介してリアルタイムでコグニティブ サービスを提供します。
Heat は、データ収集、テキストの分類とモデレーション、データのラベル付け、チャットボットと会話、画像編集などのデジタル アクティビティを処理します。
AI が収集されたデータに基づいて教えられる間、リアルタイムの人間の群集が新しいタスクを処理します。
最もデリケートで複雑な作業でも、ハイブリッド技術により超高精度が保証されます。
5. IBM Watson
IBM Watson は、企業データを分類するためのさまざまな AI 機能を備えたマルチクラウド プラットフォームです。
開発者は、Natural Language Classifier を使用してカスタム分類モデルを作成し、データ内のテーマを特定できます。 15 分未満でモデルをトレーニングでき (機械学習の経験は必要ありません)、API を介してモデルをアプリにすばやく組み込むことができます。
Watson は、自然言語理解と呼ばれる事前構築済みのテキスト分析ソリューションも提供します。これを使用して、テキスト内の感情、感情、および分類を発見できます。
これは、高度に専門化されたテキスト マイニング モデルの開発を希望する社内エンジニアを持つ大企業に最適です。
アプリケーション
テキスト分類にはさまざまな用途があります。 一般的なアプリケーションには次のものがあります。
- に似た言語認識 Google翻訳
- 匿名ユーザーの年齢と性自認
- オンライン コンテンツのタグ付け
- メールスパム検出
- オンライン レビューのセンチメント分析
- 音声認識技術は、Siri や Alexa などの仮想アシスタントに利用されています。
- 研究論文など、トピック ラベルが付いたドキュメント
まとめ
テキスト分類ツールを使用すると、件名、感情、意図などによってデータを整理できます。
受信メールのラベル付けやカスタマー サポート リクエストのルーティングなどの時間のかかるプロセスを自動化できると同時に、消費者があなたの会社についてどう考えているかについて重要な洞察を得ることができます。
テキスト分類の自動化は、オープンソース フレームワークと API を介して利用できる SaaS テクノロジのおかげで、思っているよりも簡単です。
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