კომპიუტერიზებული ან ციფრული ინფორმაციის სწრაფმა წინსვლამ გამოიწვია ინფორმაციისა და მონაცემების უზარმაზარი მოცულობა. ტექსტური მონაცემთა ბაზები, რომლებიც წარმოადგენს დოკუმენტების უზარმაზარ კრებულს მრავალი წყაროდან, მოიცავს ხელმისაწვდომი ინფორმაციის მნიშვნელოვან რაოდენობას.
ტექსტური მონაცემთა ბაზები მუდმივად ვითარდება ელექტრონული ფორმით ხელმისაწვდომი ინფორმაციის მზარდი რაოდენობის გამო. თანამედროვე ინფორმაციის 80%-ზე მეტი არის არასტრუქტურირებული ან ნახევრად სტრუქტურირებული მონაცემების სახით.
ინფორმაციის მოპოვების ტრადიციული მიდგომები არაადეკვატური ხდება ტექსტური მონაცემების მუდმივად მზარდი მოცულობისთვის. შედეგად, ტექსტის კლასიფიკაციამ მოიპოვა პოპულარობა.
მისაღები შაბლონების პოვნა და ტექსტური დოკუმენტების ანალიზი უზარმაზარი მოცულობის მონაცემებიდან არის ძირითადი სირთულე რეალურ სამყაროში განაცხადის სფეროებში. ადრე ეს რთული და ძვირადღირებული პროცედურა იყო, რადგან მონაცემთა ხელით დახარისხებას დრო და რესურსები სჭირდებოდა.
ტექსტის კლასიფიკაციის მეთოდები ფანტასტიკური არჩევანია სწრაფი, ეკონომიური და მასშტაბური ტექსტისთვის მონაცემთა სტრუქტურა.
ტექსტის კლასიფიკაციის მოდელები გამოიყენება მზარდი კომპანიების მიერ, რათა წარმატებით გაუმკლავდნენ არასტრუქტურირებული მონაცემების მუდმივად მზარდ წყალდიდობას.
ამ პოსტში განვიხილავთ ტექსტის კლასიფიკაციას, ტექსტის კლასიფიკაციის საუკეთესო მოდელებს და ბევრ სხვას.
მაშ, რა არის ტექსტის კლასიფიკაცია?
ტექსტის კლასიფიკაცია არის ტექსტის ორგანიზების, სტრუქტურირების და გაფილტვრის პროცესი ერთ ან რამდენიმე კლასიფიკაციად. ტექსტის კლასიფიკაცია გამოიყენება სხვადასხვა კონტექსტში, მათ შორის იურიდიული ნაშრომები, სამედიცინო კვლევები და ფაილები და პროდუქტის ძირითადი შეფასებებიც კი.
კომპანიები იხდიან მილიონებს, რომ რაც შეიძლება მეტი ინფორმაცია ამოიღონ მონაცემებიდან.
გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს ტექსტის/დოკუმენტის მონაცემების გამოყენების ინოვაციური გზების პოვნას, რადგან ისინი ბევრად უფრო გავრცელებულია, ვიდრე მონაცემთა სხვა ფორმები. იმის გამო, რომ მონაცემები არსებითად არასტრუქტურირებული და უხვია, მათი ათვისებადი გზებით ორგანიზებამ შეიძლება მნიშვნელოვნად გაზარდოს მისი ღირებულება.
ტექსტის კლასიფიკაციის საუკეთესო მოდელები
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP არის ტექსტის ანალიზის ხელსაწყოების ნაკრები, რომელიც დაგეხმარებათ არასტრუქტურირებულ მონაცემებში არსებული ინფორმაციის ამოცნობაში. Google Cloud NLP (ბუნებრივი ენის დამუშავება) შესანიშნავი არჩევანია იმ ბიზნესებისთვის, რომლებიც ამჟამად ინახავენ მონაცემებს Google Cloud-ზე და სურთ Google-ის აპებთან ინტეგრირება.
ისინი უზრუნველყოფენ გამოსაყენებლად მზა მოდელებს განწყობის ანალიზი, ერთეულის მოპოვება, შინაარსის კატეგორიზაცია და სინტაქსის ანალიზი.
მაგალითად, კონტენტის კატეგორიზაციის ინსტრუმენტი საშუალებას გაძლევთ დაახარისხოთ დოკუმენტები 600-ზე მეტ სხვადასხვა ჯგუფად.
თუ თქვენ გჭირდებათ კლასიფიკაციის მოდელი, რომელიც შესაფერისია კონკრეტული გამოყენების შემთხვევისთვის, შეგიძლიათ გამოიყენოთ AutoML ბუნებრივი ენა, რომელიც საშუალებას გაძლევთ განავითაროთ მორგებული გადაწყვეტილებები თქვენი წინასწარ განსაზღვრული კატეგორიების გამოყენებით.
2. Amazon Comprehend
Amazon Comprehend მთლიანად განიხილება ამაზონის მიერ, ამიტომ არ არის საჭირო პირადი სერვერები. გარდა ამისა, ხელმისაწვდომია წინასწარ გაწვრთნილი API-ები, მიუხედავად იმისა, რომ AutoML გაძლევთ საშუალებას შექმნათ თქვენი საკუთარი ტექსტის მაინინგი მოდელები.
ის უზრუნველყოფს API-ებს, რომლებიც მარტივია თქვენს აპებში ჩართვისთვის.
API სენტიმენტის ანალიზისთვის, ენის იდენტიფიკაციისთვის და მორგებული კლასიფიკაციის API ხელმისაწვდომია, რათა დაგეხმაროთ თქვენი ბიზნესის საჭიროებებზე მორგებული ტექსტის კლასიფიკაციის მოდელების შემუშავებაში.
საბაჟო მოდელის შესაქმნელად, თქვენ არ გჭირდებათ მანქანა სწავლის გამოცდილება ან მნიშვნელოვანი კოდირების უნარი.
ეს ხელსაყრელია ბიზნესებისთვის, რომლებსაც სურთ მართული პროგრამული უზრუნველყოფა, მარტივი ინსტალაცია და წინასწარ ჩაშენებული მოდელები.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn არის დახვეწილი ტექსტის კატეგორიზაციის ინსტრუმენტი თქვენი ყველა არასტრუქტურირებული ტექსტის მონაცემების, მათ შორის დოკუმენტების, გამოკითხვის პასუხების შესაფასებლად, სოციალური მედია, ონლაინ მიმოხილვები და მომხმარებელთა გამოხმაურება.
ბუნებრივი ენის დამუშავების (NLP) ტექნიკა და დახვეწილი მანქანა სწავლების ალგორითმები მიეცით საშუალება პროგრამულ უზრუნველყოფას წაიკითხოს ტექსტები, როგორც ადამიანი. შეგიძლიათ დარწმუნებული იყოთ, რომ თქვენი ანალიზი შედეგი იქნება ზუსტი.
შეგიძლიათ პირდაპირ ატვირთოთ მონაცემები MonkeyLearn-ში ან სწრაფად დაუკავშირდეთ Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier და სხვა პროგრამებს.
MonkeyLearn-ის ძლიერი მანქანური სწავლება გაადვილებს თქვენი მოდელის შექმნას. და ძალიან მცირე კოდირებით, შეგიძლიათ დააკავშიროთ API-ები ყველა ძირითად ენაზე.
4. სითბოს ინტელექტი
Heat არის ღრუბლოვანი სერვისი მოთხოვნით დაზვერვისთვის, რომელიც გთავაზობთ შემეცნებით სერვისებს რეალურ დროში ადამიანების ჰიბრიდული ღრუბლისა და ხელოვნური ინტელექტის მეშვეობით.
Heat ამუშავებს ციფრულ აქტივობებს, მათ შორის მონაცემთა შეგროვებას, ტექსტის კატეგორიზაციას და მოდერაციას, მონაცემთა მარკირებას, ჩეთბოტებს და საუბრებს, სურათების რედაქტირებას და ა.შ.
რეალურ დროში ადამიანთა ბრბო ამუშავებს ახალ ამოცანებს, ხოლო AI ისწავლება შეგროვებულ მონაცემებზე.
ყველაზე დელიკატურ და რთულ სამუშაოებშიც კი, ჰიბრიდული ტექნიკა უზრუნველყოფს ულტრამაღალ სიზუსტეს.
5. IBM Watson
IBM Watson არის მრავალ ღრუბლოვანი პლატფორმა, რომელიც მოიცავს მრავალფეროვან AI შესაძლებლობებს კორპორატიული მონაცემების კატეგორიზაციისთვის.
დეველოპერებს შეუძლიათ გამოიყენონ ბუნებრივი ენების კლასიფიკატორი, რათა შექმნან პერსონალური კლასიფიკაციის მოდელები, რათა აღმოაჩინონ თემები მონაცემებში. თქვენ შეგიძლიათ მოამზადოთ მოდელი 15 წუთზე ნაკლებ დროში (არ არის საჭირო მანქანური სწავლების წინასწარი გამოცდილება) და სწრაფად ჩართოთ მოდელები თქვენს აპებში API-ის საშუალებით.
უოტსონი ასევე გთავაზობთ წინასწარ ჩაშენებულ ტექსტის ანალიზის გადაწყვეტას, სახელწოდებით ბუნებრივი ენის გაგება, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას ტექსტში სენტიმენტების, ემოციების და კლასიფიკაციის აღმოსაჩენად.
ის საუკეთესოდ შეეფერება მსხვილ კორპორაციებს შიდა ინჟინრებით, რომლებსაც სურთ ტექსტის მოპოვების ჰიპერსპეციალიზებული მოდელების შემუშავება.
პროგრამები
ტექსტის კლასიფიკაციის მრავალი განსხვავებული გამოყენება არსებობს. ზოგიერთი გავრცელებული აპლიკაცია მოიცავს:
- ენის ამოცნობა, მსგავსი გუგლის თარგმანი
- ანონიმური მომხმარებლების ასაკი და სქესი
- ონლაინ შინაარსის ტეგირება
- ელ.ფოსტის სპამის აღმოჩენა
- ონლაინ მიმოხილვის განწყობის ანალიზი
- მეტყველების ამოცნობის ტექნოლოგია გამოიყენება ვირტუალურ ასისტენტებში, როგორიცაა Siri და Alexa.
- დოკუმენტები თემის ეტიკეტებით, როგორიცაა კვლევითი ნაშრომები
დასკვნა
ტექსტის კლასიფიკაციის ხელსაწყოები საშუალებას გაძლევთ მოაწყოთ მონაცემები საგნის, განწყობის, განზრახვის და სხვა.
ისინი საშუალებას გაძლევთ ავტომატიზირდეთ შრომატევადი პროცესები, როგორიცაა შემომავალი ელ.ფოსტის მარკირება და მომხმარებელთა მხარდაჭერის მოთხოვნების მარშრუტირება, ამავდროულად, სასიცოცხლო მნიშვნელობის მიწოდება იმის შესახებ, თუ რას ფიქრობენ მომხმარებლები თქვენს კომპანიაზე.
ტექსტის კლასიფიკაციის ავტომატიზაცია უფრო ადვილია, ვიდრე თქვენ გგონიათ, ღია კოდის ჩარჩოების და SaaS ტექნოლოგიების გამო, რომლებიც ხელმისაწვდომია API-ებით.
დატოვე პასუხი