Компьютерлендірілген немесе цифрлық ақпараттың жылдам дамуы ақпарат пен деректердің орасан зор көлеміне әкелді. Бірнеше көздерден алынған құжаттардың орасан жинақтары болып табылатын мәтіндік дерекқорлар қол жетімді ақпараттың айтарлықтай көлемін қамтиды.
Мәтіндік мәліметтер базасы электронды түрде қолжетімді ақпарат көлемінің өсуіне байланысты үздіксіз дамып келеді. Қазіргі ақпараттың 80%-дан астамы құрылымдалмаған немесе жартылай құрылымдалған деректер түрінде.
Ақпаратты іздеудің дәстүрлі тәсілдері мәтіндік деректердің үнемі өсіп келе жатқан көлеміне сәйкес келмеді. Нәтижесінде Мәтін классификациясы танымал болды.
Қолайлы үлгілерді табу және деректердің үлкен көлемінен мәтіндік құжаттарды талдау нақты әлемдегі қолданбалы өрістердегі негізгі қиындық болып табылады. Бұрын бұл күрделі және қымбат процедура болды, өйткені деректерді қолмен сұрыптау уақыт пен ресурстарды талап етті.
Мәтінді жіктеу әдістері жылдам, үнемді және масштабталатын мәтін үшін тамаша таңдау екенін көрсетті. мәліметтер құрылымы.
Мәтінді жіктеу үлгілері құрылымсыз деректердің үнемі өсіп келе жатқан тасқынын сәтті өңдеу үшін өсіп келе жатқан компанияларда қолданылады.
Бұл мақалада біз мәтінді жіктеуді, мәтінді жіктеудің ең жақсы үлгілерін және т.б. қарастырамыз.
Сонымен, мәтінді жіктеу дегеніміз не?
Мәтінді жіктеу – мәтінді бір немесе бірнеше классификацияға бөлу, құрылымдау және сүзу процесі. Мәтінді жіктеу әртүрлі контексттерде, соның ішінде заңдық құжаттарда, медициналық зерттеулерде және файлдарда, тіпті негізгі өнімді бағалауда қолданылады.
Компаниялар деректерден мүмкіндігінше көп түсінік алу үшін миллиондаған ақша төлейді.
Мәтіндік/құжат деректерін пайдаланудың инновациялық әдістерін табу өте маңызды, өйткені олар деректердің басқа нысандарына қарағанда әлдеқайда кең таралған. Деректер құрылымсыз және көп болғандықтан, оны қорытылатын жолдармен ұйымдастыру оның құндылығын айтарлықтай арттыруы мүмкін.
Мәтінді жіктеудің ең жақсы үлгілері
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP – құрылымдалмаған деректердегі түсініктерді анықтауға көмектесетін мәтінді талдау құралдарының жиынтығы. Google Cloud NLP (табиғи тілде өңдеу) қазіргі уақытта деректерді Google Cloud-та сақтайтын және Google қолданбаларымен біріктіргісі келетін компаниялар үшін тамаша таңдау болып табылады.
Олар пайдалануға дайын үлгілерді ұсынады көңіл-күйді талдау, нысанды шығару, мазмұнды санаттау және синтаксистік талдау.
Мысалы, мазмұнды санаттау құралы құжаттарды 600-ден астам түрлі топтарға бөлуге мүмкіндік береді.
Белгілі бір пайдалану жағдайына сәйкес жіктеу үлгісі қажет болса, алдын ала анықталған санаттарыңызды пайдаланып теңшелген шешімдерді әзірлеуге мүмкіндік беретін AutoML Natural Language қолданбасын пайдалануға болады.
2. Amazon түсіну
Amazon Comprehend-ті толығымен Amazon өңдейді, сондықтан жеке серверлер қажет емес. Сонымен қатар, AutoML мәтінді өңдеу үлгілерін құруға мүмкіндік беретініне қарамастан, алдын ала дайындалған API интерфейстері қол жетімді.
Ол қолданбаларыңызға оңай қосуға болатын API интерфейстерін ұсынады.
Сезімдерді талдауға, тілді сәйкестендіруге және реттелетін жіктеуге арналған API интерфейстері бизнес қажеттіліктеріңізге бейімделген мәтінді жіктеу үлгілерін әзірлеуге көмектесу үшін қолжетімді.
Теңшелетін үлгіні құру үшін сізге ешнәрсе қажет емес машина оқыту тәжірибе немесе айтарлықтай кодтау қабілеттері.
Бұл басқарылатын бағдарламалық құралды, қарапайым орнатуды және алдын ала құрастырылған үлгілерді қалайтын бизнес үшін тиімді.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn — құжаттар, сауалнама жауаптары, сонымен қатар құрылымдалмаған мәтіндік деректердің барлығын бағалауға арналған күрделі мәтінді санаттау құралы. әлеуметтік медиа, желідегі шолулар және тұтынушылардың пікірлері.
Табиғи тілді өңдеу (NLP) әдістері және күрделі машинаны оқыту алгоритмдері бағдарламалық құралды адам сияқты мәтіндерді оқуға мүмкіндік береді. Нәтижеде талдауыңыздың дәл болатынына сенімді бола аласыз.
Сіз MonkeyLearn бағдарламасына деректерді тікелей жүктей аласыз немесе Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier және басқа бағдарламалармен жылдам қосыла аласыз.
MonkeyLearn-тің қуатты машиналық оқытуы модельді жасауды жеңілдетеді. Және өте аз кодтау арқылы сіз барлық негізгі тілдердегі API интерфейстерін байланыстыра аласыз.
4. Жылу интеллектісі
Heat – бұл адамдар мен AI гибридті бұлты арқылы нақты уақыт режимінде когнитивтік қызметтерді ұсынатын сұраныс бойынша интеллектке арналған бұлттық қызмет.
Жылу цифрлық әрекеттерді өңдейді, соның ішінде деректерді жинау, мәтінді санаттау және модерация, деректерді таңбалау, чат-боттар мен сөйлесулер, суретті өңдеу және т.б.
Нақты уақыттағы адамдар тобы жаңа тапсырмаларды өңдейді, ал AI жиналған деректер бойынша оқытылады.
Тіпті ең нәзік және таң қалдыратын жұмыстардың өзінде гибридті техника өте жоғары дәлдікті қамтамасыз етеді.
5. IBM Watson
IBM Watson - корпоративтік деректерді санаттау үшін әртүрлі AI мүмкіндіктерін қамтитын көп бұлтты платформа.
Әзірлеушілер табиғи тіл классификаторын деректердегі тақырыптарды табу үшін теңшелетін жіктеу үлгілерін жасау үшін пайдалана алады. Модельді 15 минуттан аз уақыт ішінде үйретуге болады (машиналық оқытумен алдын ала тәжірибе қажет емес) және API арқылы модельдерді қолданбаларыңызға жылдам қосуға болады.
Уотсон сонымен қатар мәтіндегі көңіл-күйді, эмоцияларды және классификацияларды анықтау үшін қолданылатын табиғи тілді түсіну деп аталатын алдын ала құрастырылған мәтінді талдау шешімін ұсынады.
Ол гипер-мамандандырылған мәтінді өңдеу үлгілерін жасағысы келетін ішкі инженерлері бар ірі корпорациялар үшін өте қолайлы.
Бағдарламалар
Мәтінді классификациялаудың әртүрлі қолданысы бар. Кейбір жалпы қолданбалар мыналарды қамтиды:
- Тіл тану, ұқсас Google Аудармашы
- Анонимді пайдаланушылардың жасы мен жынысы
- Интернеттегі мазмұнды тегтеу
- Электрондық поштаның спамды анықтау
- Онлайн шолу көңіл-күйін талдау
- Сөйлеуді тану технологиясы Siri және Alexa сияқты виртуалды көмекшілерде қолданылады.
- Зерттеу жұмыстары сияқты тақырып белгілері бар құжаттар
қорытынды
Мәтінді жіктеу құралдары деректерді тақырып, сезім, ниет және т.б. бойынша реттеуге мүмкіндік береді.
Олар кіріс электрондық хаттарды белгілеу және тұтынушыларға қолдау көрсету сұрауларын бағыттау сияқты уақытты қажет ететін процестерді автоматтандыруға мүмкіндік береді, сонымен қатар тұтынушылардың сіздің компанияңыз туралы не ойлайтыны туралы маңызды түсінік береді.
Мәтінді жіктеуді автоматтандыру сіз ойлағаннан оңайырақ, себебі ашық бастапқы негіздер мен API арқылы қол жетімді SaaS технологиялары.
пікір қалдыру