ភាពជឿនលឿនយ៉ាងឆាប់រហ័សនៃព័ត៌មានតាមកុំព្យូទ័រ ឬឌីជីថល បានបណ្តាលឱ្យមានបរិមាណព័ត៌មាន និងទិន្នន័យយ៉ាងច្រើន។ មូលដ្ឋានទិន្នន័យអត្ថបទ ដែលជាបណ្តុំឯកសារដ៏ធំសម្បើមពីប្រភពជាច្រើន រួមមានចំនួនព័ត៌មានដែលអាចចូលប្រើបានយ៉ាងច្រើន។
មូលដ្ឋានទិន្នន័យអត្ថបទកំពុងអភិវឌ្ឍជាបន្តបន្ទាប់ដោយសារតែការកើនឡើងនៃព័ត៌មានដែលមានក្នុងទម្រង់អេឡិចត្រូនិក។ ច្រើនជាង 80% នៃព័ត៌មានសហសម័យគឺស្ថិតនៅក្នុងទម្រង់នៃទិន្នន័យមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធ ឬពាក់កណ្តាលរចនាសម្ព័ន្ធ។
វិធីសាស្រ្តទាញយកព័ត៌មានបែបប្រពៃណីកំពុងក្លាយជាមិនគ្រប់គ្រាន់សម្រាប់បរិមាណទិន្នន័យអត្ថបទដែលកើនឡើងឥតឈប់ឈរ។ ជាលទ្ធផល Text Classification ទទួលបានប្រជាប្រិយភាព។
ការស្វែងរកគំរូដែលអាចទទួលយកបាន និងការវិភាគឯកសារអត្ថបទពីបរិមាណដ៏ធំសម្បើមនៃទិន្នន័យគឺជាការលំបាកដ៏សំខាន់នៅក្នុងវិស័យកម្មវិធីក្នុងពិភពពិត។ វាធ្លាប់ជានីតិវិធីដ៏ស្មុគស្មាញ និងចំណាយច្រើន ចាប់តាំងពីការតម្រៀបទិន្នន័យដោយដៃត្រូវការពេលវេលា និងធនធាន។
វិធីសាស្ត្រចាត់ថ្នាក់អត្ថបទបានបង្ហាញថាជាជម្រើសដ៏អស្ចារ្យសម្រាប់អត្ថបទលឿន សន្សំសំចៃ និងអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន រចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យ.
គំរូចំណាត់ថ្នាក់អត្ថបទកំពុងត្រូវបានជួលដោយក្រុមហ៊ុនចំនួនកើនឡើង ដើម្បីដោះស្រាយដោយជោគជ័យនូវទឹកជំនន់ដែលកំពុងកើនឡើងនៃទិន្នន័យដែលគ្មានរចនាសម្ព័ន្ធ។
នៅក្នុងការប្រកាសនេះ យើងនឹងពិនិត្យមើលការចាត់ថ្នាក់អត្ថបទ គំរូចំណាត់ថ្នាក់អត្ថបទល្អបំផុត និងច្រើនទៀត។
ដូច្នេះ តើការចាត់ថ្នាក់អត្ថបទគឺជាអ្វី?
ការចាត់ថ្នាក់អត្ថបទគឺជាដំណើរការនៃការរៀបចំ រចនាសម្ព័ន្ធ និងការត្រងអត្ថបទទៅជាចំណាត់ថ្នាក់មួយ ឬច្រើន។ ការចាត់ថ្នាក់អត្ថបទត្រូវបានប្រើប្រាស់ក្នុងបរិបទផ្សេងៗគ្នា រួមទាំងឯកសារច្បាប់ ការស្រាវជ្រាវ និងឯកសារវេជ្ជសាស្រ្ត និងសូម្បីតែការវាយតម្លៃផលិតផលជាមូលដ្ឋាន។
ក្រុមហ៊ុនកំពុងចំណាយប្រាក់រាប់លានដើម្បីទាញយកការយល់ដឹងឱ្យបានច្រើនតាមដែលអាចធ្វើទៅបានពីទិន្នន័យ។
វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការស្វែងរកមធ្យោបាយប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិតក្នុងការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យអត្ថបទ/ឯកសារ ដោយសារពួកវាមានភាពទូលំទូលាយជាងទម្រង់ទិន្នន័យផ្សេងទៀត។ ដោយសារទិន្នន័យមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធ និងមានច្រើន ការរៀបចំវាតាមរបៀបដែលអាចរំលាយបានអាចបង្កើនតម្លៃរបស់វាយ៉ាងច្រើន។
គំរូចំណាត់ថ្នាក់អត្ថបទល្អបំផុត
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP គឺជាសំណុំនៃឧបករណ៍វិភាគអត្ថបទដែលអាចជួយអ្នកកំណត់ការយល់ដឹងនៅក្នុងទិន្នន័យដែលមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធ។ Google Cloud NLP (ដំណើរការភាសាធម្មជាតិ) គឺជាជម្រើសដ៏ល្អសម្រាប់អាជីវកម្មដែលបច្ចុប្បន្នរក្សាទុកទិន្នន័យនៅលើ Google Cloud ហើយចង់រួមបញ្ចូលជាមួយកម្មវិធី Google ។
ពួកគេផ្តល់នូវម៉ូដែលដែលត្រៀមរួចជាស្រេចសម្រាប់ ការវិភាគមនោសញ្ចេតនាការទាញយកអង្គភាព ការចាត់ថ្នាក់មាតិកា និងការវិភាគវាក្យសម្ព័ន្ធ។
ឧទាហរណ៍ ឧបករណ៍ចាត់ថ្នាក់មាតិកាអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកចាត់ថ្នាក់ឯកសារទៅជាក្រុមជាង 600 ផ្សេងៗគ្នា។
ប្រសិនបើអ្នកត្រូវការគំរូចំណាត់ថ្នាក់ដែលសមស្របនឹងករណីប្រើប្រាស់ជាក់លាក់ អ្នកអាចប្រើ AutoML Natural Language ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកបង្កើតដំណោះស្រាយតាមតម្រូវការដោយប្រើប្រភេទដែលបានកំណត់ជាមុនផ្ទាល់ខ្លួនរបស់អ្នក។
2. ក្រុមហ៊ុន Amazon យល់។
Amazon Comprehend ត្រូវបានគ្រប់គ្រងទាំងស្រុងដោយ Amazon ដូច្នេះមិនតម្រូវឱ្យមានម៉ាស៊ីនមេឯកជនទេ។ លើសពីនេះ APIs ដែលត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលជាមុនអាចរកបាន ទោះបីជាការពិតដែលថា AutoML អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកបង្កើតគំរូការជីកយករ៉ែផ្ទាល់ខ្លួនរបស់អ្នកក៏ដោយ។
វាផ្តល់នូវ APIs ដែលមានលក្ខណៈសាមញ្ញក្នុងការបញ្ចូលទៅក្នុងកម្មវិធីរបស់អ្នក។
APIs សម្រាប់ការវិភាគមនោសញ្ចេតនា ការកំណត់អត្តសញ្ញាណភាសា និង API ការចាត់ថ្នាក់ផ្ទាល់ខ្លួនគឺអាចរកបានដើម្បីជួយអ្នកក្នុងការបង្កើតគំរូចំណាត់ថ្នាក់អត្ថបទដែលតម្រូវតាមតម្រូវការអាជីវកម្មរបស់អ្នក។
ដើម្បីបង្កើតគំរូផ្ទាល់ខ្លួន អ្នកមិនត្រូវការអ្វីទាំងអស់។ ការរៀនម៉ាស៊ីន បទពិសោធន៍ ឬសមត្ថភាពសរសេរកូដគួរឱ្យកត់សម្គាល់។
វាមានអត្ថប្រយោជន៍សម្រាប់អាជីវកម្មដែលចង់បានកម្មវិធីគ្រប់គ្រង ការដំឡើងសាមញ្ញ និងម៉ូដែលដែលបានសាងសង់ជាមុន។
3. ស្វាលឡិន
MonkeyLearn គឺជាឧបករណ៍ចាត់ថ្នាក់អត្ថបទដ៏ស្មុគ្រស្មាញសម្រាប់វាយតម្លៃទិន្នន័យអត្ថបទដែលគ្មានរចនាសម្ព័ន្ធរបស់អ្នកទាំងអស់ រួមទាំងឯកសារ ការឆ្លើយតបការស្ទង់មតិ។ ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គមការពិនិត្យលើអ៊ីនធឺណិត និងមតិកែលម្អរបស់អតិថិជន។
បច្ចេកទេសកែច្នៃភាសាធម្មជាតិ (NLP) និងស្មុគ្រស្មាញ ក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីន បើកកម្មវិធីដើម្បីអានអត្ថបទដូចជាមនុស្ស។ អ្នកអាចប្រាកដថាការវិភាគរបស់អ្នកនឹងមានភាពត្រឹមត្រូវជាលទ្ធផល។
អ្នកអាចបញ្ចូលទិន្នន័យដោយផ្ទាល់ទៅក្នុង MonkeyLearn ឬភ្ជាប់យ៉ាងរហ័សជាមួយ Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier និងកម្មវិធីផ្សេងទៀត។
ការរៀនម៉ាស៊ីនដ៏មានឥទ្ធិពលរបស់ MonkeyLearn ធ្វើឱ្យវាសាមញ្ញក្នុងការបង្កើតគំរូរបស់អ្នក។ ហើយជាមួយនឹងការសរសេរកូដតិចតួចបំផុត អ្នកអាចភ្ជាប់ APIs ជាភាសាសំខាន់ៗទាំងអស់។
4. ភាពវៃឆ្លាតកំដៅ
Heat គឺជាសេវាកម្ម cloud សម្រាប់ការស៊ើបការណ៍តាមតម្រូវការ ដែលផ្តល់ជូននូវសេវាកម្មយល់ដឹងក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង តាមរយៈពពកកូនកាត់នៃមនុស្ស និង AI ។
Heat គ្រប់គ្រងសកម្មភាពឌីជីថល រួមទាំងការប្រមូលទិន្នន័យ ការចាត់ថ្នាក់អត្ថបទ និងការសម្របសម្រួល ការដាក់ស្លាកទិន្នន័យ chatbots និងការសន្ទនា ការកែសម្រួលរូបភាពជាដើម។
ហ្វូងមនុស្សតាមពេលវេលាជាក់ស្តែងដំណើរការភារកិច្ចថ្មី ខណៈពេលដែល AI ត្រូវបានបង្រៀនលើទិន្នន័យដែលបានប្រមូល។
សូម្បីតែនៅក្នុងការងារដែលឆ្ងាញ់ និងងឿងឆ្ងល់បំផុតក៏ដោយ បច្ចេកទេសកូនកាត់ធានាបាននូវភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់បំផុត។
5. IBM Watson
IBM Watson គឺជាវេទិកាពហុពពកដែលរួមបញ្ចូលសមត្ថភាព AI ជាច្រើនប្រភេទសម្រាប់ចាត់ថ្នាក់ទិន្នន័យសាជីវកម្ម។
អ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចប្រើកម្មវិធីចាត់ថ្នាក់ភាសាធម្មជាតិ ដើម្បីបង្កើតគំរូចំណាត់ថ្នាក់ផ្ទាល់ខ្លួន ដើម្បីកំណត់ទីតាំងស្បែកនៅក្នុងទិន្នន័យ។ អ្នកអាចបណ្តុះបណ្តាលគំរូមួយក្នុងរយៈពេលតិចជាង 15 នាទី (មិនចាំបាច់មានបទពិសោធន៍ពីមុនជាមួយការរៀនម៉ាស៊ីនទេ) ហើយបញ្ចូលគំរូទៅក្នុងកម្មវិធីរបស់អ្នកយ៉ាងរហ័សតាមរយៈ API ។
Watson ក៏ផ្តល់ជូននូវដំណោះស្រាយការវិភាគអត្ថបទដែលបានបង្កើតជាមុនហៅថា Natural Language Understanding ដែលអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីស្វែងរកមនោសញ្ចេតនា អារម្មណ៍ និងការចាត់ថ្នាក់នៅក្នុងអត្ថបទ។
វាស័ក្តិសមបំផុតសម្រាប់សាជីវកម្មធំៗដែលមានវិស្វករក្នុងផ្ទះដែលមានបំណងចង់បង្កើតគំរូការជីកយករ៉ែអត្ថបទដែលមានឯកទេសខ្ពស់។
ការកម្មវិធី
មានការប្រើប្រាស់ផ្សេងៗគ្នាជាច្រើនសម្រាប់ការចាត់ថ្នាក់អត្ថបទ។ កម្មវិធីទូទៅមួយចំនួនរួមមាន:
- ការទទួលស្គាល់ភាសាស្រដៀងនឹង ហ្គូហ្គលបកប្រែ
- អាយុ និងអត្តសញ្ញាណយេនឌ័ររបស់អ្នកប្រើប្រាស់អនាមិក
- ការដាក់ស្លាកមាតិកាតាមអ៊ីនធឺណិត
- ការរកឃើញសារឥតបានការតាមអ៊ីមែល
- ការវិភាគអារម្មណ៍លើអ៊ីនធឺណិត
- បច្ចេកវិទ្យាសម្គាល់ការនិយាយត្រូវបានប្រើប្រាស់នៅក្នុងជំនួយការនិម្មិតដូចជា Siri និង Alexa ។
- ឯកសារដែលមានស្លាកប្រធានបទ ដូចជាឯកសារស្រាវជ្រាវ
សន្និដ្ឋាន
ឧបករណ៍ចាត់ថ្នាក់អត្ថបទអនុញ្ញាតឱ្យអ្នករៀបចំទិន្នន័យតាមប្រធានបទ មនោសញ្ចេតនា ចេតនា និងច្រើនទៀត។
ពួកវាអាចឱ្យអ្នកធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មដំណើរការដែលចំណាយពេលច្រើន ដូចជាការដាក់ស្លាកអ៊ីមែលចូល និងបញ្ជូនសំណើសុំជំនួយអតិថិជន ខណៈពេលដែលក៏ផ្តល់នូវការយល់ដឹងសំខាន់ៗអំពីអ្វីដែលអ្នកប្រើគិតអំពីក្រុមហ៊ុនរបស់អ្នក។
ស្វ័យប្រវត្តិកម្មនៃការចាត់ថ្នាក់អត្ថបទគឺងាយស្រួលជាងអ្នកគិត ដោយសារក្របខ័ណ្ឌប្រភពបើកចំហ និងបច្ចេកវិទ្យា SaaS ដែលមានតាមរយៈ APIs។
សូមផ្ដល់យោបល់