컴퓨터 또는 디지털 정보의 급속한 발전으로 엄청난 양의 정보와 데이터가 생성되었습니다. 여러 소스의 방대한 문서 모음인 텍스트 데이터베이스에는 상당한 양의 액세스 가능한 정보가 포함되어 있습니다.
텍스트 데이터베이스는 전자 형식으로 사용할 수 있는 정보의 양이 증가함에 따라 지속적으로 개발되고 있습니다. 현대 정보의 80% 이상이 비정형 또는 반정형 데이터의 형태입니다.
전통적인 정보 검색 접근 방식은 계속 증가하는 텍스트 데이터 볼륨에 부적합해지고 있습니다. 결과적으로 텍스트 분류가 인기를 얻었습니다.
수용 가능한 패턴을 찾고 방대한 양의 데이터에서 텍스트 문서를 분석하는 것은 실제 응용 분야에서 핵심적인 어려움입니다. 수동으로 데이터를 정렬하는 데 시간과 리소스가 필요하기 때문에 복잡하고 비용이 많이 드는 절차였습니다.
텍스트 분류 방법은 빠르고 비용 효율적이며 확장 가능한 텍스트를 위한 환상적인 선택인 것으로 나타났습니다. 데이터 구조.
점점 증가하는 비정형 데이터의 홍수를 성공적으로 처리하기 위해 점점 더 많은 회사에서 텍스트 분류 모델을 사용하고 있습니다.
이 게시물에서는 텍스트 분류, 최고의 텍스트 분류 모델 등을 살펴보겠습니다.
그렇다면 텍스트 분류란 무엇일까요?
텍스트 분류는 텍스트를 하나 이상의 분류로 구성, 구조화 및 필터링하는 프로세스입니다. 텍스트 분류는 법률 문서, 의학 연구 및 파일, 기본 제품 평가를 포함한 다양한 컨텍스트에서 활용됩니다.
기업은 데이터에서 가능한 한 많은 통찰력을 추출하기 위해 수백만 달러를 지불하고 있습니다.
텍스트/문서 데이터는 다른 형태의 데이터보다 훨씬 더 널리 사용되기 때문에 이를 사용하는 혁신적인 방법을 찾는 것이 중요합니다. 데이터는 본질적으로 구조화되지 않고 풍부하기 때문에 소화 가능한 방식으로 데이터를 구성하면 그 가치를 크게 높일 수 있습니다.
최고의 텍스트 분류 모델
1. 구글 클라우드 NLP
Google Cloud NLP는 구조화되지 않은 데이터에서 유용한 정보를 식별하는 데 도움이 되는 텍스트 분석 도구 모음입니다. Google Cloud NLP(자연어 처리)는 현재 Google Cloud에 데이터를 저장하고 Google 앱과 통합하려는 기업에 탁월한 선택입니다.
바로 사용할 수 있는 모델을 제공합니다. 심리 분석, 엔터티 추출, 콘텐츠 분류 및 구문 분석.
예를 들어 콘텐츠 분류 도구를 사용하면 문서를 600개 이상의 그룹으로 분류할 수 있습니다.
특정 사용 사례에 적합한 분류 모델이 필요한 경우 AutoML Natural Language를 활용하면 사전 정의된 카테고리를 사용하여 맞춤형 솔루션을 개발할 수 있습니다.
2. 아마존 이해
Amazon Comprehend는 Amazon에서 완전히 처리하므로 사설 서버가 필요하지 않습니다. 또한 AutoML을 사용하여 고유한 텍스트 마이닝 모델을 구축할 수 있음에도 불구하고 사전 훈련된 API를 사용할 수 있습니다.
앱에 쉽게 통합할 수 있는 API를 제공합니다.
감정 분석, 언어 식별 및 사용자 지정 분류 API를 위한 API를 사용하여 비즈니스 요구 사항에 맞는 텍스트 분류 모델을 개발할 수 있습니다.
사용자 지정 모델을 구성하려면 다음이 필요하지 않습니다. 기계 학습 경험 또는 상당한 코딩 능력.
관리 소프트웨어, 간단한 설치 및 사전 구축된 모델을 원하는 기업에 유리합니다.
3. 원숭이학습
MonkeyLearn은 문서, 설문 조사 응답, 소셜 미디어, 온라인 리뷰 및 고객 피드백.
자연어 처리(NLP) 기술과 정교한 기계 학습 알고리즘 소프트웨어가 사람처럼 텍스트를 읽을 수 있도록 합니다. 결과적으로 분석이 정확하다는 것을 확신할 수 있습니다.
데이터를 MonkeyLearn에 직접 업로드하거나 Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier 및 기타 프로그램과 빠르게 연결할 수 있습니다.
MonkeyLearn의 강력한 기계 학습을 통해 모델을 간단하게 생성할 수 있습니다. 그리고 아주 약간의 코딩으로 모든 주요 언어로 API를 연결할 수 있습니다.
4. 열 정보
Heat는 사람과 AI의 하이브리드 클라우드를 통해 실시간으로 코그너티브 서비스를 제공하는 주문형 인텔리전스를 위한 클라우드 서비스입니다.
Heat는 데이터 수집, 텍스트 분류 및 조정, 데이터 레이블 지정, 챗봇 및 대화, 사진 편집 등을 포함한 디지털 활동을 처리합니다.
실시간 인간 군중은 새로운 작업을 처리하고 AI는 수집된 데이터를 학습합니다.
가장 섬세하고 복잡한 작업에서도 하이브리드 기술은 초고정확도를 보장합니다.
5. IBM Watson
IBM Watson은 기업 데이터를 분류하기 위한 다양한 AI 기능을 포함하는 멀티 클라우드 플랫폼입니다.
개발자는 자연어 분류기를 사용하여 사용자 지정 분류 모델을 만들어 데이터에서 주제를 찾을 수 있습니다. 15분 이내에 모델을 훈련하고(머신 러닝에 대한 사전 경험이 필요하지 않음) API를 통해 모델을 앱에 신속하게 통합할 수 있습니다.
또한 Watson은 텍스트에서 감정, 감정 및 분류를 발견하는 데 사용할 수 있는 Natural Language Understanding이라는 사전 구축된 텍스트 분석 솔루션을 제공합니다.
초 전문화된 텍스트 마이닝 모델을 개발하려는 사내 엔지니어가 있는 주요 기업에 가장 적합합니다.
어플리케이션
텍스트 분류에는 다양한 용도가 있습니다. 몇 가지 일반적인 응용 프로그램은 다음과 같습니다.
- 언어 인식, 유사 구글 번역
- 익명 사용자의 연령 및 성별 정체성
- 온라인 콘텐츠 태깅
- 이메일 스팸 감지
- 온라인 리뷰 감정 분석
- 음성 인식 기술은 Siri 및 Alexa와 같은 가상 비서에 활용됩니다.
- 연구 논문과 같이 주제 레이블이 있는 문서
결론
텍스트 분류 도구를 사용하면 주제, 감정, 의도 등을 기준으로 데이터를 정렬할 수 있습니다.
이를 통해 수신 이메일에 레이블을 지정하고 고객 지원 요청을 라우팅하는 것과 같이 시간이 많이 소요되는 프로세스를 자동화하는 동시에 소비자가 회사에 대해 어떻게 생각하는지에 대한 중요한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
API를 통해 제공되는 오픈 소스 프레임워크와 SaaS 기술 덕분에 텍스트 분류 자동화는 생각보다 쉽습니다.
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