Компьютерлештирилген же санариптик маалыматтын тез өнүгүшү маалыматтын жана маалыматтардын эбегейсиз көлөмүн түздү. Бир нече булактардан алынган документтердин эбегейсиз жыйнагы болгон тексттик маалымат базалары жеткиликтүү маалыматтын олуттуу көлөмүн камтыйт.
Тексттик маалымат базалары электрондук түрдө жеткиликтүү маалыматтын көлөмүнүн өсүшүнө байланыштуу тынымсыз өнүгүп жатат. Заманбап маалыматтын 80%дан ашыгы структураланбаган же жарым структураланган маалыматтар түрүндө.
Салттуу маалымат издөө ыкмалары тексттик маалыматтардын барган сайын өсүп жаткан көлөмү үчүн жетишсиз болуп баратат. Натыйжада, Текст классификациясы популярдуулукка ээ болду.
Эбегейсиз көлөмдөгү маалыматтардын ичинен алгылыктуу үлгүлөрдү табуу жана тексттик документтерди талдоо реалдуу дүйнөдөгү колдонуу талааларында негизги кыйынчылык болуп саналат. Бул мурун татаал жана кымбат процедура болчу, анткени маалыматтарды кол менен сорттоо убакытты жана ресурстарды талап кылган.
Текстти классификациялоо ыкмалары тез, үнөмдүү жана масштабдуу текст үчүн фантастикалык тандоо экенин көрсөттү маалыматтардын структурасы.
Текст классификациясынын моделдери структураланбаган маалыматтардын улам өсүп жаткан ташкыны менен ийгиликтүү күрөшүү үчүн барган сайын көбөйүп жаткан компаниялар тарабынан колдонулууда.
Бул постто биз текстти классификациялоону, текстти классификациялоонун эң жакшы моделдерин жана башка көптөгөн нерселерди карап чыгабыз.
Ошентип, текст классификация деген эмне?
Текстти классификациялоо – бул текстти бир же бир нече классификацияга уюштуруу, структуралаштыруу жана чыпкалоо процесси. Тексттин классификациясы ар кандай контексттерде колдонулат, анын ичинде юридикалык документтер, медициналык изилдөөлөр жана файлдар, ал тургай негизги продуктыларды баалоо.
Компаниялар маалыматтардан мүмкүн болушунча көбүрөөк түшүнүк алуу үчүн миллиондогон акча төлөп жатышат.
Текст/документ маалыматтарын колдонуунун инновациялык жолдорун табуу өтө маанилүү, анткени алар башка маалыматтардын түрлөрүнө караганда кыйла кеңири таралган. Маалыматтар түзүлбөгөн жана көп болгондуктан, аны сиңирүүчү жолдор менен уюштуруу анын баалуулугун бир топ жогорулатат.
Текстти классификациялоонун мыкты моделдери
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP - бул структураланбаган маалыматтардагы түшүнүктөрдү аныктоого жардам бере турган текстти талдоо куралдарынын жыйындысы. Google Cloud NLP (табигый тилди иштетүү) учурда Google Cloud'та маалыматтарды сактаган жана Google колдонмолору менен интеграцияланууну каалаган ишканалар үчүн эң сонун тандоо.
Алар колдонууга даяр моделдерди камсыз кылат сезимдерди талдоо, объектти чыгаруу, мазмунду категориялаштыруу жана синтаксистик талдоо.
Мисалы, мазмунду категориялаштыруу куралы документтерди 600дөн ашык түрдүү топторго бөлүүгө мүмкүндүк берет.
Эгер сизге белгилүү бир колдонуу учуруна ылайыктуу классификация модели керек болсо, сиз AutoML Natural Language колдоно аласыз, ал сизге өзүңүздүн алдын ала аныкталган категорияларыңызды колдонуу менен жекече чечимдерди иштеп чыгууга мүмкүндүк берет.
2. Amazon Comprehend
Amazon Comprehend толугу менен Amazon тарабынан иштетилет, андыктан жеке серверлер талап кылынбайт. Андан тышкары, AutoML өзүңүздүн текстти казып алуу моделдериңизди түзүүгө мүмкүндүк бергенине карабастан, алдын ала даярдалган API'лер бар.
Ал колдонмолоруңузга киргизүү үчүн жөнөкөй API'лерди камсыз кылат.
Сезимди талдоо, тилди идентификациялоо үчүн API'лер жана ыңгайлаштырылган классификация API'лери бизнес муктаждыктарыңызга ылайыкташтырылган текст классификациясынын моделдерин иштеп чыгууга жардам берүү үчүн жеткиликтүү.
Ыңгайлаштырылган моделди куруу үчүн сизге эч кандай кереги жок машина үйрөнүү тажрыйбасы же олуттуу коддоо жөндөмдүүлүгү.
Бул башкарылуучу программалык камсыздоону, жөнөкөй орнотууну жана алдын ала түзүлгөн моделдерди каалаган ишканалар үчүн пайдалуу.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn – бардык структураланбаган текст маалыматтарыңызды, анын ичинде документтерди, сурамжылоого жоопторду, коомдук Медиа, онлайн сын-пикирлер жана кардарлардын пикири.
Табигый тилди иштетүү (NLP) ыкмалары жана татаал машинаны үйрөнүү алгоритмдери адам сыяктуу тексттерди окуу үчүн программалык камсыздоону иштетүү. Натыйжада анализиңиз так болоруна ишенсеңиз болот.
Сиз MonkeyLearn'ге дайындарды түз жүктөй аласыз же Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier жана башка программалар менен тез байланыша аласыз.
MonkeyLearnдин күчтүү машина үйрөнүүсү моделиңизди түзүүнү жөнөкөйлөтөт. Жана өтө аз коддоо менен сиз бардык негизги тилдердеги API'лерди байланыштыра аласыз.
4. Жылуулук интеллекти
Heat – бул талап боюнча чалгындоо үчүн булут кызматы, ал адамдардын гибриддик булуту жана AI аркылуу реалдуу убакытта когнитивдик кызматтарды сунуштайт.
Жылуулук санариптик иш-аракеттерди, анын ичинде маалыматтарды чогултуу, текстти категориялаштыруу жана модерациялоо, маалыматтарды белгилөө, чатботтор жана баарлашуулар, сүрөттү түзөтүү ж.б.
Чыныгы убакыттагы адамдар жаңы тапшырмаларды иштеп чыгат, ал эми AI чогултулган маалыматтар боюнча үйрөтүлөт.
Эң назик жана таң калыштуу жумуштарда да гибриддик техника өтө жогорку тактыкты камсыз кылат.
5. IBM Уотсон
IBM Watson – бул корпоративдик маалыматтарды категорияларга бөлүү үчүн AI мүмкүнчүлүктөрүн камтыган көп булут платформасы.
Иштеп чыгуучулар Табигый тил классификаторун маалыматтардагы темаларды табуу үчүн ыңгайлаштырылган классификация моделдерин түзүү үчүн колдоно алышат. Моделди 15 мүнөткө жетпеген убакытта үйрөтө аласыз (машина үйрөнүү боюнча алдын ала тажрыйба талап кылынбайт) жана моделдерди API аркылуу колдонмолоруңузга тез киргизе аласыз.
Уотсон ошондой эле тексттеги сезимдерди, эмоцияларды жана классификацияларды табуу үчүн колдонула турган табигый тилди түшүнүү деп аталган алдын ала түзүлгөн текстти талдоо чечимин сунуштайт.
Бул гипер адистештирилген текстти казып алуу моделдерин иштеп чыгууну каалаган ички инженерлери бар ири корпорациялар үчүн эң ылайыктуу.
Тиркемелер
Текстти классификациялоонун көптөгөн ар кандай түрлөрү бар. Кээ бир жалпы колдонмолор кирет:
- Тил таануу, окшош Google которуу
- Анонимдүү колдонуучулардын жашы жана жынысы
- Онлайн мазмун тегдөө
- Электрондук почта спамды аныктоо
- Онлайн серептөө сезимин талдоо
- Кепти таануу технологиясы Siri жана Alexa сыяктуу виртуалдык жардамчыларда колдонулат.
- Изилдөө иштери сыяктуу темалардын белгилери бар документтер
жыйынтыктоо
Текстти классификациялоо куралдары маалыматтарды тема, сезим, ниет жана башкалар боюнча иретке келтирүүгө мүмкүндүк берет.
Алар сизге келген электрондук каттарды белгилөө жана кардарларды колдоо суроо-талаптарын багыттоо сыяктуу көп убакытты талап кылган процесстерди автоматташтырууга мүмкүндүк берет, ошону менен бирге керектөөчүлөрдүн сиздин компанияңыз жөнүндө кандай ойдо экенине маанилүү түшүнүктөрдү берет.
Текстти классификациялоону автоматташтыруу сиз ойлогондон да оңой, себеби ачык булак алкактары жана API аркылуу жеткиликтүү SaaS технологиялары.
Таштап Жооп