Rapid Fortschrëtter an der computeriséierter oder digitaler Informatioun hunn zu engem enorme Volumen vun Informatioun an Daten gefouert. Textdatebanken, déi enorm Sammlunge vun Dokumenter aus ville Quellen sinn, enthalen eng substantiell Quantitéit un zougänglech Informatioun.
Textdatenbanken entwéckelen sech kontinuéierlech wéinst der steigender Quantitéit un Informatioun, déi an elektronescher Form verfügbar ass. Méi wéi 80% vun der zäitgenëssescher Informatioun ass a Form vun onstrukturéierten oder semi-strukturéierten Donnéeën.
Traditionell Informatiounsrecuperatioun Approche ginn net adequat fir den ëmmer méi wuessende Volumen vun Textdaten. Als Resultat huet Text Klassifikatioun a Popularitéit gewonnen.
D'Entdeckung vun akzeptablen Musteren an d'Analyse vun Textdokumenter aus enorme Volumen vun Daten ass eng Schlëssel Schwieregkeet an real-Welt Uwendungsfelder. Et war fréier eng komplex an deier Prozedur well d'manuell Sortéierung vun den Donnéeën Zäit a Ressourcen huet.
Text Klassifikatiounsmethoden hu gewisen datt se eng fantastesch Wiel fir séier, kosteneffektiv an skalierbar Text sinn Daten Struktur.
Textklassifikatiounsmodeller gi vun enger ëmmer méi grousser Zuel vu Firmen agestallt fir déi ëmmer wuessend Iwwerschwemmung vun onstrukturéierten Donnéeën erfollegräich ze handhaben.
An dësem Post wäerte mir d'Textklassifikatioun kucken, déi bescht Textklassifikatiounsmodeller a vill méi.
Also, wat ass Text Klassifikatioun?
Textklassifikatioun ass de Prozess fir Text an eng oder méi Klassifikatiounen z'organiséieren, ze strukturéieren an ze filteren. Textklassifikatioun gëtt a ville Kontexter benotzt, dorënner juristesch Pabeieren, medizinesch Fuerschung an Dateien, a souguer Basisproduktbewäertungen.
Firmen bezuelen Millioune fir esou vill Abléck wéi méiglech aus Daten ze extrahieren.
Et ass entscheedend innovativ Weeër ze fannen fir Text / Dokumentdaten ze benotzen well se wesentlech méi heefeg sinn wéi aner Formen vun Daten. Well d'Donnéeën natierlech onstrukturéiert a reichend sinn, kann d'Organisatioun op verdaubare Weeër säi Wäert wesentlech erhéijen.
Beschte Text Klassifikatioun Modeller
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP ass eng Rei vun Textanalyse Tools déi Iech hëllefe kënnen Abléck an onstrukturéierten Donnéeën z'identifizéieren. Google Cloud NLP (natierlech Sproochveraarbechtung) ass eng exzellent Wiel fir Geschäfter déi momentan Daten op Google Cloud späicheren a wëlle mat Google Apps integréieren.
Si bidden prett-ze-benotzen Modeller fir sentimentanalyse, Entitéitsextraktioun, Inhaltskategoriséierung a Syntaxanalyse.
Zum Beispill erlaabt d'Inhaltskategoriséierungsinstrument Iech Dokumenter an iwwer 600 verschidde Gruppen ze kategoriséieren.
Wann Dir e Klassifizéierungsmodell erfuerdert, dee fir e spezifesche Benotzungsfall passt, kënnt Dir AutoML Natural Language benotzen, wat Iech erlaabt personaliséiert Léisunge mat Ären eegene virdefinéierte Kategorien z'entwéckelen.
2. Amazon verstinn
Amazon Comprehend gëtt komplett vun Amazon gehandhabt, dofir si keng privat Server erfuerderlech. Ausserdeem, pre-trained APIen sinn disponibel, trotz der Tatsaach, datt AutoML erlaabt Iech Är eege Text-Mining Modeller ze bauen.
Et bitt APIen déi einfach sinn an Ären Apps z'integréieren.
APIs fir Sentimentanalyse, Sproochidentifikatioun, an eng personaliséiert Klassifikatioun API ass verfügbar fir Iech ze hëllefen Textklassifizéierungsmodeller ze entwéckelen, déi op Äre Geschäftsbedürfnisser ugepasst sinn.
Fir e personaliséierte Modell ze bauen, brauch Dir keng Maschinn léieren Erfahrung oder bedeitend Kodéierungsfäegkeeten.
Et ass avantagéis fir Geschäfter déi geréiert Software, einfach Installatioun a pre-gebaute Modeller wëllen.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn ass e sophistikéiert Textkategoriséierungsinstrument fir all Är onstrukturéiert Textdaten ze evaluéieren, inklusiv Dokumenter, Ëmfro-Äntwerten, sozial Medien, online Bewäertungen, a Client Feedback.
Natierlech Sproochveraarbechtung (NLP) Techniken a sophistikéiert Maschinn Léieren Algorithmen aktivéiert d'Software fir Texter wéi e Mënsch ze liesen. Dir kënnt sécher sinn datt Är Analyse richteg ass als Resultat.
Dir kënnt Daten direkt an MonkeyLearn eropluede oder séier mat Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier an aner Programmer verbannen.
Dem MonkeyLearn säi mächtege Maschinnléiere mécht et einfach Äre Modell ze kreéieren. A mat ganz wéineg Kodéierung kënnt Dir APIen an all gréisser Sprooche verbannen.
4. Hëtzt Intelligenz
Heat ass e Cloud Service fir On-Demand Intelligenz, bitt kognitiv Servicer an Echtzäit iwwer eng Hybridwolk vu Leit an AI.
Heat geréiert digital Aktivitéiten, dorënner Datensammlung, Textkategoriséierung a Moderatioun, Dateetikett, Chatbots a Gespréicher, Bildbearbechtung, asw.
Eng Echtzäit mënschlech Mass veraarbecht nei Aufgaben, während AI op de gesammelten Donnéeën geléiert gëtt.
Och an de delikatsten a verréckten Aarbechtsplazen, garantéiert d'Hybrid Technik ultra-héich Genauegkeet.
5. IBM Watson
IBM Watson ass eng Multi-Cloud Plattform déi eng Vielfalt vun AI Fäegkeeten enthält fir Firmendaten ze kategoriséieren.
Entwéckler kënnen den Natural Language Classifier benotze fir personaliséiert Klassifikatiounsmodeller ze kreéieren fir Themen an Daten ze lokaliséieren. Dir kënnt e Modell a manner wéi 15 Minutten trainéieren (keng virdrun Erfahrung mat Maschinnléieren ass néideg) a séier Modeller an Är Apps iwwer d'API integréieren.
Watson bitt och eng virgebauter Textanalyseléisung genannt Natural Language Understanding, déi benotzt ka ginn fir Gefiller, Emotiounen a Klassifikatiounen am Text z'entdecken.
Et ass am Beschten gëeegent fir grouss Firmen mat internen Ingenieuren déi hyperspezialiséiert Textmining Modeller wëllen entwéckelen.
Applicatioun
Et gi vill verschidde Gebrauch fir Textklassifikatioun. E puer gemeinsam Uwendungen enthalen:
- Sprooch Unerkennung, ähnlech ze Google Iwwersetzer
- Anonym Benotzer Alter a Geschlecht Identitéit
- Online Inhalt Tagging
- E-Mail Spam Detektioun
- Online Bewäertung sentimental Analyse
- Speech Unerkennung Technologie gëtt a virtuelle Assistenten wéi Siri an Alexa benotzt.
- Dokumenter mat Thema Etiketten, wéi Fuerschungspabeieren
Konklusioun
Textklassifikatiounsinstrumenter erlaben Iech Daten no Thema, Gefill, Absicht a méi ze arrangéieren.
Si erméiglechen Iech Zäit-opwänneg Prozesser ze automatiséieren wéi d'E-Mail-E-Mailen ze markéieren an d'Clientssupport-Ufroen ze routeren, wärend och vital Abléck ubidden wat d'Konsumenten iwwer Är Firma denken.
Textklassifikatiounsautomatiséierung ass méi einfach wéi Dir denkt, wéinst Open Source Kaderen a SaaS Technologien verfügbar iwwer APIen.
Hannerlooss eng Äntwert