ຄວາມກ້າວຫນ້າຢ່າງໄວວາຂອງຂໍ້ມູນຄອມພິວເຕີຫຼືດິຈິຕອນໄດ້ສົ່ງຜົນໃຫ້ມີປະລິມານຂໍ້ມູນແລະຂໍ້ມູນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ຖານຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມ, ເຊິ່ງເປັນການລວບລວມເອກະສານອັນໃຫຍ່ຫຼວງຈາກຫຼາຍແຫຼ່ງ, ປະກອບມີຈໍານວນຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
ຖານຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມກໍາລັງພັດທະນາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເນື່ອງຈາກການເພີ່ມຂື້ນຂອງຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ໃນຮູບແບບເອເລັກໂຕຣນິກ. ຫຼາຍກວ່າ 80% ຂອງຂໍ້ມູນປະຈຸບັນແມ່ນຢູ່ໃນຮູບແບບຂອງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງຫຼືເຄິ່ງໂຄງສ້າງ.
ວິທີການດຶງຂໍ້ມູນແບບດັ້ງເດີມບໍ່ພຽງພໍກັບປະລິມານຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນເລື້ອຍໆ. ດັ່ງນັ້ນ, ການຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມ.
ການຄົ້ນຫາຮູບແບບທີ່ຍອມຮັບໄດ້ແລະການວິເຄາະເອກະສານຂໍ້ຄວາມຈາກປະລິມານຂໍ້ມູນອັນມະຫາສານແມ່ນຄວາມຫຍຸ້ງຍາກທີ່ສໍາຄັນໃນພາກສະຫນາມຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ແທ້ຈິງ. ມັນເຄີຍເປັນຂັ້ນຕອນທີ່ສັບສົນແລະມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຫຼາຍນັບຕັ້ງແຕ່ການຈັດຮຽງຂໍ້ມູນດ້ວຍຕົນເອງໃຊ້ເວລາແລະຊັບພະຍາກອນ.
ວິທີການຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າເປັນທາງເລືອກທີ່ດີເລີດສໍາລັບຂໍ້ຄວາມທີ່ໄວ, ປະຫຍັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ແລະສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ ໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນ.
ຮູບແບບການຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມກໍາລັງຖືກຈ້າງໂດຍບໍລິສັດຈໍານວນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນເພື່ອຈັດການກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.
ໃນບົດຂຽນນີ້, ພວກເຮົາຈະພິຈາລະນາການຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມ, ຮູບແບບການຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມທີ່ດີທີ່ສຸດ, ແລະອື່ນໆອີກ.
ດັ່ງນັ້ນ, ການຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມແມ່ນຫຍັງ?
ການຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມແມ່ນຂະບວນການຂອງການຈັດຕັ້ງ, ໂຄງສ້າງ, ແລະການກັ່ນຕອງຂໍ້ຄວາມເປັນຫນຶ່ງຫຼືຫຼາຍປະເພດ. ການຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ໃນຫຼາຍໆສະພາບການ, ລວມທັງເອກະສານທາງດ້ານກົດຫມາຍ, ການຄົ້ນຄວ້າທາງການແພດແລະເອກະສານ, ແລະແມ້ກະທັ້ງການປະເມີນຜົນຜະລິດຕະພັນພື້ນຖານ.
ບໍລິສັດກໍາລັງຈ່າຍເງິນຫຼາຍລ້ານເພື່ອສະກັດຄວາມເຂົ້າໃຈຫຼາຍເທົ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້ຈາກຂໍ້ມູນ.
ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ຈະຊອກຫາວິທີນະວັດຕະ ກຳ ທີ່ຈະ ນຳ ໃຊ້ຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມ / ເອກະສານເພາະວ່າພວກມັນມີຄວາມແຜ່ຫຼາຍຫຼາຍກ່ວາຂໍ້ມູນຮູບແບບອື່ນໆ. ເນື່ອງຈາກວ່າຂໍ້ມູນແມ່ນບໍ່ມີໂຄງສ້າງແລະອຸດົມສົມບູນ, ການຈັດວາງມັນໃນທາງຍ່ອຍສາມາດເພີ່ມມູນຄ່າຂອງມັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
ຮູບແບບການຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມທີ່ດີທີ່ສຸດ
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP ແມ່ນຊຸດຂອງເຄື່ອງມືການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມທີ່ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານລະບຸຄວາມເຂົ້າໃຈໃນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ. Google Cloud NLP (ການປະມວນຜົນພາສາທໍາມະຊາດ) ເປັນທາງເລືອກທີ່ດີເລີດສໍາລັບທຸລະກິດທີ່ປະຈຸບັນເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນໃນ Google Cloud ແລະຕ້ອງການທີ່ຈະປະສົມປະສານກັບແອັບຯ Google.
ພວກເຂົາເຈົ້າສະຫນອງຕົວແບບພ້ອມທີ່ຈະນໍາໃຊ້ສໍາລັບການ ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ການສະກັດເອົານິຕິບຸກຄົນ, ການຈັດປະເພດເນື້ອຫາ, ແລະການວິເຄາະ syntax.
ຕົວຢ່າງ, ເຄື່ອງມືການຈັດປະເພດເນື້ອຫາອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານຈັດປະເພດເອກະສານເຂົ້າໄປໃນຫຼາຍກວ່າ 600 ກຸ່ມທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຮູບແບບການຈັດປະເພດທີ່ເຫມາະສົມກັບກໍລະນີການນໍາໃຊ້ສະເພາະ, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ AutoML Natural Language, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດພັດທະນາການແກ້ໄຂທີ່ກໍາຫນົດເອງໂດຍໃຊ້ຫມວດຫມູ່ທີ່ກໍານົດໄວ້ກ່ອນຂອງທ່ານເອງ.
2. Amazon ເຂົ້າໃຈ
Amazon Comprehend ຖືກຈັດການໂດຍ Amazon ຢ່າງສົມບູນ, ດັ່ງນັ້ນບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍສ່ວນຕົວ. ນອກຈາກນັ້ນ, APIs ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ອນແມ່ນມີຢູ່, ເຖິງແມ່ນວ່າ AutoML ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສ້າງຕົວແບບການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ຄວາມຂອງທ່ານເອງ.
ມັນສະຫນອງ APIs ທີ່ງ່າຍດາຍທີ່ຈະລວມເຂົ້າໃນກິດຂອງທ່ານ.
APIs ສໍາລັບການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ການກໍານົດພາສາ, ແລະ API ການຈັດປະເພດແບບກໍານົດເອງແມ່ນມີຢູ່ເພື່ອຊ່ວຍທ່ານໃນການພັດທະນາຮູບແບບການຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມທີ່ເຫມາະສົມກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງທຸລະກິດຂອງທ່ານ.
ເພື່ອສ້າງຕົວແບບທີ່ກໍາຫນົດເອງ, ທ່ານບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ປະສົບການ ຫຼືຄວາມສາມາດໃນການຂຽນລະຫັດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
ມັນເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບທຸລະກິດທີ່ຕ້ອງການຊອບແວທີ່ມີການຄຸ້ມຄອງ, ການຕິດຕັ້ງແບບງ່າຍໆ, ແລະຮູບແບບທີ່ສ້າງຂຶ້ນກ່ອນ.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn ເປັນເຄື່ອງມືການຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມທີ່ຊັບຊ້ອນສໍາລັບການປະເມີນຜົນທັງຫມົດຂອງຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງຂອງທ່ານ, ລວມທັງເອກະສານ, ການຕອບສໍາຫຼວດ, ສື່ມວນຊົນສັງຄົມ, ການທົບທວນຄືນອອນໄລນ໌, ແລະຄວາມຄິດເຫັນຂອງລູກຄ້າ.
ເຕັກນິກການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) ແລະຊັບຊ້ອນ ສູດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ເຮັດໃຫ້ຊອບແວສາມາດອ່ານບົດເລື່ອງຕ່າງໆໄດ້ຄືກັບມະນຸດ. ທ່ານສາມາດແນ່ໃຈວ່າການວິເຄາະຂອງທ່ານຈະຖືກຕ້ອງຕາມຜົນໄດ້ຮັບ.
ທ່ານສາມາດອັບໂຫລດຂໍ້ມູນໂດຍກົງໃສ່ MonkeyLearn ຫຼືເຊື່ອມຕໍ່ຢ່າງໄວວາກັບ Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier ແລະໂຄງການອື່ນໆ.
ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ມີປະສິດທິພາບຂອງ MonkeyLearn ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍດາຍໃນການສ້າງຕົວແບບຂອງທ່ານ. ແລະມີລະຫັດຫນ້ອຍຫຼາຍ, ທ່ານສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ APIs ໃນທຸກພາສາທີ່ສໍາຄັນ.
4. ຄວາມຮູ້ດ້ານຄວາມຮ້ອນ
ຄວາມຮ້ອນແມ່ນການບໍລິການຄລາວສໍາລັບປັນຍາທີ່ຕາມຄວາມຕ້ອງການ, ໃຫ້ບໍລິການທາງດ້ານສະຕິປັນຍາໃນເວລາຈິງຜ່ານຄລາວປະສົມຂອງປະຊາຊົນແລະ AI.
ຄວາມຮ້ອນຈັດການກິດຈະກໍາດິຈິຕອນລວມທັງການເກັບກໍາຂໍ້ມູນ, ການຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມແລະການປານກາງ, ການຕິດສະຫຼາກຂໍ້ມູນ, chatbots ແລະການສົນທະນາ, ການແກ້ໄຂຮູບພາບ, ແລະອື່ນໆ.
ຝູງຊົນຂອງມະນຸດໃນເວລາຈິງປະມວນຜົນວຽກງານໃຫມ່, ໃນຂະນະທີ່ AI ໄດ້ຖືກສອນກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ເກັບກໍາ.
ເຖິງແມ່ນວ່າຢູ່ໃນວຽກທີ່ລະອຽດອ່ອນແລະສັບສົນທີ່ສຸດ, ເຕັກນິກການປະສົມຮັບປະກັນຄວາມຖືກຕ້ອງສູງ.
5. IBM ວັດສັນ
IBM Watson ເປັນແພລະຕະຟອມຫຼາຍຄລາວທີ່ປະກອບມີຄວາມສາມາດ AI ທີ່ຫຼາກຫຼາຍສໍາລັບການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນຂອງບໍລິສັດ.
ນັກພັດທະນາສາມາດໃຊ້ຕົວຈັດປະເພດພາສາທໍາມະຊາດເພື່ອສ້າງຮູບແບບການຈັດປະເພດແບບກໍານົດເອງເພື່ອຊອກຫາຫົວຂໍ້ໃນຂໍ້ມູນ. ທ່ານສາມາດຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງໄດ້ໃນເວລາຫນ້ອຍກວ່າ 15 ນາທີ (ບໍ່ມີປະສົບການມາກ່ອນກັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນ) ແລະລວມຕົວແບບເຂົ້າໄປໃນແອັບຯຂອງທ່ານຢ່າງໄວວາຜ່ານ API.
Watson ຍັງສະຫນອງການແກ້ໄຂການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມທີ່ສ້າງຂຶ້ນກ່ອນທີ່ເອີ້ນວ່າຄວາມເຂົ້າໃຈພາສາທໍາມະຊາດ, ເຊິ່ງສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຄົ້ນພົບຄວາມຮູ້ສຶກ, ຄວາມຮູ້ສຶກ, ແລະການຈັດປະເພດຂອງຂໍ້ຄວາມ.
ມັນ ເໝາະ ສົມທີ່ສຸດ ສຳ ລັບບໍລິສັດໃຫຍ່ທີ່ມີວິສະວະກອນພາຍໃນທີ່ຕ້ອງການພັດທະນາຕົວແບບການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ຄວາມທີ່ມີຄວາມຊ່ຽວຊານສູງ.
ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ
ມີການນໍາໃຊ້ທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍສໍາລັບການຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມ. ບາງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທົ່ວໄປປະກອບມີ:
- ການຮັບຮູ້ພາສາ, ຄ້າຍຄືກັນກັບ ກູໂກແປພາສາ
- ອາຍຸຂອງຜູ້ໃຊ້ທີ່ບໍ່ເປີດເຜີຍຊື່ ແລະຕົວຕົນທາງເພດ
- ການແທັກເນື້ອຫາອອນໄລນ໌
- ກວດຫາສະແປມທາງອີເມວ
- ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກອອນໄລນ໌
- ເທັກໂນໂລຍີການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າແມ່ນໃຊ້ໃນຜູ້ຊ່ວຍສະເໝືອນເຊັ່ນ Siri ແລະ Alexa.
- ເອກະສານທີ່ມີປ້າຍຫົວຂໍ້, ເຊັ່ນເອກະສານການຄົ້ນຄວ້າ
ສະຫຼຸບ
ເຄື່ອງມືການຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຈັດລຽງຂໍ້ມູນຕາມຫົວຂໍ້, ຄວາມຮູ້ສຶກ, ຄວາມຕັ້ງໃຈ, ແລະອື່ນໆ.
ພວກເຂົາຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດອັດຕະໂນມັດຂະບວນການທີ່ໃຊ້ເວລາຫຼາຍເຊັ່ນການຕິດສະຫລາກອີເມລ໌ທີ່ເຂົ້າມາແລະເສັ້ນທາງການຮ້ອງຂໍການສະຫນັບສະຫນູນລູກຄ້າ, ໃນຂະນະທີ່ຍັງສະຫນອງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສໍາຄັນກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ຜູ້ບໍລິໂພກຄິດກ່ຽວກັບບໍລິສັດຂອງທ່ານ.
ການຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມອັດຕະໂນມັດແມ່ນງ່າຍກວ່າທີ່ທ່ານຄິດ, ເນື່ອງຈາກກອບແຫຼ່ງເປີດແລະເຕັກໂນໂລຢີ SaaS ທີ່ມີຢູ່ໃນ APIs.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ