Sparti kompiuterinės arba skaitmeninės informacijos pažanga lėmė didžiulį informacijos ir duomenų kiekį. Tekstinės duomenų bazės, kurios yra didžiulės dokumentų kolekcijos iš kelių šaltinių, apima daug prieinamos informacijos.
Tekstinės duomenų bazės nuolat tobulėja, nes didėja elektronine forma prieinamos informacijos kiekis. Daugiau nei 80 % šiuolaikinės informacijos yra nestruktūrizuotų arba pusiau struktūrizuotų duomenų forma.
Tradiciniai informacijos paieškos metodai tampa netinkami nuolat didėjančiam tekstinių duomenų kiekiui. Dėl to teksto klasifikacija išpopuliarėjo.
Priimtinų modelių radimas ir tekstinių dokumentų analizė iš didžiulio duomenų kiekio yra pagrindinis sunkumas realaus pasaulio taikymo srityse. Anksčiau tai buvo sudėtinga ir brangi procedūra, nes rankinis duomenų rūšiavimas atimdavo laiko ir išteklių.
Įrodyta, kad teksto klasifikavimo metodai yra puikus pasirinkimas greitam, ekonomiškam ir keičiamo dydžio tekstui duomenų struktūra.
Teksto klasifikavimo modelius taiko vis daugiau įmonių, siekdamos sėkmingai valdyti nuolat didėjantį nestruktūrizuotų duomenų srautą.
Šiame įraše apžvelgsime teksto klasifikaciją, geriausius teksto klasifikavimo modelius ir dar daugiau.
Taigi, kas yra teksto klasifikacija?
Teksto klasifikavimas yra teksto organizavimo, struktūrizavimo ir filtravimo į vieną ar daugiau klasifikacijų procesas. Teksto klasifikacija naudojama įvairiuose kontekstuose, įskaitant teisinius dokumentus, medicininius tyrimus ir bylas ir net pagrindinius produktų vertinimus.
Įmonės moka milijonus, kad iš duomenų gautų kuo daugiau įžvalgų.
Labai svarbu rasti naujoviškų būdų naudoti teksto / dokumento duomenis, nes jie yra daug labiau paplitę nei kitų formų duomenys. Kadangi duomenys iš prigimties yra nestruktūruoti ir gausūs, juos sutvarkius lengvai įsisavintais būdais galima žymiai padidinti jų vertę.
Geriausi teksto klasifikavimo modeliai
1. Google Cloud NLP
„Google Cloud NLP“ yra teksto analizės įrankių rinkinys, kuris gali padėti nustatyti nestruktūrizuotų duomenų įžvalgas. „Google Cloud“ NLP (natūralus kalbos apdorojimas) yra puikus pasirinkimas įmonėms, kurios šiuo metu saugo duomenis „Google Cloud“ ir nori integruotis su „Google“ programomis.
Jie pateikia paruoštus naudoti modelius nuotaikos analizė, objektų ištraukimas, turinio skirstymas į kategorijas ir sintaksės analizė.
Pavyzdžiui, turinio kategorizavimo įrankis leidžia suskirstyti dokumentus į daugiau nei 600 skirtingų grupių.
Jei jums reikia klasifikavimo modelio, pritaikyto konkrečiam naudojimo atvejui, galite naudoti „AutoML Natural Language“, kuri leidžia kurti pritaikytus sprendimus naudojant iš anksto nustatytas kategorijas.
2. „Amazon Comprehend“.
„Amazon Comprehend“ visiškai tvarko „Amazon“, todėl nereikia jokių privačių serverių. Be to, yra iš anksto parengtų API, nepaisant to, kad AutoML leidžia kurti savo teksto gavybos modelius.
Jame pateikiamos API, kurias paprasta įtraukti į savo programas.
Galimos nuotaikų analizės, kalbos identifikavimo API ir tinkinto klasifikavimo API, kurios padės jums kurti teksto klasifikavimo modelius, pritaikytus jūsų verslo poreikiams.
Norint sukurti individualų modelį, jums jo nereikia mašininis mokymasis patirties ar didelių kodavimo gebėjimų.
Tai naudinga įmonėms, kurios nori valdomos programinės įrangos, paprasto diegimo ir iš anksto sukurtų modelių.
3. Beždžionė Išmok
MonkeyLearn yra sudėtingas teksto skirstymo į kategorijas įrankis, skirtas įvertinti visus jūsų nestruktūrizuotus teksto duomenis, įskaitant dokumentus, apklausų atsakymus, socialinės žiniasklaidos, atsiliepimai internete ir klientų atsiliepimai.
Natūralios kalbos apdorojimo (NLP) metodai ir sudėtingi mašininio mokymosi algoritmai leidžia programinei įrangai skaityti tekstus kaip žmogus. Galite būti tikri, kad jūsų analizė bus tiksli.
Galite tiesiogiai įkelti duomenis į „MonkeyLearn“ arba greitai prisijungti prie „Google“ skaičiuoklių, „Excel“, „Zendesk“, „Zapier“ ir kitų programų.
Galingas MonkeyLearn mašininis mokymasis leidžia lengvai sukurti savo modelį. O naudodami labai mažai kodavimo, galite susieti API visomis pagrindinėmis kalbomis.
4. Šilumos intelektas
„Heat“ yra debesies paslauga, skirta žvalgybai pagal pareikalavimą, teikianti pažinimo paslaugas realiuoju laiku per hibridinį žmonių ir AI debesį.
Heat tvarko skaitmeninę veiklą, įskaitant duomenų rinkimą, teksto skirstymą į kategorijas ir moderavimą, duomenų žymėjimą, pokalbių robotus ir pokalbius, nuotraukų redagavimą ir pan.
Realaus laiko žmonių minia apdoroja naujas užduotis, o dirbtinis intelektas mokomas remiantis surinktais duomenimis.
Net atliekant pačius subtiliausius ir sudėtingiausius darbus, hibridinė technika užtikrina itin aukštą tikslumą.
5. IBM Watson
„IBM Watson“ yra kelių debesų platforma, apimanti įvairias AI galimybes įmonės duomenims skirstyti į kategorijas.
Kūrėjai gali naudoti natūralios kalbos klasifikatorių kurdami pasirinktinius klasifikavimo modelius, kad rastų duomenų temas. Galite išmokyti modelį greičiau nei per 15 minučių (nebūtina išankstinė mašininio mokymosi patirtis) ir greitai įtraukti modelius į savo programas per API.
Watson taip pat siūlo iš anksto sukurtą teksto analizės sprendimą, pavadintą Natural Language Understanding, kurį galima naudoti norint atrasti jausmus, emocijas ir klasifikacijas tekste.
Jis geriausiai tinka didelėms korporacijoms, kuriose dirba inžinieriai, kurie nori sukurti itin specializuotus teksto gavybos modelius.
Programos
Yra daug skirtingų teksto klasifikavimo naudojimo būdų. Kai kurios įprastos programos apima:
- Kalbos atpažinimas, panašus į Google Translate
- Anoniminių vartotojų amžiaus ir lyties tapatybė
- Internetinio turinio žymėjimas
- El. pašto šiukšlių aptikimas
- Internetinės apžvalgos nuotaikų analizė
- Kalbos atpažinimo technologija naudojama virtualiuose asistentuose, tokiuose kaip „Siri“ ir „Alexa“.
- Dokumentai su temų etiketėmis, pvz., tiriamieji darbai
Išvada
Teksto klasifikavimo įrankiai leidžia rūšiuoti duomenis pagal temą, jausmus, ketinimus ir kt.
Jie leidžia automatizuoti daug laiko reikalaujančius procesus, pvz., gaunamų el. laiškų žymėjimą ir klientų aptarnavimo užklausų nukreipimą, taip pat suteikia svarbių įžvalgų apie tai, ką vartotojai galvoja apie jūsų įmonę.
Teksto klasifikavimo automatizavimas yra lengvesnis nei manote dėl atvirojo kodo sistemų ir SaaS technologijų, pasiekiamų per API.
Palikti atsakymą