Datorizētās vai digitālās informācijas straujā attīstība ir radījusi milzīgu informācijas un datu apjomu. Teksta datubāzes, kas ir milzīgas dokumentu kolekcijas no vairākiem avotiem, ietver ievērojamu pieejamās informācijas daudzumu.
Teksta datu bāzes nepārtraukti attīstās, jo pieaug elektroniskā veidā pieejamās informācijas apjoms. Vairāk nekā 80% mūsdienu informācijas ir nestrukturētu vai daļēji strukturētu datu veidā.
Tradicionālās informācijas izguves pieejas kļūst neatbilstošas arvien pieaugošajam teksta datu apjomam. Tā rezultātā teksta klasifikācija ir ieguvusi lielāku popularitāti.
Pieņemamu modeļu atrašana un teksta dokumentu analīze no milzīgiem datu apjomiem ir galvenās grūtības reālās pasaules lietojumprogrammu jomās. Agrāk tā bija sarežģīta un dārga procedūra, jo manuāla datu kārtošana prasīja laiku un resursus.
Teksta klasifikācijas metodes ir izrādījušās lieliska izvēle ātram, rentablam un mērogojamam tekstam datu struktūra.
Teksta klasifikācijas modeļus izmanto arvien vairāk uzņēmumu, lai veiksmīgi apstrādātu arvien pieaugošos nestrukturēto datu plūdus.
Šajā ziņojumā mēs apskatīsim teksta klasifikāciju, labākos teksta klasifikācijas modeļus un daudz ko citu.
Tātad, kas ir teksta klasifikācija?
Teksta klasifikācija ir teksta organizēšanas, strukturēšanas un filtrēšanas process vienā vai vairākās klasifikācijās. Teksta klasifikācija tiek izmantota dažādos kontekstos, tostarp juridiskos dokumentos, medicīniskajos pētījumos un failos, kā arī pat pamata produktu novērtējumos.
Uzņēmumi maksā miljonus, lai no datiem iegūtu pēc iespējas vairāk ieskatu.
Ir ļoti svarīgi atrast novatoriskus veidus, kā izmantot teksta/dokumentu datus, jo tie ir ievērojami izplatītāki nekā citi datu veidi. Tā kā dati pēc būtības ir nestrukturēti un bagātīgi, to kārtošana sagremojamā veidā var ievērojami palielināt to vērtību.
Labākie teksta klasifikācijas modeļi
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP ir teksta analīzes rīku kopa, kas var palīdzēt noteikt ieskatus nestrukturētajos datos. Google Cloud NLP (dabiskās valodas apstrāde) ir lieliska izvēle uzņēmumiem, kas pašlaik glabā datus pakalpojumā Google Cloud un vēlas integrēties ar Google lietotnēm.
Tie piedāvā lietošanai gatavus modeļus sentimenta analīze, entītiju izvilkšana, satura kategorizēšana un sintakses analīze.
Piemēram, satura kategorizēšanas rīks ļauj klasificēt dokumentus vairāk nekā 600 dažādās grupās.
Ja jums ir nepieciešams konkrētam lietošanas gadījumam piemērots klasifikācijas modelis, varat izmantot AutoML Natural Language, kas ļauj izstrādāt pielāgotus risinājumus, izmantojot savas iepriekš definētās kategorijas.
2. Amazones izpratne
Amazon Comprehend pilnībā apstrādā Amazon, tāpēc nav nepieciešami privāti serveri. Turklāt ir pieejamas iepriekš apmācītas API, neskatoties uz to, ka AutoML ļauj jums izveidot savus teksta ieguves modeļus.
Tas nodrošina API, kuras ir vienkārši iekļaut savās lietotnēs.
Ir pieejamas API noskaņojuma analīzei, valodas identifikācijai un pielāgotas klasifikācijas API, lai palīdzētu jums izstrādāt teksta klasifikācijas modeļus, kas pielāgoti jūsu biznesa vajadzībām.
Lai izveidotu pielāgotu modeli, jums tas nav nepieciešams mašīna mācīšanās pieredze vai ievērojamas kodēšanas spējas.
Tas ir izdevīgi uzņēmumiem, kas vēlas pārvaldīt programmatūru, vienkāršu instalēšanu un iepriekš izveidotus modeļus.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn ir sarežģīts teksta kategorizēšanas rīks, lai novērtētu visus jūsu nestrukturētos teksta datus, tostarp dokumentus, aptaujas atbildes, sociālo mediju, tiešsaistes atsauksmes un klientu atsauksmes.
Dabiskās valodas apstrādes (NLP) metodes un izsmalcinātas mašīnmācīšanās algoritmi ļauj programmatūrai lasīt tekstus kā cilvēks. Varat būt pārliecināts, ka jūsu analīze būs precīza.
Varat tieši augšupielādēt datus pakalpojumā MonkeyLearn vai ātri izveidot savienojumu ar Google izklājlapām, Excel, Zendesk, Zapier un citām programmām.
MonkeyLearn jaudīgā mašīnmācība atvieglo modeļa izveidi. Un ar ļoti mazu kodēšanu jūs varat saistīt API visās galvenajās valodās.
4. Siltuma inteliģence
Heat ir mākoņpakalpojums informācijas iegūšanai pēc pieprasījuma, kas piedāvā kognitīvus pakalpojumus reāllaikā, izmantojot cilvēku un AI hibrīda mākoni.
Heat apstrādā digitālās darbības, tostarp datu vākšanu, teksta kategorizēšanu un regulēšanu, datu marķēšanu, tērzēšanas robotus un sarunas, attēlu rediģēšanu un tā tālāk.
Reāllaika cilvēku pūlis apstrādā jaunus uzdevumus, savukārt mākslīgais intelekts tiek mācīts, pamatojoties uz savāktajiem datiem.
Pat visdelikātākajos un mulsinošākajos darbos hibrīda tehnika nodrošina īpaši augstu precizitāti.
5. IBM Watson
IBM Watson ir vairāku mākoņu platforma, kas ietver dažādas AI iespējas korporatīvo datu klasificēšanai.
Izstrādātāji var izmantot dabiskās valodas klasifikatoru, lai izveidotu pielāgotus klasifikācijas modeļus, lai datos atrastu tēmas. Varat apmācīt modeli mazāk nekā 15 minūšu laikā (nav nepieciešama iepriekšēja pieredze ar mašīnmācīšanos) un ātri iekļaut modeļus savās lietotnēs, izmantojot API.
Watson piedāvā arī iepriekš izveidotu teksta analīzes risinājumu ar nosaukumu Natural Language Understanding, ko var izmantot, lai atklātu noskaņojumu, emocijas un klasifikāciju tekstā.
Tas ir vislabāk piemērots lielākajām korporācijām ar iekšējiem inženieriem, kas vēlas izstrādāt īpaši specializētus teksta ieguves modeļus.
Aplikācijas
Teksta klasifikācijai ir daudz dažādu lietojumu. Dažas izplatītas lietojumprogrammas ietver:
- Valodas atpazīšana, līdzīga Google tulkotājs
- Anonīmo lietotāju vecuma un dzimuma identitāte
- Tiešsaistes satura marķēšana
- E-pasta surogātpasta noteikšana
- Tiešsaistes atsauksmju noskaņojuma analīze
- Runas atpazīšanas tehnoloģija tiek izmantota tādos virtuālajos palīgos kā Siri un Alexa.
- Dokumenti ar tēmu etiķetēm, piemēram, pētniecības darbi
Secinājumi
Teksta klasifikācijas rīki ļauj sakārtot datus pēc tēmas, noskaņojuma, nolūka un citiem.
Tie ļauj automatizēt laikietilpīgus procesus, piemēram, ienākošo e-pasta ziņojumu marķēšanu un klientu atbalsta pieprasījumu maršrutēšanu, vienlaikus sniedzot būtisku ieskatu par to, ko patērētāji domā par jūsu uzņēmumu.
Teksta klasifikācijas automatizācija ir vienkāršāka, nekā jūs domājat, pateicoties atvērtā pirmkoda ietvariem un SaaS tehnoloģijām, kas pieejamas, izmantojot API.
Atstāj atbildi