Брзиот напредок во компјутеризираните или дигиталните информации резултираше со огромен обем на информации и податоци. Текстуалните бази на податоци, кои се огромни збирки на документи од повеќе извори, вклучуваат значителна количина на достапни информации.
Текстуалните бази на податоци постојано се развиваат поради зголемениот број на информации достапни во електронска форма. Повеќе од 80% од современите информации се во форма на неструктурирани или полуструктурирани податоци.
Традиционалните пристапи за пронаоѓање информации стануваат несоодветни за постојано зголемување на обемот на текстуални податоци. Како резултат на тоа, Класификацијата на текст се здоби со популарност.
Наоѓањето на прифатливи обрасци и анализата на текстуални документи од огромни количини на податоци е клучна тешкотија во областите на примена во реалниот свет. Порано беше сложена и скапа процедура бидејќи рачното сортирање на податоците бараше време и ресурси.
Методите за класификација на текст се покажаа како фантастичен избор за брз, економичен и скалабилен текст структура на податоци.
Моделите за класификација на текст се користат од сè поголем број компании за успешно справување со постојано растечката поплава од неструктурирани податоци.
Во овој пост, ќе разгледаме класификација на текст, најдобрите модели за класификација на текст и многу повеќе.
Значи, што е класификација на текстот?
Класификација на текст е процес на организирање, структурирање и филтрирање на текст во една или повеќе класификации. Класификацијата на текстот се користи во различни контексти, вклучувајќи правни документи, медицински истражувања и датотеки, па дури и основни проценки на производи.
Компаниите плаќаат милиони за да извлечат што е можно повеќе сознанија од податоците.
Од клучно значење е да се најдат иновативни начини за користење на текстуални/документни податоци бидејќи тие се значително позастапени од другите форми на податоци. Бидејќи податоците се инхерентно неструктурирани и изобилни, нивното организирање на сварливи начини може значително да ја зголеми нивната вредност.
Најдобри модели за класификација на текст
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP е збир на алатки за анализа на текст кои можат да ви помогнат да идентификувате увид во неструктурирани податоци. Google Cloud NLP (обработка на природен јазик) е одличен избор за бизниси кои моментално складираат податоци на Google Cloud и сакаат да се интегрираат со апликациите на Google.
Тие обезбедуваат подготвени за употреба модели за анализа на чувства, екстракција на ентитети, категоризација на содржината и синтаксна анализа.
На пример, алатката за категоризација на содржината ви овозможува да категоризирате документи во преку 600 различни групи.
Ако ви треба модел на класификација прилагоден за конкретен случај на употреба, можете да го користите AutoML природен јазик, кој ви овозможува да развивате приспособени решенија користејќи ги вашите сопствени однапред дефинирани категории.
2. Amazon Comprehend
Amazon Comprehend е целосно управуван од Amazon, затоа не се потребни приватни сервери. Понатаму, достапни се претходно обучени API, и покрај фактот што AutoML ви овозможува да изградите свои модели за рударство на текст.
Обезбедува API-и кои се едноставни за инкорпорирање во вашите апликации.
Достапни се API-и за анализа на чувствата, идентификација на јазикот и приспособена класификација API за да ви помогнат во развојот на модели за класификација на текст прилагодени на вашите деловни потреби.
За да конструирате сопствен модел, не ви треба машинско учење искуство или значителни способности за кодирање.
Поволно е за бизниси кои сакаат управуван софтвер, едноставна инсталација и однапред изградени модели.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn е софистицирана алатка за категоризација на текст за евалуација на сите ваши неструктурирани текстуални податоци, вклучувајќи документи, одговори на анкети, социјални медиуми, онлајн прегледи и повратни информации од клиентите.
Техники за обработка на природен јазик (НЛП) и софистицирани алгоритми за машинско учење овозможете софтверот да чита текстови како човек. Можете да бидете сигурни дека вашата анализа ќе биде точна како резултат.
Можете директно да испраќате податоци во MonkeyLearn или брзо да се поврзете со Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier и други програми.
Моќното машинско учење на MonkeyLearn го олеснува креирањето на вашиот модел. И со многу малку кодирање, можете да поврзете API на сите главни јазици.
4. Топлинска интелигенција
Heat е облак услуга за интелигенција на барање, која нуди когнитивни услуги во реално време преку хибриден облак од луѓе и вештачка интелигенција.
Heat се справува со дигитални активности, вклучувајќи собирање податоци, категоризација и модерирање на текст, означување на податоци, чет-ботови и разговори, уредување слики итн.
Човечка толпа во реално време обработува нови задачи, додека вештачката интелигенција се учи на собраните податоци.
Дури и при најделикатните и најзбунувачките работи, хибридната техника обезбедува ултра висока прецизност.
5. IBM Вотсон
IBM Watson е мулти-облак платформа која вклучува различни способности за вештачка интелигенција за категоризација на корпоративни податоци.
Програмерите можат да го користат класификаторот за природни јазици за да создадат сопствени модели за класификација за да ги лоцираат темите во податоците. Можете да тренирате модел за помалку од 15 минути (не е потребно претходно искуство со машинско учење) и брзо да ги вградите моделите во вашите апликации преку API.
Вотсон, исто така, нуди претходно изградено решение за анализа на текст наречено разбирање природен јазик, кое може да се користи за откривање чувства, емоции и класификации во текстот.
Најпогоден е за големи корпорации со домашни инженери кои сакаат да развијат хиперспецијализирани модели за рударство текст.
апликации
Постојат многу различни намени за класификација на текст. Некои вообичаени апликации вклучуваат:
- Препознавање јазик, слично на Гугл преведувач
- Возраст и родовиот идентитет на анонимните корисници
- Означување на онлајн содржини
- Откривање на спам по е-пошта
- Анализа на чувството за преглед преку Интернет
- Технологијата за препознавање говор се користи кај виртуелните асистенти како што се Siri и Alexa.
- Документи со етикети на теми, како што се истражувачки трудови
Заклучок
Алатките за класификација на текст ви дозволуваат да ги распоредите податоците по тема, чувство, намера и повеќе.
Тие ви овозможуваат да ги автоматизирате процесите кои одземаат многу време, како што се етикетирање на дојдовните е-пошта и рутирање на барањата за поддршка на клиентите, а исто така обезбедуваат витални сознанија за тоа што мислат потрошувачите за вашата компанија.
Автоматизацијата на класификација на текст е полесна отколку што мислите, благодарение на рамки со отворен код и SaaS технологиите достапни преку API.
Оставете Одговор