കംപ്യൂട്ടറൈസ്ഡ് അല്ലെങ്കിൽ ഡിജിറ്റൽ വിവരങ്ങളിലെ ദ്രുതഗതിയിലുള്ള മുന്നേറ്റം വിവരങ്ങളുടെയും ഡാറ്റയുടെയും വമ്പിച്ച അളവിന് കാരണമായി. ഒന്നിലധികം സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്നുള്ള രേഖകളുടെ വലിയ ശേഖരങ്ങളായ ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റാബേസുകളിൽ ഗണ്യമായ അളവിൽ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്ന വിവരങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു.
ഇലക്ട്രോണിക് രൂപത്തിൽ ലഭ്യമായ വിവരങ്ങളുടെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന അളവ് കാരണം ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റാബേസുകൾ തുടർച്ചയായി വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു. സമകാലിക വിവരങ്ങളുടെ 80%-ലധികവും ഘടനാരഹിതമായ അല്ലെങ്കിൽ അർദ്ധ-ഘടനാപരമായ ഡാറ്റയുടെ രൂപത്തിലാണ്.
ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയുടെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന വോളിയത്തിന് പരമ്പരാഗത വിവരങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കൽ സമീപനങ്ങൾ അപര്യാപ്തമാണ്. തൽഫലമായി, ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ജനപ്രീതി നേടി.
സ്വീകാര്യമായ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതും വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ടെക്സ്റ്റ് ഡോക്യുമെന്റുകളുടെ വിശകലനവും യഥാർത്ഥ-ലോക ആപ്ലിക്കേഷൻ ഫീൽഡുകളിലെ ഒരു പ്രധാന ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഡാറ്റ സ്വമേധയാ അടുക്കുന്നതിന് സമയവും വിഭവങ്ങളും എടുക്കുന്നതിനാൽ ഇത് സങ്കീർണ്ണവും ചെലവേറിയതുമായ ഒരു നടപടിക്രമമായിരുന്നു.
ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ രീതികൾ വേഗതയേറിയതും ചെലവ് കുറഞ്ഞതും സ്കെയിൽ ചെയ്യാവുന്നതുമായ ടെക്സ്റ്റിനായി ഒരു മികച്ച ചോയ്സ് ആണെന്ന് കാണിച്ചിരിക്കുന്നു ഡാറ്റ ഘടന.
ക്രമരഹിതമായ ഡാറ്റയുടെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന പ്രളയത്തെ വിജയകരമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ മോഡലുകൾ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന കമ്പനികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഈ പോസ്റ്റിൽ, ഞങ്ങൾ ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ, മികച്ച ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ മോഡലുകൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും പരിശോധിക്കും.
അപ്പോൾ, ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണം എന്താണ്?
ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണം എന്നത് ഒന്നോ അതിലധികമോ വർഗ്ഗീകരണങ്ങളായി വാചകം സംഘടിപ്പിക്കുകയും, ഘടന ചെയ്യുകയും, ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയാണ്. നിയമപരമായ പേപ്പറുകൾ, മെഡിക്കൽ ഗവേഷണം, ഫയലുകൾ, കൂടാതെ അടിസ്ഥാന ഉൽപ്പന്ന മൂല്യനിർണ്ണയങ്ങൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ സന്ദർഭങ്ങളിൽ ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണം ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് കഴിയുന്നത്ര സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ കമ്പനികൾ ദശലക്ഷക്കണക്കിന് പണം നൽകുന്നു.
ടെക്സ്റ്റ്/ഡോക്യുമെന്റ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള നൂതനമായ വഴികൾ കണ്ടെത്തേണ്ടത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്, കാരണം അവ മറ്റ് തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റകളേക്കാൾ കൂടുതൽ പ്രചാരത്തിലുണ്ട്. ഡാറ്റ അന്തർലീനമായി ഘടനാരഹിതവും സമൃദ്ധവുമായതിനാൽ, ദഹിപ്പിക്കാവുന്ന രീതിയിൽ അതിനെ സംഘടിപ്പിക്കുന്നത് അതിന്റെ മൂല്യം ഗണ്യമായി വർദ്ധിപ്പിക്കും.
മികച്ച ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ മോഡലുകൾ
1. Google ക്ലൗഡ് NLP
ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റയിലെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്ന ടെക്സ്റ്റ് വിശകലന ടൂളുകളുടെ ഒരു കൂട്ടമാണ് Google Cloud NLP. നിലവിൽ Google ക്ലൗഡിൽ ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നതും Google ആപ്പുകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നതുമായ ബിസിനസ്സുകൾക്കുള്ള മികച്ച തിരഞ്ഞെടുപ്പാണ് Google ക്ലൗഡ് NLP (സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ്).
അവർ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് തയ്യാറായ മോഡലുകൾ നൽകുന്നു വികാര വിശകലനം, എന്റിറ്റി എക്സ്ട്രാക്ഷൻ, ഉള്ളടക്ക വർഗ്ഗീകരണം, വാക്യഘടന വിശകലനം.
ഉദാഹരണത്തിന്, 600-ലധികം വ്യത്യസ്ത ഗ്രൂപ്പുകളായി പ്രമാണങ്ങളെ തരംതിരിക്കാൻ ഉള്ളടക്ക വർഗ്ഗീകരണ ഉപകരണം നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഉപയോഗ സാഹചര്യത്തിന് അനുയോജ്യമായ ഒരു വർഗ്ഗീകരണ മോഡൽ നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം മുൻകൂട്ടി നിർവചിച്ച വിഭാഗങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കിയ പരിഹാരങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന AutoML നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് ഉപയോഗിക്കാം.
2. ആമസോൺ മനസ്സിലാക്കുക
Amazon Comprehend പൂർണ്ണമായും ആമസോൺ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു, അതിനാൽ സ്വകാര്യ സെർവറുകളൊന്നും ആവശ്യമില്ല. കൂടാതെ, നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ടെക്സ്റ്റ്-മൈനിംഗ് മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ AutoML നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ച API-കൾ ലഭ്യമാണ്.
നിങ്ങളുടെ ആപ്പുകളിൽ ഉൾപ്പെടുത്താൻ എളുപ്പമുള്ള API-കൾ ഇത് നൽകുന്നു.
വികാര വിശകലനം, ഭാഷാ ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ, ഇഷ്ടാനുസൃത ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ എന്നിവയ്ക്കായുള്ള API-കൾ നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സ് ആവശ്യങ്ങൾക്കനുസൃതമായി ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിൽ നിങ്ങളെ സഹായിക്കാൻ ലഭ്യമാണ്.
ഒരു ഇഷ്ടാനുസൃത മോഡൽ നിർമ്മിക്കുന്നതിന്, നിങ്ങൾക്ക് ഒന്നും ആവശ്യമില്ല മെഷീൻ ലേണിംഗ് അനുഭവം അല്ലെങ്കിൽ ഗണ്യമായ കോഡിംഗ് കഴിവുകൾ.
നിയന്ത്രിത സോഫ്റ്റ്വെയർ, ലളിതമായ ഇൻസ്റ്റാളേഷൻ, മുൻകൂട്ടി നിർമ്മിച്ച മോഡലുകൾ എന്നിവ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ബിസിനസുകൾക്ക് ഇത് പ്രയോജനകരമാണ്.
3. മങ്കിലേൺ
ഡോക്യുമെന്റുകൾ, സർവേ മറുപടികൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ, നിങ്ങളുടെ ഘടനാരഹിതമായ എല്ലാ ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയും വിലയിരുത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു സങ്കീർണ്ണമായ ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണ ഉപകരണമാണ് MonkeyLearn. സോഷ്യൽ മീഡിയ, ഓൺലൈൻ അവലോകനങ്ങൾ, ഉപഭോക്തൃ ഫീഡ്ബാക്ക്.
നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP) ടെക്നിക്കുകളും അത്യാധുനികവും മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതംസ് ഒരു മനുഷ്യനെപ്പോലെ ടെക്സ്റ്റുകൾ വായിക്കാൻ സോഫ്റ്റ്വെയറിനെ പ്രാപ്തമാക്കുക. അതിന്റെ ഫലമായി നിങ്ങളുടെ വിശകലനം കൃത്യമാകുമെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പിക്കാം.
നിങ്ങൾക്ക് MonkeyLearn-ലേക്ക് നേരിട്ട് ഡാറ്റ അപ്ലോഡ് ചെയ്യാം അല്ലെങ്കിൽ Google ഷീറ്റുകൾ, Excel, Zendesk, Zapier, മറ്റ് പ്രോഗ്രാമുകൾ എന്നിവയുമായി വേഗത്തിൽ കണക്റ്റുചെയ്യാം.
മങ്കിലേണിന്റെ ശക്തമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് നിങ്ങളുടെ മോഡൽ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് ലളിതമാക്കുന്നു. വളരെ ചെറിയ കോഡിംഗ് ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങൾക്ക് എല്ലാ പ്രധാന ഭാഷകളിലും API-കൾ ലിങ്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
4. ഹീറ്റ് ഇന്റലിജൻസ്
ഹീറ്റ് എന്നത് ഓൺ-ഡിമാൻഡ് ഇന്റലിജൻസിന് വേണ്ടിയുള്ള ഒരു ക്ലൗഡ് സേവനമാണ്, ആളുകളുടെ ഒരു ഹൈബ്രിഡ് ക്ലൗഡ്, AI എന്നിവയിലൂടെ തത്സമയം കോഗ്നിറ്റീവ് സേവനങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
ഡാറ്റാ ശേഖരണം, ടെക്സ്റ്റ് കാറ്റഗറൈസേഷനും മോഡറേഷനും, ഡാറ്റ ലേബലിംഗ്, ചാറ്റ്ബോട്ടുകളും സംഭാഷണങ്ങളും, ചിത്ര എഡിറ്റിംഗും മറ്റും ഉൾപ്പെടെയുള്ള ഡിജിറ്റൽ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഹീറ്റ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.
ഒരു തത്സമയ മനുഷ്യ ജനക്കൂട്ടം പുതിയ ടാസ്ക്കുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു, അതേസമയം ശേഖരിച്ച ഡാറ്റയിൽ AI പഠിപ്പിക്കുന്നു.
ഏറ്റവും സൂക്ഷ്മവും ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്നതുമായ ജോലികളിൽ പോലും, ഹൈബ്രിഡ് സാങ്കേതികത വളരെ ഉയർന്ന കൃത്യത ഉറപ്പാക്കുന്നു.
5. ഐബിഎം വാട്സൺ
കോർപ്പറേറ്റ് ഡാറ്റ വർഗ്ഗീകരിക്കുന്നതിനുള്ള വിവിധ AI കഴിവുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു മൾട്ടി-ക്ലൗഡ് പ്ലാറ്റ്ഫോമാണ് IBM വാട്സൺ.
ഡാറ്റയിലെ തീമുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഇഷ്ടാനുസൃത വർഗ്ഗീകരണ മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഡവലപ്പർമാർക്ക് നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് ക്ലാസിഫയർ ഉപയോഗിക്കാം. നിങ്ങൾക്ക് 15 മിനിറ്റിൽ താഴെ സമയത്തിനുള്ളിൽ ഒരു മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കാം (മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ മുൻ പരിചയം ആവശ്യമില്ല) കൂടാതെ API വഴി നിങ്ങളുടെ ആപ്പുകളിലേക്ക് വേഗത്തിൽ മോഡലുകൾ ഉൾപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യാം.
വാട്സൺ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് അണ്ടർസ്റ്റാൻഡിംഗ് എന്ന് വിളിക്കുന്ന ഒരു പ്രീ-ബിൽറ്റ് ടെക്സ്റ്റ് വിശകലന സൊല്യൂഷനും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, ഇത് ടെക്സ്റ്റിലെ വികാരങ്ങൾ, വികാരങ്ങൾ, വർഗ്ഗീകരണങ്ങൾ എന്നിവ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കാം.
ഹൈപ്പർ-സ്പെഷ്യലൈസ്ഡ് ടെക്സ്റ്റ് മൈനിംഗ് മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഇൻ-ഹൗസ് എഞ്ചിനീയർമാരുള്ള പ്രധാന കോർപ്പറേഷനുകൾക്ക് ഇത് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമാണ്.
അപ്ലിക്കേഷനുകൾ
ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണത്തിന് നിരവധി വ്യത്യസ്ത ഉപയോഗങ്ങളുണ്ട്. ചില പൊതുവായ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:
- ഭാഷാ തിരിച്ചറിയൽ, സമാനമായി Google ട്രാൻസലേറ്റ്
- അജ്ഞാത ഉപയോക്താക്കളുടെ പ്രായവും ലിംഗ വ്യക്തിത്വവും
- ഓൺലൈൻ ഉള്ളടക്ക ടാഗിംഗ്
- ഇമെയിൽ സ്പാം കണ്ടെത്തൽ
- ഓൺലൈൻ അവലോകന വികാര വിശകലനം
- Siri, Alexa പോലുള്ള വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകളിൽ സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
- ഗവേഷണ പേപ്പറുകൾ പോലുള്ള വിഷയ ലേബലുകളുള്ള പ്രമാണങ്ങൾ
തീരുമാനം
വിഷയം, വികാരം, ഉദ്ദേശ്യം എന്നിവയും അതിലേറെയും അനുസരിച്ച് ഡാറ്റ ക്രമീകരിക്കാൻ ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ടൂളുകൾ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
ഇൻകമിംഗ് ഇമെയിലുകൾ ലേബൽ ചെയ്യൽ, ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണ അഭ്യർത്ഥനകൾ റൂട്ടിംഗ് എന്നിവ പോലുള്ള സമയമെടുക്കുന്ന പ്രക്രിയകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ അവ നിങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു, അതേസമയം ഉപഭോക്താക്കൾ നിങ്ങളുടെ കമ്പനിയെക്കുറിച്ച് എന്താണ് ചിന്തിക്കുന്നതെന്ന് സംബന്ധിച്ച സുപ്രധാന ഉൾക്കാഴ്ചകളും നൽകുന്നു.
API-കൾ വഴി ലഭ്യമായ ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ചട്ടക്കൂടുകളും SaaS സാങ്കേതികവിദ്യകളും കാരണം ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ഓട്ടോമേഷൻ നിങ്ങൾ വിചാരിക്കുന്നതിലും എളുപ്പമാണ്.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക