संगणकीकृत किंवा डिजिटल माहितीच्या जलद प्रगतीमुळे माहिती आणि डेटाची प्रचंड मात्रा निर्माण झाली आहे. मजकूर डेटाबेस, जे अनेक स्त्रोतांकडून दस्तऐवजांचे प्रचंड संग्रह आहेत, त्यात मोठ्या प्रमाणात प्रवेशयोग्य माहिती समाविष्ट आहे.
इलेक्ट्रॉनिक स्वरूपात उपलब्ध माहितीच्या वाढत्या प्रमाणामुळे मजकूर डेटाबेस सतत विकसित होत आहेत. 80% पेक्षा जास्त समकालीन माहिती असंरचित किंवा अर्ध-संरचित डेटाच्या स्वरूपात आहे.
मजकूर डेटाच्या सतत वाढत्या व्हॉल्यूमसाठी पारंपारिक माहिती पुनर्प्राप्ती पद्धती अपुरी होत आहेत. परिणामी, मजकूर वर्गीकरण लोकप्रिय झाले आहे.
स्वीकार्य नमुने शोधणे आणि डेटाच्या प्रचंड प्रमाणात मजकूर दस्तऐवजांचे विश्लेषण करणे ही वास्तविक-जगातील अनुप्रयोग फील्डमधील एक प्रमुख अडचण आहे. डेटाची मॅन्युअली क्रमवारी लावण्यासाठी वेळ आणि संसाधने लागत असल्याने ही एक जटिल आणि महाग प्रक्रिया होती.
मजकूर वर्गीकरण पद्धती जलद, किफायतशीर आणि स्केलेबल मजकूरासाठी एक विलक्षण निवड असल्याचे दिसून आले आहे डेटा रचना.
असंरचित डेटाचा सतत वाढणारा पूर यशस्वीपणे हाताळण्यासाठी वाढत्या संख्येने कंपन्यांद्वारे मजकूर वर्गीकरण मॉडेल्सचा वापर केला जात आहे.
या पोस्टमध्ये, आम्ही मजकूर वर्गीकरण, सर्वोत्तम मजकूर वर्गीकरण मॉडेल आणि बरेच काही पाहू.
तर, मजकूर वर्गीकरण म्हणजे काय?
मजकूर वर्गीकरण ही एक किंवा अधिक वर्गीकरणांमध्ये मजकूर आयोजित करणे, रचना करणे आणि फिल्टर करण्याची प्रक्रिया आहे. मजकूर वर्गीकरण कायदेशीर कागदपत्रे, वैद्यकीय संशोधन आणि फाइल्स आणि अगदी मूलभूत उत्पादन मूल्यमापनांसह विविध संदर्भांमध्ये वापरले जाते.
डेटामधून शक्य तितक्या अंतर्दृष्टी काढण्यासाठी कंपन्या लाखो पैसे देत आहेत.
मजकूर/दस्तऐवज डेटा वापरण्याचे नाविन्यपूर्ण मार्ग शोधणे महत्वाचे आहे कारण ते डेटाच्या इतर प्रकारांपेक्षा लक्षणीयरीत्या अधिक प्रचलित आहेत. डेटा मूळतः असंरचित आणि मुबलक असल्यामुळे, ते पचण्याजोगे पद्धतीने आयोजित केल्याने त्याचे मूल्य लक्षणीयरीत्या वाढू शकते.
सर्वोत्तम मजकूर वर्गीकरण मॉडेल
1. Google क्लाउड NLP
Google Cloud NLP हा मजकूर विश्लेषण साधनांचा एक संच आहे जो तुम्हाला असंरचित डेटामधील अंतर्दृष्टी ओळखण्यात मदत करू शकतो. Google Cloud NLP (नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया) हा सध्या Google Cloud वर डेटा संचयित करणार्या आणि Google अॅप्ससह समाकलित करू इच्छिणार्या व्यवसायांसाठी एक उत्कृष्ट पर्याय आहे.
ते वापरण्यास तयार मॉडेल प्रदान करतात भावना विश्लेषण, अस्तित्व निष्कर्षण, सामग्री वर्गीकरण आणि वाक्यरचना विश्लेषण.
उदाहरणार्थ, सामग्री वर्गीकरण साधन तुम्हाला 600 पेक्षा जास्त भिन्न गटांमध्ये दस्तऐवजांचे वर्गीकरण करण्यास अनुमती देते.
जर तुम्हाला विशिष्ट वापराच्या केससाठी वर्गीकरण मॉडेलची आवश्यकता असेल, तर तुम्ही AutoML नॅचरल लँग्वेज वापरू शकता, जे तुम्हाला तुमच्या स्वतःच्या पूर्व-परिभाषित श्रेणींचा वापर करून सानुकूलित उपाय विकसित करण्यास अनुमती देते.
2. अॅमेझॉन कॉम्प्रेहेंड
Amazon Comprehend पूर्णपणे Amazon द्वारे हाताळले जाते, म्हणून कोणत्याही खाजगी सर्व्हरची आवश्यकता नाही. शिवाय, ऑटोएमएल तुम्हाला तुमची स्वतःची मजकूर-मायनिंग मॉडेल्स तयार करण्यास अनुमती देत असूनही, पूर्व-प्रशिक्षित API उपलब्ध आहेत.
हे API प्रदान करते जे तुमच्या अॅप्समध्ये समाविष्ट करणे सोपे आहे.
भावना विश्लेषण, भाषा ओळखण्यासाठी API आणि सानुकूल वर्गीकरण API तुमच्या व्यवसायाच्या गरजेनुसार तयार केलेले मजकूर वर्गीकरण मॉडेल विकसित करण्यात मदत करण्यासाठी उपलब्ध आहे.
सानुकूल मॉडेल तयार करण्यासाठी, आपल्याला कोणत्याही गोष्टीची आवश्यकता नाही मशीन शिक्षण अनुभव किंवा लक्षणीय कोडिंग क्षमता.
ज्या व्यवसायांना व्यवस्थापित सॉफ्टवेअर, साधी स्थापना आणि पूर्व-निर्मित मॉडेल हवे आहेत त्यांच्यासाठी हे फायदेशीर आहे.
3. MonkeyLearn
मंकीलेर्न हे कागदपत्रे, सर्वेक्षण प्रत्युत्तरे, यासह तुमच्या सर्व असंरचित मजकूर डेटाचे मूल्यमापन करण्यासाठी एक अत्याधुनिक मजकूर वर्गीकरण साधन आहे. सामाजिक मीडिया, ऑनलाइन पुनरावलोकने आणि ग्राहक अभिप्राय.
नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (NLP) तंत्र आणि अत्याधुनिक मशीन शिक्षण अल्गोरिदम मनुष्याप्रमाणे मजकूर वाचण्यासाठी सॉफ्टवेअर सक्षम करा. परिणामी तुमचे विश्लेषण अचूक असेल याची तुम्ही खात्री बाळगू शकता.
तुम्ही मंकी लर्नमध्ये थेट डेटा अपलोड करू शकता किंवा Google शीट्स, एक्सेल, झेंडेस्क, झॅपियर आणि इतर प्रोग्रामसह वेगाने कनेक्ट होऊ शकता.
MonkeyLearn चे शक्तिशाली मशीन लर्निंग तुमचे मॉडेल तयार करणे सोपे करते. आणि अगदी कमी कोडिंगसह, तुम्ही सर्व प्रमुख भाषांमध्ये API ला लिंक करू शकता.
4. उष्णता बुद्धिमत्ता
हीट ही ऑन-डिमांड इंटेलिजन्ससाठी क्लाउड सेवा आहे, जी लोकांच्या संकरित क्लाउड आणि AI द्वारे रिअल-टाइममध्ये संज्ञानात्मक सेवा देते.
हीट डेटा संकलन, मजकूर वर्गीकरण आणि नियंत्रण, डेटा लेबलिंग, चॅटबॉट्स आणि संभाषणे, चित्र संपादन आणि यासह डिजिटल क्रियाकलाप हाताळते.
रिअल-टाइम मानवी जमाव नवीन कार्यांवर प्रक्रिया करतो, तर AI एकत्रित केलेल्या डेटावर शिकवले जाते.
अगदी नाजूक आणि गोंधळात टाकणाऱ्या नोकऱ्यांमध्येही, हायब्रिड तंत्र अति-उच्च अचूकतेची खात्री देते.
5. आयबीएम वॉटसन
IBM Watson एक मल्टी-क्लाउड प्लॅटफॉर्म आहे ज्यामध्ये कॉर्पोरेट डेटाचे वर्गीकरण करण्यासाठी विविध प्रकारच्या AI क्षमतांचा समावेश आहे.
डेव्हलपर डेटामधील थीम शोधण्यासाठी सानुकूल वर्गीकरण मॉडेल तयार करण्यासाठी नैसर्गिक भाषा वर्गीकरण वापरू शकतात. तुम्ही 15 मिनिटांपेक्षा कमी वेळेत मॉडेलला प्रशिक्षित करू शकता (मशीन लर्निंगचा कोणताही पूर्व अनुभव आवश्यक नाही) आणि API द्वारे तुमच्या अॅप्समध्ये त्वरीत मॉडेल्स समाविष्ट करू शकता.
वॉटसन नॅचरल लँग्वेज अंडरस्टँडिंग नावाचे पूर्व-निर्मित मजकूर विश्लेषण उपाय देखील ऑफर करतो, ज्याचा वापर मजकूरातील भावना, भावना आणि वर्गीकरण शोधण्यासाठी केला जाऊ शकतो.
हायपर-स्पेशलाइज्ड टेक्स्ट मायनिंग मॉडेल्स विकसित करू इच्छिणाऱ्या इन-हाऊस इंजिनिअर्ससह मोठ्या कॉर्पोरेशनसाठी हे सर्वात योग्य आहे.
अनुप्रयोग
मजकूर वर्गीकरणासाठी अनेक भिन्न उपयोग आहेत. काही सामान्य अनुप्रयोगांमध्ये हे समाविष्ट आहे:
- भाषा ओळख, समान गूगल भाषांतर
- निनावी वापरकर्त्यांचे वय आणि लिंग ओळख
- ऑनलाइन सामग्री टॅगिंग
- ईमेल स्पॅम शोधणे
- ऑनलाइन पुनरावलोकन भावना विश्लेषण
- सिरी आणि अलेक्सा सारख्या व्हर्च्युअल असिस्टंटमध्ये स्पीच रेकग्निशन तंत्रज्ञानाचा वापर केला जातो.
- विषय लेबल असलेले दस्तऐवज, जसे की संशोधन पेपर
निष्कर्ष
मजकूर वर्गीकरण साधने तुम्हाला विषय, भावना, हेतू आणि बरेच काही यानुसार डेटा व्यवस्थापित करू देतात.
ते तुम्हाला वेळ घेणार्या प्रक्रिया स्वयंचलित करण्यास सक्षम करतात जसे की येणारे ईमेल लेबल करणे आणि ग्राहक समर्थन विनंत्या रूट करणे, तसेच ग्राहकांना तुमच्या कंपनीबद्दल काय वाटते याबद्दल महत्त्वपूर्ण अंतर्दृष्टी प्रदान करणे.
एपीआय द्वारे उपलब्ध मुक्त-स्रोत फ्रेमवर्क आणि SaaS तंत्रज्ञानामुळे मजकूर वर्गीकरण ऑटोमेशन तुम्हाला वाटते त्यापेक्षा सोपे आहे.
प्रत्युत्तर द्या