Kemajuan pesat dalam maklumat berkomputer atau digital telah menghasilkan jumlah maklumat dan data yang sangat besar. Pangkalan data teks, yang merupakan koleksi besar dokumen daripada pelbagai sumber, termasuk sejumlah besar maklumat yang boleh diakses.
Pangkalan data teks terus berkembang disebabkan oleh peningkatan jumlah maklumat yang tersedia dalam bentuk elektronik. Lebih daripada 80% maklumat kontemporari adalah dalam bentuk data tidak berstruktur atau separa berstruktur.
Pendekatan mendapatkan maklumat tradisional menjadi tidak mencukupi untuk volum data teks yang semakin meningkat. Akibatnya, Klasifikasi Teks telah mendapat populariti.
Penemuan corak yang boleh diterima dan analisis dokumen teks daripada jumlah data yang besar adalah kesukaran utama dalam bidang aplikasi dunia sebenar. Ia pernah menjadi prosedur yang kompleks dan mahal kerana menyusun data secara manual mengambil masa dan sumber.
Kaedah Pengelasan Teks telah terbukti sebagai pilihan yang hebat untuk teks yang pantas, kos efektif dan berskala struktur data.
Model klasifikasi teks sedang digunakan oleh semakin banyak syarikat untuk berjaya menangani banjir data tidak berstruktur yang semakin meningkat.
Dalam siaran ini, kami akan melihat klasifikasi teks, model klasifikasi teks terbaik dan banyak lagi.
Jadi, apakah klasifikasi teks?
Klasifikasi teks ialah proses penyusunan, penstrukturan, dan penapisan teks ke dalam satu atau lebih klasifikasi. Pengelasan teks digunakan dalam pelbagai konteks, termasuk kertas undang-undang, penyelidikan perubatan dan fail, dan juga penilaian produk asas.
Syarikat membayar berjuta-juta untuk mengekstrak sebanyak mungkin cerapan daripada data.
Adalah penting untuk mencari cara yang inovatif untuk menggunakan data teks/dokumen kerana ia adalah lebih lazim daripada bentuk data lain. Oleh kerana data sememangnya tidak berstruktur dan banyak, menyusunnya dengan cara yang mudah dihadam boleh meningkatkan nilainya dengan ketara.
Model klasifikasi teks terbaik
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP ialah satu set alat analisis teks yang boleh membantu anda mengenal pasti cerapan dalam data tidak berstruktur. Google Cloud NLP (pemprosesan bahasa semula jadi) ialah pilihan terbaik untuk perniagaan yang pada masa ini menyimpan data di Google Cloud dan ingin disepadukan dengan apl Google.
Mereka menyediakan model sedia untuk digunakan untuk analisis sentimen, pengekstrakan entiti, pengkategorian kandungan dan analisis sintaks.
Sebagai contoh, alat pengkategorian kandungan membolehkan anda mengkategorikan dokumen kepada lebih 600 kumpulan berbeza.
Jika anda memerlukan model klasifikasi yang sesuai dengan kes penggunaan tertentu, anda boleh menggunakan AutoML Natural Language, yang membolehkan anda membangunkan penyelesaian tersuai menggunakan kategori anda sendiri yang telah ditetapkan.
2. Memahami Amazon
Amazon Comprehend dikendalikan sepenuhnya oleh Amazon, oleh itu tiada pelayan peribadi diperlukan. Tambahan pula, API pra-latihan tersedia, walaupun pada hakikatnya AutoML membenarkan anda membina model perlombongan teks anda sendiri.
Ia menyediakan API yang mudah untuk digabungkan ke dalam apl anda.
API untuk analisis sentimen, pengenalan bahasa dan API klasifikasi tersuai tersedia untuk membantu anda dalam membangunkan model klasifikasi teks yang disesuaikan dengan keperluan perniagaan anda.
Untuk membina model tersuai, anda tidak memerlukan apa-apa pembelajaran mesin pengalaman atau kebolehan pengekodan yang besar.
Ia berfaedah untuk perniagaan yang mahukan perisian terurus, pemasangan mudah dan model pra-bina.
3. MonyetBelajar
MonkeyLearn ialah alat pengkategorian teks yang canggih untuk menilai semua data teks tidak berstruktur anda, termasuk dokumen, balasan tinjauan, media sosial, ulasan dalam talian dan maklum balas pelanggan.
Teknik pemprosesan bahasa semulajadi (NLP) dan canggih algoritma pembelajaran mesin membolehkan perisian membaca teks seperti manusia. Anda boleh yakin bahawa analisis anda akan tepat sebagai hasilnya.
Anda boleh memuat naik data terus ke dalam MonkeyLearn atau menyambung dengan pantas dengan Helaian Google, Excel, Zendesk, Zapier dan program lain.
Pembelajaran mesin berkuasa MonkeyLearn menjadikannya mudah untuk mencipta model anda. Dan dengan pengekodan yang sangat sedikit, anda boleh memautkan API dalam semua bahasa utama.
4. Kepintaran Haba
Heat ialah perkhidmatan awan untuk kecerdasan atas permintaan, menawarkan perkhidmatan kognitif dalam masa nyata melalui awan hibrid manusia dan AI.
Heat mengendalikan aktiviti digital termasuk pengumpulan data, pengkategorian dan penyederhanaan teks, pelabelan data, chatbots dan perbualan, penyuntingan gambar dan sebagainya.
Orang ramai manusia masa nyata memproses tugas baharu, manakala AI diajar pada data yang dikumpul.
Walaupun dalam kerja yang paling halus dan membingungkan, teknik hibrid memastikan ketepatan ultra tinggi.
5. IBM Watson
IBM Watson ialah platform berbilang awan yang merangkumi pelbagai keupayaan AI untuk mengkategorikan data korporat.
Pembangun boleh menggunakan Pengelas Bahasa Asli untuk mencipta model pengelasan tersuai untuk mencari tema dalam data. Anda boleh melatih model dalam masa kurang daripada 15 minit (tiada pengalaman terdahulu dengan pembelajaran mesin diperlukan) dan dengan cepat memasukkan model ke dalam apl anda melalui API.
Watson juga menawarkan penyelesaian analisis teks pra-bina yang dipanggil Natural Language Understanding, yang boleh digunakan untuk menemui sentimen, emosi dan klasifikasi dalam teks.
Ia paling sesuai untuk syarikat besar yang mempunyai jurutera dalaman yang ingin membangunkan model perlombongan teks yang sangat khusus.
Aplikasi
Terdapat banyak kegunaan berbeza untuk klasifikasi teks. Beberapa aplikasi biasa termasuk:
- Pengecaman bahasa, serupa dengan Terjemahan Google
- Identiti umur dan jantina pengguna tanpa nama
- Penandaan kandungan dalam talian
- Pengesanan spam e-mel
- Analisis sentimen tinjauan dalam talian
- Teknologi pengecaman pertuturan digunakan dalam pembantu maya seperti Siri dan Alexa.
- Dokumen dengan label topik, seperti kertas penyelidikan
Kesimpulan
Alat pengelasan teks membolehkan anda menyusun data mengikut subjek, sentimen, niat dan banyak lagi.
Ia membolehkan anda mengautomasikan proses yang memakan masa seperti melabelkan e-mel masuk dan menghalakan permintaan sokongan pelanggan, sambil turut memberikan cerapan penting tentang pendapat pengguna tentang syarikat anda.
Automasi klasifikasi teks adalah lebih mudah daripada yang anda fikirkan, disebabkan rangka kerja sumber terbuka dan teknologi SaaS yang tersedia melalui API.
Sila tinggalkan balasan anda