ကွန်ပြူတာ သို့မဟုတ် ဒစ်ဂျစ်တယ် သတင်းအချက်အလက်များတွင် လျင်မြန်စွာ တိုးတက်လာမှုကြောင့် များပြားလှသော အချက်အလက်နှင့် ဒေတာပမာဏကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့သည်။ အရင်းအမြစ်များစွာမှ စာရွက်စာတမ်းများ စုစည်းမှု များပြားလှသော စာသားဒေတာဘေ့စ်များသည် များပြားလှသော အချက်အလက်များစွာ ပါဝင်ပါသည်။
အီလက်ထရွန်းနစ်ပုံစံဖြင့် ရရှိနိုင်သော အချက်အလက်ပမာဏ မြင့်တက်လာခြင်းကြောင့် စာသားဒေတာဘေ့စ်များသည် စဉ်ဆက်မပြတ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လျက်ရှိသည်။ ခေတ်ပြိုင်သတင်းအချက်အလက်များ၏ 80% ကျော်သည် ဖွဲ့စည်းပုံမထားသော သို့မဟုတ် တစ်ပိုင်းဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာ အချက်အလက်ပုံစံဖြစ်သည်။
သမားရိုးကျ သတင်းအချက် အလက်များ ပြန်လည်ရယူရေး ချဉ်းကပ်မှုများသည် အမြဲတိုးလာနေသော စာသားဒေတာ ပမာဏအတွက် မလုံလောက်တော့ပါ။ ရလဒ်အနေဖြင့် Text Classification သည် ရေပန်းစားလာခဲ့သည်။
လက်ခံနိုင်သောပုံစံများကို ရှာဖွေခြင်းနှင့် ဒေတာပမာဏကြီးမားသော စာသားမှတ်တမ်းများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာအသုံးချနယ်ပယ်များတွင် အဓိကအခက်အခဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာကို ကိုယ်တိုင် စီရန် အချိန်နှင့် အရင်းအမြစ်များ ကြာမြင့်သောကြောင့် ၎င်းသည် ရှုပ်ထွေးပြီး ကုန်ကျစရိတ်များသော လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခု ဖြစ်ခဲ့ဖူးသည်။
စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းနည်းလမ်းများသည် မြန်ဆန်၊ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာစွာနှင့် အရွယ်အစားချဲ့ထွင်နိုင်သော စာသားအတွက် အံ့ဖွယ်ရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်ကို ပြသခဲ့သည်။ ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံ.
ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသောဒေတာ၏ အမြဲကြီးထွားနေသောရေလွှမ်းမိုးမှုကို အောင်မြင်စွာကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန်အတွက် စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းမော်ဒယ်များကို ကုမ္ပဏီအများအပြားက တိုးမြှင့်အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။
ဤပို့စ်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၊ အကောင်းဆုံးစာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းပုံစံများနှင့် အခြားအရာများကို ကြည့်ရှုပါမည်။
ဒီတော့ စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းဆိုတာ ဘာလဲ။
စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းဆိုသည်မှာ စာသားများကို တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော အမျိုးအစားများအဖြစ် စုစည်းခြင်း၊ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ခြင်းနှင့် စစ်ထုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းကို တရားဝင်စာတမ်းများ၊ ဆေးသုတေသနနှင့် ဖိုင်များနှင့် အခြေခံထုတ်ကုန်အကဲဖြတ်ခြင်းများအပါအဝင် အကြောင်းအရာအမျိုးမျိုးတွင် အသုံးပြုသည်။
ကုမ္ပဏီများသည် အချက်အလက်များမှ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို တတ်နိုင်သမျှ များများထုတ်ရန် သန်းနှင့်ချီ၍ ပေးဆောင်ကြသည်။
၎င်းတို့သည် အခြားဒေတာပုံစံများထက် သိသိသာသာ ပိုမိုပျံ့နှံ့နေသောကြောင့် စာသား/စာရွက်စာတမ်းဒေတာကို အသုံးပြုရန် ဆန်းသစ်သောနည်းလမ်းများကို ရှာဖွေရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဒေတာများသည် မွေးရာပါဖွဲ့စည်းပုံမရှိ၍ ပေါများသောကြောင့်၊ ၎င်းကို အစာကြေလွယ်သောနည်းလမ်းများဖြင့် စုစည်းခြင်းသည် ၎င်း၏တန်ဖိုးကို သိသိသာသာတိုးမြင့်စေနိုင်သည်။
အကောင်းဆုံး စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားမှုပုံစံများ
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP သည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော ဒေတာများတွင် ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ကူညီပေးနိုင်သည့် စာသားပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုကိရိယာအစုံဖြစ်သည်။ Google Cloud NLP (သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း) သည် လက်ရှိတွင် Google Cloud တွင် ဒေတာသိမ်းဆည်းပြီး Google အက်ပ်များနှင့် ပေါင်းစည်းလိုသော စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
၎င်းတို့သည် အဆင်သင့်အသုံးပြုနိုင်သော မော်ဒယ်များကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ စိတ်ဓါတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာအကြောင်းအရာ အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ နှင့် syntax ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။
ဥပမာအားဖြင့်၊ အကြောင်းအရာအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းကိရိယာသည် သင့်အား စာရွက်စာတမ်းများကို မတူညီသောအုပ်စုပေါင်း 600 ကျော်သို့ အမျိုးအစားခွဲနိုင်သည်။
အကယ်၍ သင်သည် သီးခြားအသုံးပြုမှုကိစ္စတစ်ခုနှင့် ကိုက်ညီသော အမျိုးအစားခွဲခြားမှုပုံစံကို လိုအပ်ပါက၊ သင်သည် သင်၏ကိုယ်ပိုင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားများကို အသုံးပြု၍ စိတ်ကြိုက်ဖြေရှင်းချက်များကို ဖန်တီးနိုင်စေမည့် AutoML Natural Language ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
2. Amazon နားလည်မှု
Amazon Comprehend ကို Amazon မှ လုံးလုံးလျားလျား ကိုင်တွယ်ထားသောကြောင့် သီးသန့်ဆာဗာများ မလိုအပ်ပါ။ ထို့အပြင်၊ AutoML သည် သင့်ကိုယ်ပိုင် text-mining ပုံစံများကို တည်ဆောက်ရန် ခွင့်ပြုထားသော်လည်း၊ ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော API များကို ရရှိနိုင်သည်။
၎င်းသည် သင့်အက်ပ်များတွင် ထည့်သွင်းရန် ရိုးရှင်းသော API များကို ပေးဆောင်သည်။
ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ဘာသာစကားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် စိတ်ကြိုက်အမျိုးအစားခွဲခြင်း API များအတွက် APIs များသည် သင့်လုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်နှင့်ကိုက်ညီသော စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းပုံစံများကို ဖော်ဆောင်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။
စိတ်ကြိုက်ပုံစံတစ်ခုတည်ဆောက်ရန်၊ မည်သည့်အရာမျှ မလိုအပ်ပါ။ စက်သင်ယူမှု အတွေ့အကြုံ သို့မဟုတ် တော်ရုံတန်ရုံ ကုဒ်ရေးစွမ်းရည်များ။
စီမံခန့်ခွဲထားသောဆော့ဖ်ဝဲလ်၊ ရိုးရှင်းသောတပ်ဆင်မှု၊ နှင့်ကြိုတင်တည်ဆောက်ထားသောမော်ဒယ်များကိုလိုချင်သောစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက်၎င်းသည်အားသာချက်ဖြစ်သည်။
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn သည် စာရွက်စာတမ်းများ၊ စစ်တမ်းပြန်ကြားချက်များ အပါအဝင် သင်၏ဖွဲ့စည်းပုံမထားသော စာသားဒေတာအားလုံးကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် ခေတ်မီသော စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ လူမှုမီဒီယာအွန်လိုင်းသုံးသပ်ချက်များနှင့် ဖောက်သည်တုံ့ပြန်ချက်။
သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) နည်းစနစ်များနှင့် ဆန်းပြားသည်။ စက်သင်ယူမှု algorithms လူသားကဲ့သို့ စာသားများကို ဖတ်ရန် ဆော့ဖ်ဝဲကို ဖွင့်ပါ။ သင်၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ရလဒ်သည် တိကျမည်ကို သေချာစေနိုင်သည်။
သင်သည် MonkeyLearn သို့ ဒေတာကို တိုက်ရိုက် အပ်လုဒ်လုပ်နိုင်သည် သို့မဟုတ် Google Sheets၊ Excel၊ Zendesk၊ Zapier နှင့် အခြားပရိုဂရမ်များနှင့် လျှင်မြန်စွာ ချိတ်ဆက်နိုင်သည်။
MonkeyLearn ၏ အစွမ်းထက်သော စက်သင်ယူမှုသည် သင့်မော်ဒယ်ကို ဖန်တီးရန် ရိုးရှင်းစေသည်။ ကုဒ်ရေးနည်းအနည်းငယ်ဖြင့်၊ သင်သည် API များကို အဓိကဘာသာစကားအားလုံးဖြင့် ချိတ်ဆက်နိုင်သည်။
4. အပူထောက်လှမ်းရေး
Heat သည် လူများနှင့် AI ပေါင်းစပ်ထားသော cloud မှတစ်ဆင့် သိမြင်နိုင်သောဝန်ဆောင်မှုများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ပေးဆောင်ပေးသည့် on-demand ထောက်လှမ်းရေးအတွက် cloud ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
Heat သည် ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းနှင့် ထိန်းညှိခြင်း၊ ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်း၊ chatbot နှင့် စကားဝိုင်းများ၊ ရုပ်ပုံတည်းဖြတ်ခြင်းစသည်ဖြင့် အပါအဝင် ဒစ်ဂျစ်တယ်လုပ်ဆောင်ချက်များကို ကိုင်တွယ်သည်။
အချိန်နှင့်တပြေးညီ လူအစုအဝေးတစ်ခုသည် အလုပ်အသစ်များကို လုပ်ဆောင်နေပြီး AI သည် စုဆောင်းထားသောဒေတာများကို သင်ကြားပေးပါသည်။
အနုစိတ်ဆုံးနှင့် စိတ်ရှုပ်စရာအလုပ်များတွင်ပင် ပေါင်းစပ်နည်းပညာသည် အလွန်မြင့်မားသောတိကျမှုကို သေချာစေသည်။
5. IBM က Watson
IBM Watson သည် ကော်ပိုရိတ်ဒေတာများကို အမျိုးအစားခွဲရန်အတွက် AI စွမ်းရည်အမျိုးမျိုးပါဝင်သည့် Multi-cloud platform တစ်ခုဖြစ်သည်။
ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများသည် ဒေတာတွင် အပြင်အဆင်များကို ရှာဖွေရန် စိတ်ကြိုက် အမျိုးအစားခွဲခြားသည့် မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးရန် Natural Language Classifier ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ မော်ဒယ်တစ်ခုအား 15 မိနစ်ထက်နည်းသောအချိန်အတွင်း သင်လေ့ကျင့်နိုင်သည် (စက်သင်ယူမှုတွင် ယခင်အတွေ့အကြုံမလိုအပ်ပါ) နှင့် API မှတစ်ဆင့် သင့်အက်ပ်များတွင် မော်ဒယ်များကို အမြန်ထည့်သွင်းပါ။
Watson သည် စာသားထဲတွင် ခံစားချက်၊ စိတ်ခံစားမှုများနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြားမှုများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် Natural Language Understanding ဟုခေါ်သော ကြိုတင်တည်ဆောက်ထားသော စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြေရှင်းချက်ကိုလည်း ပေးပါသည်။
အထူးသီးသန့် စာသားမိုင်းတွင်းမော်ဒယ်များကို တီထွင်လိုသော အိမ်တွင်းအင်ဂျင်နီယာများရှိသည့် အဓိကကော်ပိုရေးရှင်းများအတွက် အသင့်တော်ဆုံးဖြစ်သည်။
applications ကို
စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် မတူညီသောအသုံးပြုမှုများစွာရှိသည်။ အသုံးများသော အပလီကေးရှင်းအချို့တွင်-
- ဘာသာစကား အသိအမှတ်ပြုခြင်းနဲ့ ဆင်တူပါတယ်။ ဂူဂယ်လ်ဘာသာပြန်
- အမည်မသိ သုံးစွဲသူများ၏ အသက်နှင့် ကျား၊မ အထောက်အထား
- အွန်လိုင်း အကြောင်းအရာ တဂ်လုပ်ခြင်း။
- အီးမေးလ်စပမ်းရှာဖွေခြင်း
- အွန်လိုင်းသုံးသပ်ချက် စိတ်ဓာတ်များ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။
- Siri နှင့် Alexa ကဲ့သို့သော virtual assistant များတွင် စကားပြောမှတ်မိခြင်းနည်းပညာကို အသုံးပြုထားသည်။
- သုတေသနစာတမ်းများကဲ့သို့သော ခေါင်းစဉ်ခွဲများပါသည့် စာရွက်စာတမ်းများ
ကောက်ချက်
စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းကိရိယာများသည် သင့်အား အကြောင်းအရာ၊ စိတ်ဓာတ်၊ ရည်ရွယ်ချက်နှင့် အခြားအရာများအလိုက် ဒေတာကို စီစဉ်နိုင်စေပါသည်။
၎င်းတို့သည် သင့်အား ဝင်လာသောအီးမေးလ်များကို အညွှန်းတပ်ခြင်းနှင့် ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှုတောင်းဆိုချက်များကို လမ်းကြောင်းပေးခြင်းကဲ့သို့သော အချိန်ကုန်စေသော လုပ်ငန်းစဉ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်စေပြီး သင့်ကုမ္ပဏီအပေါ် စားသုံးသူများ မည်သို့ထင်မြင်စေသည့် အရေးကြီးသောထိုးထွင်းဉာဏ်များကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်။
APIs မှတဆင့်ရရှိနိုင်သော open-source frameworks နှင့် SaaS နည်းပညာများကြောင့် စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် သင်ထင်သည်ထက်ပိုမိုလွယ်ကူပါသည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave