कम्प्यूटराइज्ड वा डिजिटल जानकारीमा द्रुत प्रगतिले सूचना र डाटाको ठूलो मात्रामा परिणाम दिएको छ। पाठ डाटाबेसहरू, जुन धेरै स्रोतहरूबाट कागजातहरूको विशाल संग्रह हो, पहुँचयोग्य जानकारीको पर्याप्त मात्रा समावेश गर्दछ।
इलेक्ट्रोनिक फारममा उपलब्ध जानकारीको बढ्दो मात्राको कारण पाठ डाटाबेसहरू निरन्तर विकास हुँदैछन्। 80% भन्दा बढी समकालीन जानकारी असंरचित वा अर्ध-संरचित डेटा को रूप मा छ।
पाठ डेटाको बढ्दो मात्राको लागि परम्परागत जानकारी पुन: प्राप्ति दृष्टिकोण अपर्याप्त हुँदै गइरहेको छ। फलस्वरूप, पाठ वर्गीकरण लोकप्रियता मा प्राप्त भएको छ।
स्वीकार्य ढाँचाहरू खोज्नु र डाटाको विशाल मात्राबाट पाठ कागजातहरूको विश्लेषण वास्तविक-विश्व अनुप्रयोग क्षेत्रहरूमा प्रमुख कठिनाई हो। यो एक जटिल र महँगो प्रक्रिया हुन्थ्यो किनभने म्यानुअल रूपमा डेटा क्रमबद्ध गर्न समय र स्रोतहरू लाग्थ्यो।
पाठ वर्गीकरण विधिहरू छिटो, लागत-प्रभावी, र स्केलेबल पाठको लागि उत्कृष्ट विकल्प देखाइएको छ। डाटा संरचना.
अव्यवस्थित डाटाको बढ्दो बाढीलाई सफलतापूर्वक व्यवस्थापन गर्नका लागि बढ्दो संख्यामा कम्पनीहरूद्वारा पाठ वर्गीकरण मोडेलहरू प्रयोग भइरहेका छन्।
यस पोष्टमा, हामी पाठ वर्गीकरण, उत्तम पाठ वर्गीकरण मोडेलहरू, र अधिकमा हेर्नेछौं।
त्यसोभए, पाठ वर्गीकरण के हो?
पाठ वर्गीकरण भनेको एक वा बढी वर्गीकरणमा पाठलाई व्यवस्थित गर्ने, संरचना गर्ने र फिल्टर गर्ने प्रक्रिया हो। पाठ वर्गीकरण कानूनी कागजातहरू, चिकित्सा अनुसन्धान र फाइलहरू, र आधारभूत उत्पादन मूल्याङ्कनहरू सहित विभिन्न सन्दर्भहरूमा प्रयोग गरिन्छ।
कम्पनीहरूले डाटाबाट सकेसम्म धेरै अन्तरदृष्टि निकाल्न लाखौं तिरिरहेका छन्।
पाठ/कागजात डेटा प्रयोग गर्नको लागि अभिनव तरिकाहरू फेला पार्न महत्त्वपूर्ण छ किनभने तिनीहरू डेटाका अन्य रूपहरू भन्दा धेरै प्रचलित छन्। किनभने डाटा स्वाभाविक रूपमा असंरचित र प्रचुर मात्रामा छ, यसलाई पाचन तरिकामा व्यवस्थित गर्नाले यसको मूल्यमा उल्लेखनीय वृद्धि गर्न सक्छ।
उत्तम पाठ वर्गीकरण मोडेल
1. गुगल क्लाउड NLP
Google क्लाउड NLP पाठ विश्लेषण उपकरणहरूको सेट हो जसले तपाईंलाई असंरचित डेटामा अन्तर्दृष्टिहरू पहिचान गर्न मद्दत गर्न सक्छ। गुगल क्लाउड एनएलपी (प्राकृतिक भाषा प्रशोधन) हाल गुगल क्लाउडमा डाटा भण्डारण गर्ने र गुगल एपहरूसँग एकीकृत गर्न चाहने व्यवसायहरूका लागि उत्कृष्ट विकल्प हो।
तिनीहरूले प्रयोग गर्न तयार मोडेलहरू प्रदान गर्छन् भावनात्मक विश्लेषण, संस्था निकासी, सामग्री वर्गीकरण, र वाक्यविन्यास विश्लेषण।
उदाहरणका लागि, सामग्री वर्गीकरण उपकरणले तपाईंलाई कागजातहरूलाई 600 भन्दा बढी विभिन्न समूहहरूमा वर्गीकरण गर्न अनुमति दिन्छ।
यदि तपाइँलाई एक विशेष प्रयोग केसको लागि उपयुक्त वर्गीकरण मोडेल चाहिन्छ भने, तपाइँ AutoML प्राकृतिक भाषा प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ, जसले तपाइँलाई तपाइँको आफ्नै पूर्व-परिभाषित कोटीहरू प्रयोग गरी अनुकूलित समाधानहरू विकास गर्न अनुमति दिन्छ।
2. अमेजन बुझ्नुहोस्
Amazon Comprehend पूर्ण रूपमा Amazon द्वारा ह्यान्डल गरिएको छ, त्यसैले कुनै निजी सर्भरहरू आवश्यक पर्दैन। यसबाहेक, अटोएमएलले तपाईंलाई आफ्नै पाठ-खनन मोडेलहरू निर्माण गर्न अनुमति दिन्छ भन्ने तथ्यको बावजुद पूर्व-प्रशिक्षित API हरू उपलब्ध छन्।
यसले API हरू प्रदान गर्दछ जुन तपाइँको एपहरूमा समावेश गर्न सरल छ।
भावना विश्लेषण, भाषा पहिचान, र अनुकूलन वर्गीकरण API को लागी तपाइँको व्यापार आवश्यकताहरु अनुरूप पाठ वर्गीकरण मोडेलहरु को विकास मा सहयोग को लागी उपलब्ध छ।
अनुकूलन मोडेल निर्माण गर्न, तपाईंलाई कुनै पनि आवश्यक पर्दैन मेशिन सिकाइ अनुभव वा पर्याप्त कोडिङ क्षमताहरू।
व्यवस्थित सफ्टवेयर, सरल स्थापना, र पूर्व-निर्मित मोडेलहरू चाहने व्यवसायहरूको लागि यो फाइदाजनक छ।
3. बाँदर लर्न
MonkeyLearn कागजातहरू, सर्वेक्षण जवाफहरू सहित तपाईंको सबै असंरचित पाठ डेटाको मूल्याङ्कन गर्नको लागि एक परिष्कृत पाठ वर्गीकरण उपकरण हो। सामाजिक संजाल, अनलाइन समीक्षा, र ग्राहक प्रतिक्रिया।
प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) प्रविधि र परिष्कृत मेशिन शिक्षा एल्गोरिदम मानिस जस्तै पाठ पढ्न सफ्टवेयर सक्षम गर्नुहोस्। तपाईं निश्चित हुन सक्नुहुन्छ कि तपाईंको विश्लेषण परिणामको रूपमा सही हुनेछ।
तपाईं सीधै MonkeyLearn मा डाटा अपलोड गर्न सक्नुहुन्छ वा Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier र अन्य कार्यक्रमहरूसँग द्रुत रूपमा जडान गर्न सक्नुहुन्छ।
MonkeyLearn को शक्तिशाली मेसिन लर्निङले तपाईंको मोडेल सिर्जना गर्न सजिलो बनाउँछ। र धेरै थोरै कोडिङको साथ, तपाइँ सबै प्रमुख भाषाहरूमा API लाई लिङ्क गर्न सक्नुहुन्छ।
4. गर्मी बुद्धि
Heat भनेको माग अनुसारको बौद्धिकताको लागि क्लाउड सेवा हो, जसले मानिसहरू र AI को हाइब्रिड क्लाउड मार्फत वास्तविक समयमा संज्ञानात्मक सेवाहरू प्रदान गर्दछ।
तापले डाटा सङ्कलन, पाठ वर्गीकरण र मध्यस्थता, डाटा लेबलिङ, च्याटबट र कुराकानी, तस्विर सम्पादन, र यस्तै अन्य डिजिटल गतिविधिहरू ह्यान्डल गर्दछ।
वास्तविक-समय मानव भीडले नयाँ कार्यहरू प्रशोधन गर्दछ, जबकि AI सङ्कलन गरिएको डाटामा सिकाइन्छ।
सबैभन्दा नाजुक र अन्योलमा पर्ने कामहरूमा पनि, हाइब्रिड प्रविधिले अति-उच्च सटीकता सुनिश्चित गर्दछ।
5. IBM वाटसन
IBM Watson एक बहु-क्लाउड प्लेटफर्म हो जसमा कर्पोरेट डाटा वर्गीकरणका लागि विभिन्न प्रकारका AI क्षमताहरू समावेश छन्।
विकासकर्ताहरूले डेटामा विषयवस्तुहरू पत्ता लगाउन अनुकूलन वर्गीकरण मोडेलहरू सिर्जना गर्न प्राकृतिक भाषा वर्गीकरणकर्ता प्रयोग गर्न सक्छन्। तपाईले 15 मिनेट भन्दा कममा मोडेललाई तालिम दिन सक्नुहुन्छ (मेसिन लर्निङको साथ कुनै पूर्व अनुभव आवश्यक छैन) र API मार्फत तुरुन्तै तपाइँका एपहरूमा मोडेलहरू समावेश गर्नुहोस्।
वाटसनले प्राकृतिक भाषा बुझाइ भनिने पूर्व-निर्मित पाठ विश्लेषण समाधान पनि प्रदान गर्दछ, जुन पाठमा भावना, भावनाहरू, र वर्गीकरणहरू पत्ता लगाउन प्रयोग गर्न सकिन्छ।
हाइपर-स्पेशलाइज्ड टेक्स्ट माइनिङ मोडेलहरू विकास गर्न चाहने इन-हाउस इन्जिनियरहरू भएका ठूला निगमहरूका लागि यो सबैभन्दा उपयुक्त छ।
आवेदन
पाठ वर्गीकरणको लागि धेरै फरक प्रयोगहरू छन्। केहि सामान्य अनुप्रयोगहरू समावेश छन्:
- भाषा पहिचान, जस्तै गुगल अनुवाद्
- बेनामी प्रयोगकर्ताहरूको उमेर र लिङ्ग पहिचान
- अनलाइन सामग्री ट्यागिङ
- इमेल स्प्याम पत्ता लगाउने
- अनलाइन समीक्षा भावना विश्लेषण
- सिरी र एलेक्सा जस्ता भर्चुअल सहायकहरूमा वाक् पहिचान प्रविधिको प्रयोग गरिन्छ।
- विषय लेबल भएका कागजातहरू, जस्तै अनुसन्धान पत्रहरू
निष्कर्ष
पाठ वर्गीकरण उपकरणहरूले तपाईंलाई विषय, भावना, अभिप्राय, र थप अनुसार डेटा व्यवस्थित गर्न दिन्छ।
तिनीहरूले तपाईंलाई समय-उपभोग प्रक्रियाहरू स्वचालित गर्न सक्षम बनाउँछन् जस्तै आगमन इमेलहरू लेबल गर्ने र ग्राहक समर्थन अनुरोधहरू राउट गर्ने, साथै उपभोक्ताहरूले तपाईंको कम्पनीको बारेमा के सोच्छन् भन्नेमा महत्त्वपूर्ण अन्तर्दृष्टि प्रदान गर्दछ।
एपीआई मार्फत उपलब्ध खुला स्रोत फ्रेमवर्क र SaaS प्रविधिहरूका कारण पाठ वर्गीकरण स्वचालन तपाईंले सोचेभन्दा सजिलो छ।
जवाफ छाड्नुस्