Inhoudsopgave[Zich verstoppen][Laten zien]
Snelle vooruitgang in geautomatiseerde of digitale informatie heeft geleid tot een enorme hoeveelheid informatie en gegevens. Tekstdatabases, enorme verzamelingen documenten uit meerdere bronnen, bevatten een aanzienlijke hoeveelheid toegankelijke informatie.
Tekstdatabases ontwikkelen zich continu door de toenemende hoeveelheid informatie die in elektronische vorm beschikbaar is. Meer dan 80% van de hedendaagse informatie is in de vorm van ongestructureerde of semi-gestructureerde data.
Traditionele benaderingen voor het ophalen van informatie zijn ontoereikend voor de steeds groter wordende hoeveelheid tekstgegevens. Als gevolg hiervan heeft Tekstclassificatie aan populariteit gewonnen.
Het vinden van aanvaardbare patronen en de analyse van tekstdocumenten uit enorme hoeveelheden gegevens is een belangrijke moeilijkheid in reële toepassingsgebieden. Vroeger was het een complexe en kostbare procedure, omdat het handmatig sorteren van de gegevens tijd en middelen kostte.
Tekstclassificatiemethoden zijn een fantastische keuze gebleken voor snelle, kosteneffectieve en schaalbare tekst data structuur.
Tekstclassificatiemodellen worden door een toenemend aantal bedrijven gebruikt om de steeds groter wordende stroom van ongestructureerde gegevens met succes aan te pakken.
In dit bericht zullen we kijken naar tekstclassificatie, de beste tekstclassificatiemodellen en nog veel meer.
Dus, wat is tekstclassificatie?
Tekstclassificatie is het proces van het organiseren, structureren en filteren van tekst in een of meer classificaties. Tekstclassificatie wordt gebruikt in verschillende contexten, waaronder juridische documenten, medisch onderzoek en dossiers, en zelfs basisproductevaluaties.
Bedrijven betalen miljoenen om zoveel mogelijk inzichten uit data te halen.
Het is van cruciaal belang om innovatieve manieren te vinden om tekst-/documentgegevens te gebruiken, aangezien deze aanzienlijk vaker voorkomen dan andere vormen van gegevens. Omdat gegevens van nature ongestructureerd en overvloedig zijn, kan het op een begrijpelijke manier organiseren ervan de waarde ervan aanzienlijk vergroten.
Beste tekstclassificatiemodellen
1. Google Cloud-NLP
Google Cloud NLP is een set hulpprogramma's voor tekstanalyse waarmee u inzichten in ongestructureerde gegevens kunt identificeren. Google Cloud NLP (natuurlijke taalverwerking) is een uitstekende keuze voor bedrijven die momenteel gegevens opslaan op Google Cloud en die willen integreren met Google-apps.
Ze bieden kant-en-klare modellen voor: sentiment analyse, entiteitsextractie, inhoudscategorisatie en syntaxisanalyse.
Met de tool voor het categoriseren van inhoud kunt u bijvoorbeeld documenten indelen in meer dan 600 verschillende groepen.
Als u een classificatiemodel nodig heeft dat geschikt is voor een specifieke use case, kunt u AutoML Natural Language gebruiken, waarmee u op maat gemaakte oplossingen kunt ontwikkelen met uw eigen vooraf gedefinieerde categorieën.
2. Amazon begrijpt het
Amazon Comprehend wordt volledig beheerd door Amazon, daarom zijn er geen privéservers vereist. Bovendien zijn er vooraf getrainde API's beschikbaar, ondanks het feit dat u met AutoML uw eigen text-mining-modellen kunt bouwen.
Het biedt API's die eenvoudig in uw apps kunnen worden opgenomen.
API's voor sentimentanalyse, taalidentificatie en een aangepaste classificatie-API zijn beschikbaar om u te helpen bij het ontwikkelen van tekstclassificatiemodellen die zijn afgestemd op uw zakelijke behoeften.
Om een aangepast model te bouwen, heb je er geen nodig machine learning ervaring of aanzienlijke codeervaardigheden.
Het is voordelig voor bedrijven die beheerde software, eenvoudige installatie en kant-en-klare modellen willen.
3. AapLeren
MonkeyLearn is een geavanceerd hulpmiddel voor het categoriseren van tekst voor het evalueren van al uw ongestructureerde tekstgegevens, inclusief documenten, antwoorden op enquêtes, social media, online beoordelingen en feedback van klanten.
Natuurlijke taalverwerkingstechnieken (NLP) en geavanceerde algoritmen voor machine learning laat de software teksten lezen als een mens. U kunt er zeker van zijn dat uw analyse daardoor nauwkeurig zal zijn.
U kunt gegevens rechtstreeks uploaden naar MonkeyLearn of snel verbinding maken met Google Spreadsheets, Excel, Zendesk, Zapier en andere programma's.
De krachtige machine learning van MonkeyLearn maakt het eenvoudig om uw model te maken. En met heel weinig codering kunt u API's in alle belangrijke talen koppelen.
4. Warmte-intelligentie
Heat is een cloudservice voor on-demand intelligence, die cognitieve diensten in realtime aanbiedt via een hybride cloud van mensen en AI.
Heat handelt digitale activiteiten af, waaronder gegevensverzameling, tekstcategorisatie en -moderatie, gegevenslabels, chatbots en gesprekken, beeldbewerking, enzovoort.
Een realtime menselijke menigte verwerkt nieuwe taken, terwijl AI wordt onderwezen op de verzamelde gegevens.
Zelfs bij de meest delicate en verwarrende klussen zorgt de hybride techniek voor een ultrahoge nauwkeurigheid.
5. IBM Watson
IBM Watson is een multi-cloudplatform met een verscheidenheid aan AI-mogelijkheden voor het categoriseren van bedrijfsgegevens.
Ontwikkelaars kunnen de Natural Language Classifier gebruiken om aangepaste classificatiemodellen te maken om thema's in gegevens te lokaliseren. Je traint een model in minder dan 15 minuten (er is geen voorafgaande ervaring met machine learning nodig) en integreert snel modellen in je apps via de API.
Watson biedt ook een vooraf gebouwde oplossing voor tekstanalyse, genaamd Natural Language Understanding, die kan worden gebruikt om sentiment, emoties en classificaties in tekst te ontdekken.
Het is het meest geschikt voor grote bedrijven met interne ingenieurs die hypergespecialiseerde tekstminingmodellen willen ontwikkelen.
Toepassingen
Er zijn veel verschillende toepassingen voor tekstclassificatie. Enkele veelvoorkomende toepassingen zijn:
- Taalherkenning, vergelijkbaar met Google Vertalen
- Leeftijd en geslachtsidentiteit van anonieme gebruikers
- Taggen van online inhoud
- Detectie van e-mailspam
- Online review sentimentanalyse
- Spraakherkenningstechnologie wordt gebruikt in virtuele assistenten zoals Siri en Alexa.
- Documenten met onderwerplabels, zoals onderzoekspapers
Conclusie
Met hulpmiddelen voor tekstclassificatie kunt u gegevens ordenen op onderwerp, sentiment, intentie en meer.
Ze stellen u in staat tijdrovende processen te automatiseren, zoals het labelen van inkomende e-mails en het routeren van klantondersteuningsverzoeken, terwijl ze ook essentiële inzichten verschaffen in wat consumenten denken over uw bedrijf.
Automatisering van tekstclassificatie is eenvoudiger dan u denkt, dankzij open-source frameworks en SaaS-technologieën die beschikbaar zijn via API's.
Laat een reactie achter