ਕੰਪਿਊਟਰਾਈਜ਼ਡ ਜਾਂ ਡਿਜੀਟਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾਬੇਸ, ਜੋ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੈ, ਵਿੱਚ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਕਾਫ਼ੀ ਮਾਤਰਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵੱਧ ਰਹੀ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਿਰੰਤਰ ਵਿਕਾਸ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। 80% ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਕਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਜਾਂ ਅਰਧ-ਸੰਰਚਨਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੈ।
ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲਗਾਤਾਰ ਵੱਧ ਰਹੀ ਮਾਤਰਾ ਲਈ ਰਵਾਇਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਬਣ ਰਹੇ ਹਨ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਭਾਗਾਂ ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੁੰਦੀ ਸੀ ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਛਾਂਟਣ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਲੱਗਦੇ ਸਨ।
ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿਧੀਆਂ ਨੇ ਤੇਜ਼, ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ, ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਟੈਕਸਟ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਵਿਕਲਪ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਡਾਟਾ ਢਾਂਚਾ.
ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਲਗਾਤਾਰ ਵਧ ਰਹੇ ਹੜ੍ਹ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀ ਵੱਧ ਰਹੀ ਗਿਣਤੀ ਦੁਆਰਾ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਵਧੀਆ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੇਖਾਂਗੇ।
ਇਸ ਲਈ, ਪਾਠ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕੀ ਹੈ?
ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਗੀਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ, ਸੰਰਚਨਾ ਅਤੇ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਈ ਪ੍ਰਸੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਾਨੂੰਨੀ ਕਾਗਜ਼ਾਤ, ਮੈਡੀਕਲ ਖੋਜ ਅਤੇ ਫਾਈਲਾਂ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਮੂਲ ਉਤਪਾਦ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਕੰਪਨੀਆਂ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੂਝ ਕੱਢਣ ਲਈ ਲੱਖਾਂ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
ਟੈਕਸਟ/ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਡੇਟਾ ਦੇ ਦੂਜੇ ਰੂਪਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਹਨ। ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਅਤੇ ਭਰਪੂਰ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਪਚਣਯੋਗ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨਾ ਇਸਦੀ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਵਧੀਆ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਮਾਡਲ
1. ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ NLP
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਐਨਐਲਪੀ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲਸ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸੂਝ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਐਨਐਲਪੀ (ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ) ਉਹਨਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਐਪਸ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਉਹ ਲਈ ਤਿਆਰ-ਵਰਤਣ ਲਈ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਇਕਾਈ ਕੱਢਣਾ, ਸਮੱਗਰੀ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਸੰਟੈਕਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਮੱਗਰੀ ਵਰਗੀਕਰਨ ਟੂਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ 600 ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਵਰਗੀਕਰਣ ਮਾਡਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਟੋਐਮਐਲ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੱਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
2. ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਸਮਝੋ
Amazon Comprehend ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ Amazon ਦੁਆਰਾ ਹੈਂਡਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਕਿਸੇ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਸਰਵਰ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਪੂਰਵ-ਸਿਖਿਅਤ API ਉਪਲਬਧ ਹਨ, ਇਸ ਤੱਥ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਕਿ AutoML ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਟੈਕਸਟ-ਮਾਈਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ API ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਐਪਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਹਨ।
ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਭਾਸ਼ਾ ਪਛਾਣ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਵਰਗੀਕਰਣ API ਲਈ API ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਵਪਾਰਕ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੈ।
ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਨੁਭਵ ਜਾਂ ਕਾਫ਼ੀ ਕੋਡਿੰਗ ਯੋਗਤਾਵਾਂ।
ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਸੌਫਟਵੇਅਰ, ਸਧਾਰਨ ਸਥਾਪਨਾ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਬਣੇ ਮਾਡਲ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਸਰਵੇਖਣ ਜਵਾਬਾਂ ਸਮੇਤ ਤੁਹਾਡੇ ਸਾਰੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ ਟੂਲ ਹੈ। ਸਮਾਜਿਕ ਮੀਡੀਆ ਨੂੰ, ਔਨਲਾਈਨ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਫੀਡਬੈਕ।
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖ ਵਾਂਗ ਟੈਕਸਟ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਓ। ਤੁਸੀਂ ਨਿਸ਼ਚਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਹੀ ਹੋਵੇਗਾ।
ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ MonkeyLearn ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਾਂ Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier ਅਤੇ ਹੋਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜੁੜ ਸਕਦੇ ਹੋ।
MonkeyLearn ਦੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਕੋਡਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਸਾਰੀਆਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ API ਨੂੰ ਲਿੰਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
4. ਹੀਟ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ
ਹੀਟ ਆਨ-ਡਿਮਾਂਡ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਲਈ ਇੱਕ ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾ ਹੈ, ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਅਤੇ AI ਦੇ ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਕਲਾਉਡ ਦੁਆਰਾ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਬੋਧਾਤਮਕ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਹੀਟ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ, ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ, ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ, ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ, ਤਸਵੀਰ ਸੰਪਾਦਨ, ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਸਮੇਤ ਡਿਜੀਟਲ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਮਨੁੱਖੀ ਭੀੜ ਨਵੇਂ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਏਆਈ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਅਤੇ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਤਕਨੀਕ ਅਤਿ-ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
5. ਆਈਬੀਐਮ ਵਾਟਸਨ
IBM ਵਾਟਸਨ ਇੱਕ ਮਲਟੀ-ਕਲਾਊਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਡਿਵੈਲਪਰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਥੀਮਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕਸਟਮ ਵਰਗੀਕਰਣ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ 15 ਮਿੰਟਾਂ ਤੋਂ ਵੀ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ (ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਕੋਈ ਪੂਰਵ ਤਜਰਬਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ) ਅਤੇ API ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ ਐਪਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਵਾਟਸਨ ਪੂਰਵ-ਨਿਰਮਿਤ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੱਲ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਅੰਡਰਸਟੈਂਡਿੰਗ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਭਾਵਨਾਵਾਂ, ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ ਜੋ ਹਾਈਪਰ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਟੈਕਸਟ ਮਾਈਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ
ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਪਯੋਗ ਹਨ। ਕੁਝ ਆਮ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਨਤਾ, ਦੇ ਸਮਾਨ ਗੂਗਲ ਅਨੁਵਾਦ
- ਅਗਿਆਤ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਦੀ ਉਮਰ ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਪਛਾਣ
- ਔਨਲਾਈਨ ਸਮੱਗਰੀ ਟੈਗਿੰਗ
- ਈਮੇਲ ਸਪੈਮ ਖੋਜ
- ਔਨਲਾਈਨ ਸਮੀਖਿਆ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
- ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਰੀ ਅਤੇ ਅਲੈਕਸਾ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- ਵਿਸ਼ਾ ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਖੋਜ ਪੱਤਰ
ਸਿੱਟਾ
ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਟੂਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇ, ਭਾਵਨਾ, ਇਰਾਦੇ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੁਆਰਾ ਡੇਟਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਈਮੇਲਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰੂਟਿੰਗ ਕਰਨ ਵਰਗੀਆਂ ਸਮਾਂ-ਖਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਬਾਰੇ ਕੀ ਸੋਚਦੇ ਹਨ ਇਸ ਬਾਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
APIs ਦੁਆਰਾ ਉਪਲਬਧ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਅਤੇ SaaS ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਤੁਹਾਡੇ ਸੋਚਣ ਨਾਲੋਂ ਸੌਖਾ ਹੈ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ