Szybki postęp w informatyce skomputeryzowanej lub cyfrowej zaowocował ogromną ilością informacji i danych. Tekstowe bazy danych, które są ogromnymi zbiorami dokumentów z wielu źródeł, zawierają znaczną ilość dostępnych informacji.
Bazy tekstowe stale się rozwijają ze względu na rosnącą ilość informacji dostępnych w formie elektronicznej. Ponad 80% współczesnych informacji ma postać danych nieustrukturyzowanych lub częściowo ustrukturyzowanych.
Tradycyjne metody wyszukiwania informacji stają się niewystarczające dla stale rosnącej ilości danych tekstowych. W rezultacie klasyfikacja tekstu zyskała na popularności.
Znalezienie akceptowalnych wzorców i analiza dokumentów tekstowych z ogromnych ilości danych jest kluczową trudnością w rzeczywistych dziedzinach zastosowań. Kiedyś była to skomplikowana i kosztowna procedura, ponieważ ręczne sortowanie danych wymagało czasu i zasobów.
Metody klasyfikacji tekstu okazały się być fantastycznym wyborem dla szybkiego, ekonomicznego i skalowalnego tekstu struktura danych.
Modele klasyfikacji tekstu są stosowane przez coraz większą liczbę firm, aby skutecznie radzić sobie z narastającą falą nieustrukturyzowanych danych.
W tym poście przyjrzymy się klasyfikacji tekstu, najlepszym modelom klasyfikacji tekstu i nie tylko.
Czym więc jest klasyfikacja tekstu?
Klasyfikacja tekstu to proces organizowania, strukturyzowania i filtrowania tekstu w jedną lub więcej klasyfikacji. Klasyfikacja tekstu jest wykorzystywana w różnych kontekstach, w tym w dokumentach prawnych, badaniach i aktach medycznych, a nawet w podstawowych ocenach produktów.
Firmy płacą miliony za wydobycie jak największej ilości spostrzeżeń z danych.
Istotne jest znalezienie innowacyjnych sposobów wykorzystania danych tekstowych/dokumentowych, ponieważ są one znacznie bardziej rozpowszechnione niż inne formy danych. Ponieważ dane są z natury nieustrukturyzowane i obfite, organizowanie ich w przystępny sposób może znacznie zwiększyć ich wartość.
Najlepsze modele klasyfikacji tekstu
1. NLP w chmurze Google
Google Cloud NLP to zestaw narzędzi do analizy tekstu, które mogą pomóc w identyfikowaniu spostrzeżeń w nieustrukturyzowanych danych. Google Cloud NLP (przetwarzanie języka naturalnego) to doskonały wybór dla firm, które obecnie przechowują dane w Google Cloud i chcą zintegrować się z aplikacjami Google.
Dostarczają gotowe do użycia modele dla Analiza nastrojów, wyodrębnianie jednostek, kategoryzacja treści i analiza składni.
Na przykład narzędzie kategoryzacji treści umożliwia kategoryzację dokumentów na ponad 600 różnych grup.
Jeśli potrzebujesz modelu klasyfikacji dopasowanego do konkretnego przypadku użycia, możesz skorzystać z języka naturalnego AutoML, który umożliwia opracowywanie niestandardowych rozwiązań przy użyciu własnych wstępnie zdefiniowanych kategorii.
2. Amazon Comprehend
Amazon Comprehend jest całkowicie obsługiwany przez Amazon, dlatego nie są wymagane żadne prywatne serwery. Ponadto dostępne są wstępnie wytrenowane interfejsy API, mimo że AutoML umożliwia tworzenie własnych modeli eksploracji tekstu.
Zapewnia interfejsy API, które można łatwo włączyć do aplikacji.
Dostępne są interfejsy API do analizy nastrojów, identyfikacji języka i niestandardowy interfejs API klasyfikacji, które pomagają w tworzeniu modeli klasyfikacji tekstu dostosowanych do potrzeb biznesowych.
Aby skonstruować własny model, nie potrzebujesz żadnego uczenie maszynowe doświadczenie lub znaczne umiejętności kodowania.
Jest to korzystne dla firm, które potrzebują zarządzanego oprogramowania, prostej instalacji i gotowych modeli.
3. MałpaUcz się
MonkeyLearn to zaawansowane narzędzie do kategoryzacji tekstu do oceny wszystkich nieustrukturyzowanych danych tekstowych, w tym dokumentów, odpowiedzi na ankiety, Media społecznościowe, recenzje online i opinie klientów.
Techniki przetwarzania języka naturalnego (NLP) i wyrafinowane algorytmy uczenia maszynowego umożliwić oprogramowaniu czytanie tekstów jak człowiek. Możesz być pewien, że dzięki temu Twoja analiza będzie dokładna.
Możesz bezpośrednio przesyłać dane do MonkeyLearn lub szybko łączyć się z Arkuszami Google, Excelem, Zendesk, Zapierem i innymi programami.
Potężne uczenie maszynowe MonkeyLearn ułatwia tworzenie modelu. A przy bardzo małej ilości kodowania możesz łączyć interfejsy API we wszystkich głównych językach.
4. Inteligencja cieplna
Heat to usługa w chmurze zapewniająca inteligencję na żądanie, oferująca usługi kognitywne w czasie rzeczywistym za pośrednictwem hybrydowej chmury ludzi i sztucznej inteligencji.
Heat zajmuje się działaniami cyfrowymi, w tym gromadzeniem danych, kategoryzacją i moderacją tekstu, etykietowaniem danych, chatbotami i rozmowami, edycją zdjęć i tak dalej.
Tłum ludzi w czasie rzeczywistym przetwarza nowe zadania, podczas gdy sztuczna inteligencja uczy się na zebranych danych.
Nawet w najbardziej delikatnych i kłopotliwych pracach technika hybrydowa zapewnia ultrawysoką dokładność.
5. IBM Watson
IBM Watson to wielochmurowa platforma, która oferuje różnorodne możliwości sztucznej inteligencji do kategoryzowania danych korporacyjnych.
Deweloperzy mogą używać klasyfikatora języka naturalnego do tworzenia niestandardowych modeli klasyfikacji w celu lokalizowania motywów w danych. Możesz trenować model w mniej niż 15 minut (nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z uczeniem maszynowym) i szybko włączać modele do swoich aplikacji za pośrednictwem interfejsu API.
Watson oferuje również gotowe rozwiązanie do analizy tekstu o nazwie Natural Language Understanding, którego można używać do odkrywania nastrojów, emocji i klasyfikacji w tekście.
Najlepiej nadaje się dla dużych korporacji z własnymi inżynierami, którzy chcą opracować wysoce wyspecjalizowane modele eksploracji tekstu.
Konsultacje
Istnieje wiele różnych zastosowań klasyfikacji tekstu. Niektóre typowe aplikacje to:
- Rozpoznawanie języka, podobne do tłumacz Google
- Wiek i tożsamość płci anonimowych użytkowników
- Tagowanie treści online
- Wykrywanie spamu w wiadomościach e-mail
- Analiza nastrojów opinii online
- Technologia rozpoznawania mowy jest wykorzystywana w wirtualnych asystentach, takich jak Siri i Alexa.
- Dokumenty z etykietami tematów, takie jak artykuły naukowe
Wnioski
Narzędzia do klasyfikacji tekstu umożliwiają porządkowanie danych według tematu, nastawienia, intencji i nie tylko.
Umożliwiają zautomatyzowanie czasochłonnych procesów, takich jak etykietowanie przychodzących wiadomości e-mail i kierowanie zgłoszeń do obsługi klienta, a także zapewniają istotny wgląd w to, co konsumenci myślą o Twojej firmie.
Automatyzacja klasyfikacji tekstu jest łatwiejsza niż myślisz, dzięki frameworkom open source i technologiom SaaS dostępnym za pośrednictwem interfejsów API.
Dodaj komentarz