Os rápidos avanços na informação computadorizada ou digital resultaram em um enorme volume de informações e dados. Os bancos de dados de texto, que são enormes coleções de documentos de várias fontes, incluem uma quantidade substancial de informações acessíveis.
Os bancos de dados de texto estão em constante desenvolvimento devido à quantidade crescente de informações disponíveis em formato eletrônico. Mais de 80% das informações contemporâneas estão na forma de dados não estruturados ou semiestruturados.
As abordagens tradicionais de recuperação de informações estão se tornando inadequadas para o volume cada vez maior de dados de texto. Como resultado, a Classificação de Texto ganhou popularidade.
A descoberta de padrões aceitáveis e a análise de documentos de texto a partir de enormes volumes de dados é uma dificuldade fundamental nos campos de aplicação do mundo real. Costumava ser um procedimento complexo e caro, pois a classificação manual dos dados consumia tempo e recursos.
Os métodos de classificação de texto mostraram ser uma escolha fantástica para texto rápido, econômico e escalável estrutura de dados.
Modelos de classificação de texto estão sendo empregados por um número cada vez maior de empresas para lidar com sucesso com a crescente enxurrada de dados não estruturados.
Neste post, veremos a classificação de texto, os melhores modelos de classificação de texto e muito mais.
Então, o que é classificação de texto?
A classificação de texto é o processo de organizar, estruturar e filtrar texto em uma ou mais classificações. A classificação de texto é utilizada em vários contextos, incluindo documentos jurídicos, pesquisas e arquivos médicos e até avaliações básicas de produtos.
As empresas estão pagando milhões para extrair o máximo de insights possível dos dados.
É crucial encontrar maneiras inovadoras de usar dados de texto/documentos, pois eles são significativamente mais prevalentes do que outras formas de dados. Como os dados são inerentemente desestruturados e abundantes, organizá-los de maneira digerível pode aumentar significativamente seu valor.
Melhores modelos de classificação de texto
1. NLP do Google Cloud
O Google Cloud NLP é um conjunto de ferramentas de análise de texto que podem ajudar você a identificar insights em dados não estruturados. O Google Cloud NLP (processamento de linguagem natural) é uma excelente opção para empresas que atualmente armazenam dados no Google Cloud e desejam se integrar aos aplicativos do Google.
Eles fornecem modelos prontos para uso para análise de sentimentos, extração de entidade, categorização de conteúdo e análise de sintaxe.
Por exemplo, a ferramenta de categorização de conteúdo permite categorizar documentos em mais de 600 grupos diferentes.
Se você precisar de um modelo de classificação adequado a um caso de uso específico, poderá utilizar o AutoML Natural Language, que permite desenvolver soluções personalizadas usando suas próprias categorias predefinidas.
2. Amazon Comprehend
O Amazon Comprehend é totalmente gerenciado pela Amazon, portanto, nenhum servidor privado é necessário. Além disso, APIs pré-treinadas estão disponíveis, apesar do AutoML permitir que você crie seus próprios modelos de mineração de texto.
Ele fornece APIs simples de incorporar em seus aplicativos.
APIs para análise de sentimentos, identificação de idioma e uma API de classificação personalizada estão disponíveis para ajudá-lo a desenvolver modelos de classificação de texto adaptados às suas necessidades de negócios.
Para construir um modelo personalizado, você não precisa de nenhum aprendizado de máquina experiência ou habilidades de codificação consideráveis.
É vantajoso para empresas que desejam software gerenciado, instalação simples e modelos pré-construídos.
3. MacacoAprenda
MonkeyLearn é uma ferramenta sofisticada de categorização de texto para avaliar todos os seus dados de texto não estruturados, incluindo documentos, respostas de pesquisas, meios de comunicação social, avaliações on-line e feedback de clientes.
Técnicas de processamento de linguagem natural (PLN) e algoritmos de aprendizado de máquina permitem que o software leia textos como um humano. Você pode ter certeza de que sua análise será precisa como resultado.
Você pode fazer upload de dados diretamente no MonkeyLearn ou conectar-se rapidamente com o Planilhas Google, Excel, Zendesk, Zapier e outros programas.
O poderoso aprendizado de máquina do MonkeyLearn simplifica a criação do seu modelo. E com muito pouca codificação, você pode vincular APIs em todos os principais idiomas.
4. Inteligência de Calor
O Heat é um serviço em nuvem para inteligência sob demanda, oferecendo serviços cognitivos em tempo real por meio de uma nuvem híbrida de pessoas e IA.
O Heat lida com atividades digitais, incluindo coleta de dados, categorização e moderação de texto, rotulagem de dados, chatbots e conversas, edição de imagens e assim por diante.
Uma multidão humana em tempo real processa novas tarefas, enquanto a IA é ensinada nos dados coletados.
Mesmo nos trabalhos mais delicados e desconcertantes, a técnica híbrida garante altíssima precisão.
5. IBM Watson
O IBM Watson é uma plataforma multinuvem que inclui uma variedade de recursos de IA para categorizar dados corporativos.
Os desenvolvedores podem usar o Classificador de linguagem natural para criar modelos de classificação personalizados para localizar temas nos dados. Você pode treinar um modelo em menos de 15 minutos (não é necessária experiência prévia com aprendizado de máquina) e incorporar modelos rapidamente em seus aplicativos por meio da API.
O Watson também oferece uma solução de análise de texto pré-criada chamada Natural Language Understanding, que pode ser usada para descobrir sentimentos, emoções e classificações no texto.
É mais adequado para grandes corporações com engenheiros internos que desejam desenvolver modelos de mineração de texto hiperespecializados.
Aplicações
Há muitos usos diferentes para classificação de texto. Algumas aplicações comuns incluem:
- Reconhecimento de idioma, semelhante ao Traduz Google
- Idade e identidade de gênero dos usuários anônimos
- Marcação de conteúdo online
- Detecção de spam de e-mail
- Análise de sentimento de revisão on-line
- A tecnologia de reconhecimento de fala é utilizada em assistentes virtuais como Siri e Alexa.
- Documentos com rótulos de tópicos, como trabalhos de pesquisa
Conclusão
As ferramentas de classificação de texto permitem organizar os dados por assunto, sentimento, intenção e muito mais.
Eles permitem que você automatize processos demorados, como rotular e-mails recebidos e encaminhar solicitações de suporte ao cliente, além de fornecer informações vitais sobre o que os consumidores pensam sobre sua empresa.
A automação de classificação de texto é mais fácil do que você pensa, devido a estruturas de código aberto e tecnologias SaaS disponíveis por meio de APIs.
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