Progresele rapide ale informațiilor computerizate sau digitale au dus la un volum uriaș de informații și date. Bazele de date cu text, care sunt colecții enorme de documente din surse multiple, includ o cantitate substanțială de informații accesibile.
Bazele de date cu text se dezvoltă continuu datorită cantității tot mai mari de informații disponibile în formă electronică. Peste 80% din informațiile contemporane sunt sub formă de date nestructurate sau semi-structurate.
Abordările tradiționale de regăsire a informațiilor devin inadecvate pentru volumul tot mai mare de date text. Ca rezultat, Clasificarea textului a câștigat popularitate.
Găsirea de modele acceptabile și analiza documentelor text din volume enorme de date reprezintă o dificultate cheie în domeniile de aplicare din lumea reală. Înainte era o procedură complexă și costisitoare, deoarece sortarea manuală a datelor lua timp și resurse.
Metodele de clasificare a textului s-au dovedit a fi o alegere fantastică pentru text rapid, rentabil și scalabil structură de date.
Modelele de clasificare a textului sunt folosite de un număr tot mai mare de companii pentru a gestiona cu succes fluxul tot mai mare de date nestructurate.
În această postare, vom analiza clasificarea textului, cele mai bune modele de clasificare a textului și multe altele.
Deci, ce este clasificarea textului?
Clasificarea textului este procesul de organizare, structurare și filtrare a textului în una sau mai multe clasificări. Clasificarea textului este utilizată într-o varietate de contexte, inclusiv documente juridice, cercetări și dosare medicale și chiar evaluări de bază ale produselor.
Companiile plătesc milioane pentru a extrage cât mai multe informații din date.
Este esențial să găsiți modalități inovatoare de a utiliza datele text/document, deoarece acestea sunt semnificativ mai răspândite decât alte forme de date. Deoarece datele sunt în mod inerent nestructurate și abundente, organizarea lor în moduri digerabile le poate crește semnificativ valoarea.
Cele mai bune modele de clasificare a textului
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP este un set de instrumente de analiză a textului care vă poate ajuta să identificați informații despre datele nestructurate. Google Cloud NLP (prelucrarea limbajului natural) este o alegere excelentă pentru companiile care stochează în prezent date pe Google Cloud și doresc să se integreze cu aplicațiile Google.
Ele oferă modele gata de utilizare pt Analiza sentimentului, extragerea de entități, clasificarea conținutului și analiza sintaxelor.
De exemplu, instrumentul de clasificare a conținutului vă permite să clasificați documentele în peste 600 de grupuri diferite.
Dacă aveți nevoie de un model de clasificare potrivit unui anumit caz de utilizare, puteți utiliza AutoML Natural Language, care vă permite să dezvoltați soluții personalizate folosind propriile categorii predefinite.
2. Amazon Comprehend
Amazon Comprehend este gestionat complet de Amazon, prin urmare nu sunt necesare servere private. În plus, sunt disponibile API-uri pre-antrenate, în ciuda faptului că AutoML vă permite să vă construiți propriile modele de extragere a textului.
Oferă API care sunt ușor de încorporat în aplicațiile dvs.
API-uri pentru analiza sentimentelor, identificarea limbii și un API de clasificare personalizat sunt disponibile pentru a vă ajuta să dezvoltați modele de clasificare a textului adaptate nevoilor dvs. de afaceri.
Pentru a construi un model personalizat, nu aveți nevoie de niciunul masina de învățare experiență sau abilități considerabile de codare.
Este avantajos pentru companiile care doresc software gestionat, instalare simplă și modele prefabricate.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn este un instrument sofisticat de clasificare a textului pentru evaluarea tuturor datelor dvs. text nestructurate, inclusiv documente, răspunsuri la sondaj, social media, recenzii online și feedback-ul clienților.
Tehnici de procesare a limbajului natural (NLP) și sofisticate algoritmi de învățare automată permite software-ului să citească texte ca un om. Puteți fi sigur că analiza dvs. va fi corectă ca rezultat.
Puteți încărca date direct în MonkeyLearn sau vă puteți conecta rapid cu Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier și alte programe.
Învățarea automată puternică de la MonkeyLearn simplifică crearea modelului dvs. Și cu foarte puțină codare, puteți conecta API-uri în toate limbile majore.
4. Inteligența căldurii
Heat este un serviciu cloud pentru inteligență la cerere, care oferă servicii cognitive în timp real printr-un cloud hibrid de oameni și AI.
Heat gestionează activități digitale, inclusiv colectarea datelor, clasificarea și moderarea textului, etichetarea datelor, chatbot și conversații, editarea imaginilor și așa mai departe.
O mulțime de oameni în timp real procesează noi sarcini, în timp ce AI este predată pe baza datelor adunate.
Chiar și în cele mai delicate și nedumerite lucrări, tehnica hibridă asigură o precizie ultra-înaltă.
5. IBM Watson
IBM Watson este o platformă multi-cloud care include o varietate de capabilități AI pentru clasificarea datelor corporative.
Dezvoltatorii pot folosi Natural Language Classifier pentru a crea modele de clasificare personalizate pentru a localiza teme în date. Puteți antrena un model în mai puțin de 15 minute (nu este necesară experiența anterioară cu învățarea automată) și puteți încorpora rapid modele în aplicațiile dvs. prin intermediul API-ului.
Watson oferă, de asemenea, o soluție pre-construită de analiză a textului, numită Natural Language Understanding, care poate fi folosită pentru a descoperi sentimentele, emoțiile și clasificările în text.
Este cel mai potrivit pentru marile corporații cu ingineri interni care doresc să dezvolte modele hiperspecializate de extragere a textului.
aplicatii
Există multe utilizări diferite pentru clasificarea textului. Unele aplicații comune includ:
- Recunoașterea limbii, similară cu Traducerea Google
- Vârsta și identitatea de gen a utilizatorilor anonimi
- Etichetarea conținutului online
- Detectarea spam-ului prin e-mail
- Analiza sentimentelor de recenzie online
- Tehnologia de recunoaștere a vorbirii este utilizată în asistenții virtuali precum Siri și Alexa.
- Documente cu etichete de subiecte, cum ar fi lucrări de cercetare
Concluzie
Instrumentele de clasificare a textului vă permit să aranjați datele în funcție de subiect, sentiment, intenție și multe altele.
Acestea vă permit să automatizați procesele consumatoare de timp, cum ar fi etichetarea e-mailurilor primite și direcționarea cererilor de asistență pentru clienți, oferind în același timp informații esențiale despre ceea ce cred consumatorii despre compania dvs.
Automatizarea clasificării textului este mai ușoară decât credeți, datorită cadrelor open-source și tehnologiilor SaaS disponibile prin intermediul API-urilor.
Lasă un comentariu