Быстрый прогресс в компьютеризированной или цифровой информации привел к огромному объему информации и данных. Текстовые базы данных, представляющие собой огромные коллекции документов из различных источников, содержат значительный объем доступной информации.
Текстовые базы данных постоянно развиваются в связи с увеличением объема информации, доступной в электронной форме. Более 80% современной информации представлено в виде неструктурированных или полуструктурированных данных.
Традиционные подходы к поиску информации становятся неадекватными для постоянно растущего объема текстовых данных. В результате классификация текстов приобрела большую популярность.
Поиск приемлемых шаблонов и анализ текстовых документов из огромных объемов данных является ключевой трудностью в реальных областях применения. Раньше это была сложная и дорогостоящая процедура, поскольку ручная сортировка данных требовала времени и ресурсов.
Методы классификации текста оказались фантастическим выбором для быстрого, экономичного и масштабируемого текста. структура данных.
Модели классификации текста используются все большим числом компаний для успешной обработки постоянно растущего потока неструктурированных данных.
В этом посте мы рассмотрим классификацию текста, лучшие модели классификации текста и многое другое.
Итак, что такое классификация текстов?
Классификация текста — это процесс организации, структурирования и фильтрации текста по одной или нескольким классификациям. Классификация текстов используется в различных контекстах, включая юридические документы, медицинские исследования и файлы и даже базовые оценки продуктов.
Компании платят миллионы, чтобы извлечь из данных как можно больше информации.
Крайне важно найти инновационные способы использования текстовых/документных данных, поскольку они значительно более распространены, чем другие формы данных. Поскольку данные по своей природе неструктурированы и многочисленны, их удобоваримая организация может значительно повысить их ценность.
Лучшие модели классификации текста
1. Облачное НЛП Google
Google Cloud NLP — это набор инструментов для анализа текста, которые могут помочь вам найти идеи в неструктурированных данных. Google Cloud NLP (обработка естественного языка) — отличный выбор для компаний, которые в настоящее время хранят данные в Google Cloud и хотят интегрироваться с приложениями Google.
Они предоставляют готовые модели для анализ настроений, извлечение сущностей, категоризация контента и синтаксический анализ.
Например, инструмент категоризации контента позволяет разделить документы на более чем 600 различных групп.
Если вам нужна модель классификации, подходящая для конкретного варианта использования, вы можете использовать AutoML Natural Language, который позволяет разрабатывать индивидуальные решения с использованием ваших собственных предварительно определенных категорий.
2. Amazon Comprehend
Amazon Comprehend полностью обрабатывается Amazon, поэтому частные серверы не требуются. Кроме того, доступны предварительно обученные API, несмотря на то, что AutoML позволяет создавать собственные модели анализа текста.
Он предоставляет API, которые легко включить в ваши приложения.
Доступны API для анализа тональности, идентификации языка и API пользовательской классификации, которые помогут вам в разработке моделей классификации текста, адаптированных к вашим бизнес-потребностям.
Для создания пользовательской модели не требуется обучение с помощью машины опыт или значительные способности кодирования.
Это выгодно для предприятий, которым требуется управляемое программное обеспечение, простая установка и готовые модели.
3. Обезьяна
MonkeyLearn — это сложный инструмент категоризации текста для оценки всех ваших неструктурированных текстовых данных, включая документы, ответы на опросы, социальные сети, обзоры в Интернете и отзывы клиентов.
Методы обработки естественного языка (NLP) и сложные алгоритмы машинного обучения включить программное обеспечение для чтения текстов, как человек. Вы можете быть уверены, что в результате ваш анализ будет точным.
Вы можете напрямую загружать данные в MonkeyLearn или быстро подключаться к Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier и другим программам.
Мощные средства машинного обучения MonkeyLearn упрощают создание модели. И с очень небольшим количеством кода вы можете связать API на всех основных языках.
4. Тепловой интеллект
Heat — это облачный сервис для аналитики по требованию, предлагающий когнитивные услуги в режиме реального времени через гибридное облако людей и ИИ.
Heat обрабатывает цифровые действия, включая сбор данных, категоризацию и модерацию текста, маркировку данных, чат-боты и разговоры, редактирование изображений и так далее.
Человеческая толпа в реальном времени обрабатывает новые задачи, а ИИ обучается на собранных данных.
Даже в самых тонких и сложных работах гибридная техника обеспечивает сверхвысокую точность.
5. IBM Watson
IBM Watson — это мультиоблачная платформа, которая включает в себя различные возможности искусственного интеллекта для категоризации корпоративных данных.
Разработчики могут использовать классификатор естественного языка для создания пользовательских моделей классификации для поиска тем в данных. Вы можете обучить модель менее чем за 15 минут (предварительный опыт работы с машинным обучением не требуется) и быстро включить модели в свои приложения через API.
Watson также предлагает готовое решение для анализа текста под названием «Понимание естественного языка», которое можно использовать для обнаружения тональности, эмоций и классификаций в тексте.
Он лучше всего подходит для крупных корпораций со штатными инженерами, которые хотят разработать гиперспециализированные модели интеллектуального анализа текста.
Приложения
Существует множество различных применений классификации текста. Некоторые распространенные приложения включают в себя:
- Распознавание языка, похожее на Google Translate,
- Возраст и пол анонимных пользователей
- Маркировка онлайн-контента
- Обнаружение спама в электронной почте
- Анализ настроений в онлайн-обзорах
- Технология распознавания речи используется в виртуальных помощниках, таких как Siri и Alexa.
- Документы с тематическими метками, например исследовательские работы.
Заключение
Инструменты классификации текста позволяют упорядочивать данные по теме, настроению, намерению и т. д.
Они позволяют автоматизировать трудоемкие процессы, такие как маркировка входящих сообщений электронной почты и маршрутизация запросов в службу поддержки клиентов, а также предоставляют важную информацию о том, что потребители думают о вашей компании.
Автоматизировать классификацию текста проще, чем вы думаете, благодаря платформам с открытым исходным кодом и технологиям SaaS, доступным через API.
Оставьте комментарий