Hiter napredek računalniških ali digitalnih informacij je povzročil ogromno količino informacij in podatkov. Besedilne zbirke podatkov, ki so ogromne zbirke dokumentov iz več virov, vključujejo veliko količino dostopnih informacij.
Besedilne zbirke podatkov se nenehno razvijajo zaradi vse večje količine informacij, ki so na voljo v elektronski obliki. Več kot 80 % sodobnih informacij je v obliki nestrukturiranih ali polstrukturiranih podatkov.
Tradicionalni pristopi iskanja informacij postajajo neustrezni za vedno večji obseg besedilnih podatkov. Posledično je klasifikacija besedil pridobila na priljubljenosti.
Iskanje sprejemljivih vzorcev in analiza besedilnih dokumentov iz ogromnih količin podatkov je ključna težava na področjih uporabe v realnem svetu. Včasih je bil to zapleten in drag postopek, saj je ročno razvrščanje podatkov zahtevalo čas in sredstva.
Metode razvrščanja besedila so se izkazale za fantastično izbiro za hitro, stroškovno učinkovito in razširljivo besedilo struktura podatkov.
Vse več podjetij uporablja modele klasifikacije besedila za uspešno obvladovanje vedno večje poplave nestrukturiranih podatkov.
V tem prispevku si bomo ogledali klasifikacijo besedil, najboljše modele klasifikacije besedil in še veliko več.
Torej, kaj je klasifikacija besedila?
Klasifikacija besedila je postopek organiziranja, strukturiranja in filtriranja besedila v eno ali več klasifikacij. Klasifikacija besedila se uporablja v različnih kontekstih, vključno s pravnimi dokumenti, medicinskimi raziskavami in datotekami ter celo osnovnimi ocenami izdelkov.
Podjetja plačujejo milijone, da iz podatkov pridobijo čim več vpogledov.
Ključnega pomena je najti inovativne načine za uporabo besedilnih/dokumentnih podatkov, saj so bistveno bolj razširjeni kot druge oblike podatkov. Ker so podatki sami po sebi nestrukturirani in jih je veliko, lahko njihovo organiziranje na prebavljive načine znatno poveča njihovo vrednost.
Najboljši modeli za klasifikacijo besedil
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP je nabor orodij za analizo besedila, ki vam lahko pomagajo prepoznati vpoglede v nestrukturirane podatke. Google Cloud NLP (natural language processing) je odlična izbira za podjetja, ki trenutno shranjujejo podatke v Google Cloud in se želijo integrirati z Googlovimi aplikacijami.
Ponujajo modele, pripravljene za uporabo Analiza klime, ekstrakcija entitet, kategorizacija vsebine in sintaksna analiza.
Na primer, orodje za kategorizacijo vsebine omogoča kategorizacijo dokumentov v več kot 600 različnih skupin.
Če potrebujete klasifikacijski model, ki je primeren za določen primer uporabe, lahko uporabite naravni jezik AutoML, ki vam omogoča razvoj prilagojenih rešitev z uporabo vaših vnaprej določenih kategorij.
2. Amazonsko razumevanje
Amazon Comprehend v celoti upravlja Amazon, zato zasebni strežniki niso potrebni. Poleg tega so na voljo vnaprej usposobljeni API-ji, kljub dejstvu, da vam AutoML omogoča izdelavo lastnih modelov za rudarjenje besedila.
Ponuja API-je, ki jih je preprosto vključiti v vaše aplikacije.
API-ji za analizo razpoloženja, identifikacijo jezika in API za klasifikacijo po meri so na voljo za pomoč pri razvoju modelov klasifikacije besedila, prilagojenih vašim poslovnim potrebam.
Za izdelavo modela po meri ne potrebujete nobenega strojno učenje izkušnje ali precejšnje sposobnosti kodiranja.
To je ugodno za podjetja, ki želijo upravljano programsko opremo, preprosto namestitev in vnaprej pripravljene modele.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn je prefinjeno orodje za kategorizacijo besedila za vrednotenje vseh vaših nestrukturiranih besedilnih podatkov, vključno z dokumenti, odgovori na ankete, družbeni mediji, spletne ocene in povratne informacije strank.
Tehnike obdelave naravnega jezika (NLP) in sofisticirane algoritmi strojnega učenja programski opremi omogoča branje besedil kot človek. Lahko ste prepričani, da bo vaša analiza posledično točna.
Podatke lahko neposredno naložite v MonkeyLearn ali se hitro povežete z Google Preglednicami, Excelom, Zendeskom, Zapierjem in drugimi programi.
Zmogljivo strojno učenje MonkeyLearn olajša ustvarjanje vašega modela. Z zelo malo kodiranja lahko povežete API-je v vseh večjih jezikih.
4. Toplotna inteligenca
Heat je storitev v oblaku za inteligenco na zahtevo, ki ponuja kognitivne storitve v realnem času prek hibridnega oblaka ljudi in umetne inteligence.
Heat skrbi za digitalne dejavnosti, vključno z zbiranjem podatkov, kategorizacijo in moderiranjem besedila, označevanjem podatkov, klepetalnimi roboti in pogovori, urejanjem slik itd.
Človeška množica v realnem času obdeluje nove naloge, medtem ko se AI uči na podlagi zbranih podatkov.
Tudi pri najbolj občutljivih in zapletenih opravilih hibridna tehnika zagotavlja izjemno natančnost.
5. IBM Watson
IBM Watson je platforma z več oblaki, ki vključuje različne zmogljivosti AI za kategorizacijo podatkov podjetja.
Razvijalci lahko uporabijo klasifikator naravnega jezika za ustvarjanje modelov klasifikacije po meri za iskanje tem v podatkih. Model lahko usposobite v manj kot 15 minutah (predhodne izkušnje s strojnim učenjem niso potrebne) in hitro vključite modele v svoje aplikacije prek API-ja.
Watson ponuja tudi vnaprej izdelano rešitev za analizo besedila, imenovano Natural Language Understanding, ki jo je mogoče uporabiti za odkrivanje občutkov, čustev in klasifikacij v besedilu.
Najbolj primeren je za velike korporacije z lastnimi inženirji, ki želijo razviti hiperspecializirane modele rudarjenja besedila.
Aplikacije
Obstaja veliko različnih uporab za razvrščanje besedil. Nekatere običajne aplikacije vključujejo:
- Prepoznavanje jezika, podobno kot Google Translate
- Starost in spolna identiteta anonimnih uporabnikov
- Označevanje spletnih vsebin
- Zaznavanje vsiljene e-pošte
- Spletna analiza razpoloženja pri pregledu
- Tehnologija za prepoznavanje govora se uporablja v virtualnih pomočnikih, kot sta Siri in Alexa.
- Dokumenti z oznakami tem, kot so raziskovalne naloge
zaključek
Orodja za razvrščanje besedila vam omogočajo razvrščanje podatkov glede na temo, občutke, namen in več.
Omogočajo vam avtomatizacijo zamudnih procesov, kot je označevanje dohodnih e-poštnih sporočil in usmerjanje zahtev za podporo strankam, hkrati pa zagotavljajo pomemben vpogled v to, kaj si potrošniki mislijo o vašem podjetju.
Avtomatizacija klasifikacije besedil je lažja, kot si mislite, zaradi odprtokodnih okvirov in tehnologij SaaS, ki so na voljo prek API-jev.
Pustite Odgovori