Përparimet e shpejta në informacionin e kompjuterizuar ose dixhital kanë rezultuar në një vëllim të madh informacioni dhe të dhënash. Bazat e të dhënave tekstuale, të cilat janë koleksione të mëdha dokumentesh nga burime të shumta, përfshijnë një sasi të konsiderueshme informacioni të aksesueshëm.
Bazat e të dhënave tekstuale po zhvillohen vazhdimisht për shkak të sasisë në rritje të informacionit të disponueshëm në formë elektronike. Më shumë se 80% e informacionit bashkëkohor është në formën e të dhënave të pastrukturuara ose gjysmë të strukturuara.
Qasjet tradicionale të marrjes së informacionit po bëhen të papërshtatshme për vëllimin gjithnjë në rritje të të dhënave tekstuale. Si rezultat, Klasifikimi i Tekstit ka fituar popullaritet.
Gjetja e modeleve të pranueshme dhe analiza e dokumenteve tekstuale nga vëllime të mëdha të dhënash është një vështirësi kryesore në fushat e aplikimit në botën reale. Dikur ishte një procedurë komplekse dhe e kushtueshme pasi renditja manuale e të dhënave kërkonte kohë dhe burime.
Metodat e klasifikimit të tekstit janë treguar të jenë një zgjedhje fantastike për tekst të shpejtë, me kosto efektive dhe të shkallëzuar struktura e të dhënave.
Modelet e klasifikimit të tekstit janë duke u përdorur nga një numër në rritje kompanish për të trajtuar me sukses vërshimin gjithnjë në rritje të të dhënave të pastrukturuara.
Në këtë postim, ne do të shqyrtojmë klasifikimin e tekstit, modelet më të mira të klasifikimit të tekstit dhe shumë më tepër.
Pra, çfarë është klasifikimi i tekstit?
Klasifikimi i tekstit është procesi i organizimit, strukturimit dhe filtrimit të tekstit në një ose më shumë klasifikime. Klasifikimi i tekstit përdoret në një sërë kontekstesh, duke përfshirë dokumentet ligjore, kërkimet mjekësore dhe dosjet, madje edhe vlerësimet bazë të produkteve.
Kompanitë po paguajnë miliona për të nxjerrë sa më shumë njohuri të jetë e mundur nga të dhënat.
Është thelbësore të gjenden mënyra inovative për të përdorur të dhënat e tekstit/dokumentit pasi ato janë dukshëm më të përhapura se format e tjera të të dhënave. Për shkak se të dhënat janë në thelb të pastrukturuara dhe të bollshme, organizimi i tyre në mënyra të tretshme mund të rrisë ndjeshëm vlerën e tyre.
Modelet më të mira të klasifikimit të tekstit
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP është një grup mjetesh të analizës së tekstit që mund t'ju ndihmojnë të identifikoni njohuritë në të dhënat e pastrukturuara. Google Cloud NLP (përpunimi i gjuhës natyrore) është një zgjedhje e shkëlqyer për bizneset që aktualisht ruajnë të dhëna në Google Cloud dhe dëshirojnë të integrohen me aplikacionet e Google.
Ato ofrojnë modele të gatshme për përdorim për Analiza ndjenjë, nxjerrja e entitetit, kategorizimi i përmbajtjes dhe analiza sintaksore.
Për shembull, mjeti i kategorizimit të përmbajtjes ju lejon të kategorizoni dokumentet në mbi 600 grupe të ndryshme.
Nëse keni nevojë për një model klasifikimi të përshtatshëm për një rast specifik përdorimi, mund të përdorni AutoML Natural Language, e cila ju lejon të zhvilloni zgjidhje të personalizuara duke përdorur kategoritë tuaja të paracaktuara.
2. Amazon Comprehend
Amazon Comprehend trajtohet plotësisht nga Amazon, prandaj nuk kërkohen serverë privatë. Për më tepër, API-të e trajnuara paraprakisht janë të disponueshme, pavarësisht nga fakti që AutoML ju lejon të ndërtoni modelet tuaja të nxjerrjes së tekstit.
Ai ofron API që janë të thjeshta për t'u përfshirë në aplikacionet tuaja.
API-të për analizën e ndjenjave, identifikimin e gjuhës dhe një API të klasifikimit të personalizuar janë të disponueshme për t'ju ndihmuar në zhvillimin e modeleve të klasifikimit të tekstit të përshtatura për nevojat e biznesit tuaj.
Për të ndërtuar një model me porosi, nuk ju nevojitet asnjë Mësimi makinë përvojë ose aftësi të konsiderueshme kodimi.
Është e dobishme për bizneset që duan softuer të menaxhuar, instalim të thjeshtë dhe modele të para-ndërtuara.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn është një mjet i sofistikuar i kategorizimit të tekstit për vlerësimin e të gjitha të dhënave tuaja të tekstit të pastrukturuara, duke përfshirë dokumentet, përgjigjet e anketës, Mediat sociale, komente në internet dhe komente nga klientët.
Teknika të përpunimit të gjuhës natyrore (NLP) dhe të sofistikuara algoritme të mësimit të makinerisë mundësojë softuerin të lexojë tekste si një njeri. Ju mund të jeni i sigurt se analiza juaj do të jetë e saktë si rezultat.
Mund të ngarkoni drejtpërdrejt të dhëna në MonkeyLearn ose të lidheni me shpejtësi me Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier dhe programe të tjera.
Mësimi i fuqishëm i makinerisë i MonkeyLearn e bën të thjeshtë krijimin e modelit tuaj. Dhe me shumë pak kodim, ju mund të lidhni API-të në të gjitha gjuhët kryesore.
4. Inteligjenca e nxehtësisë
Heat është një shërbim cloud për inteligjencën sipas kërkesës, duke ofruar shërbime njohëse në kohë reale nëpërmjet një reje hibride njerëzish dhe AI.
Heat trajton aktivitetet dixhitale, duke përfshirë mbledhjen e të dhënave, kategorizimin dhe moderimin e tekstit, etiketimin e të dhënave, chatbots dhe bisedat, redaktimin e fotografive, etj.
Një turmë njerëzore në kohë reale përpunon detyra të reja, ndërsa AI mësohet mbi të dhënat e mbledhura.
Edhe në punët më delikate dhe më konfuze, teknika hibride siguron saktësi jashtëzakonisht të lartë.
5. IBM Watson
IBM Watson është një platformë me shumë re që përfshin një sërë aftësish të AI për kategorizimin e të dhënave të korporatës.
Zhvilluesit mund të përdorin Klasifikuesin e Gjuhëve Natyrore për të krijuar modele klasifikimi të personalizuara për të lokalizuar temat në të dhëna. Ju mund të stërvitni një model në më pak se 15 minuta (nuk kërkohet përvojë paraprake me mësimin e makinerive) dhe t'i përfshini shpejt modelet në aplikacionet tuaja nëpërmjet API-së.
Watson ofron gjithashtu një zgjidhje të ndërtuar paraprakisht të analizës së tekstit të quajtur Kuptimi i gjuhës natyrore, i cili mund të përdoret për të zbuluar ndjenjat, emocionet dhe klasifikimet në tekst.
Ai është më i përshtatshmi për korporatat e mëdha me inxhinierë të brendshëm që dëshirojnë të zhvillojnë modele hiper-specializuese të minierave të tekstit.
Aplikime
Ka shumë përdorime të ndryshme për klasifikimin e tekstit. Disa aplikacione të zakonshme përfshijnë:
- Njohja e gjuhës, e ngjashme me Google Translate
- Mosha dhe identiteti gjinor i përdoruesve anonimë
- Etiketimi i përmbajtjes në internet
- Zbulimi i postës së padëshiruar me email
- Analiza e ndjenjave të rishikimit në internet
- Teknologjia e njohjes së të folurit përdoret në asistentë virtualë si Siri dhe Alexa.
- Dokumente me etiketa temash, të tilla si punime kërkimore
Përfundim
Mjetet e klasifikimit të tekstit ju lejojnë të rregulloni të dhënat sipas subjektit, ndjenjës, qëllimit dhe më shumë.
Ato ju mundësojnë të automatizoni proceset që kërkojnë kohë, të tilla si etiketimi i emaileve hyrëse dhe kursimi i kërkesave për mbështetje të klientit, duke ofruar gjithashtu njohuri jetike për atë që konsumatorët mendojnë për kompaninë tuaj.
Automatizimi i klasifikimit të tekstit është më i lehtë nga sa mendoni, për shkak të kornizave me burim të hapur dhe teknologjive SaaS të disponueshme nëpërmjet API-ve.
Lini një Përgjigju