Брзи напредак компјутеризованих или дигиталних информација резултирао је огромном количином информација и података. Текстуалне базе података, које су огромне збирке докумената из више извора, садрже значајну количину доступних информација.
Текстуалне базе података се континуирано развијају због све веће количине информација доступних у електронском облику. Више од 80% савремених информација је у облику неструктурираних или полуструктурираних података.
Традиционални приступи проналажењу информација постају неадекватни за све већи обим текстуалних података. Као резултат тога, Класификација текста је добила на популарности.
Проналажење прихватљивих образаца и анализа текстуалних докумената из огромних количина података представља кључну потешкоћу у областима примене у стварном свету. Некада је то била сложена и скупа процедура јер је ручно сортирање података захтевало време и ресурсе.
Методе класификације текста показале су се као фантастичан избор за брз, економичан и скалабилан текст структура података.
Све већи број компанија користи моделе класификације текста како би се успешно носили са све већом поплавом неструктурираних података.
У овом посту ћемо погледати класификацију текста, најбоље моделе класификације текста и још много тога.
Дакле, шта је класификација текста?
Класификација текста је процес организовања, структурирања и филтрирања текста у једну или више класификација. Класификација текста се користи у различитим контекстима, укључујући правне документе, медицинска истраживања и досијее, па чак и основне процене производа.
Компаније плаћају милионе да извуку што више увида из података.
Од кључне је важности пронаћи иновативне начине за коришћење података о тексту/документу јер су они знатно заступљенији од других облика података. Пошто су подаци инхерентно неструктурирани и обилни, њихово организовање на пробављиве начине може значајно повећати њихову вредност.
Најбољи модели класификације текста
1. Гоогле Цлоуд НЛП
Гоогле Цлоуд НЛП је скуп алата за анализу текста који вам могу помоћи да идентификујете увиде у неструктуриране податке. Гоогле Цлоуд НЛП (обрада природног језика) је одличан избор за предузећа која тренутно чувају податке у Гоогле Цлоуд-у и желе да се интегришу са Гоогле апликацијама.
Они пружају моделе спремне за употребу за анализа сентимента, издвајање ентитета, категоризација садржаја и анализа синтаксе.
На пример, алатка за категоризацију садржаја омогућава вам да категоришете документе у преко 600 различитих група.
Ако вам је потребан модел класификације који одговара специфичном случају употребе, можете користити АутоМЛ природни језик, који вам омогућава да развијете прилагођена решења користећи сопствене унапред дефинисане категорије.
2. Амазон Цомпрехенд
Амазон Цомпрехенд у потпуности управља Амазон, стога нису потребни приватни сервери. Штавише, доступни су унапред обучени АПИ-ји, упркос чињеници да вам АутоМЛ омогућава да направите сопствене моделе за рударење текста.
Пружа АПИ-је које је једноставно уградити у ваше апликације.
АПИ-ји за анализу расположења, идентификацију језика и АПИ прилагођене класификације су доступни да вам помогну у развоју модела класификације текста прилагођених вашим пословним потребама.
Да бисте направили прилагођени модел, није вам потребан никакав Машина учење искуство или знатне способности кодирања.
То је корисно за предузећа која желе управљани софтвер, једноставну инсталацију и унапред изграђене моделе.
3. МонкеиЛеарн
МонкеиЛеарн је софистицирани алат за категоризацију текста за процену свих ваших неструктурираних текстуалних података, укључујући документе, одговоре на анкете, друштвени медији, онлајн рецензије и повратне информације купаца.
Технике обраде природног језика (НЛП) и софистициране алгоритми машинског учења омогући софтверу да чита текстове као човек. Можете бити сигурни да ће ваша анализа бити тачна као резултат.
Можете директно да отпремите податке у МонкеиЛеарн или да се брзо повежете са Гоогле Схеетс, Екцел, Зендеск, Запиер и другим програмима.
МонкеиЛеарн-ово моћно машинско учење олакшава креирање вашег модела. И са врло мало кодирања, можете повезати АПИ-је на свим главним језицима.
4. Хеат Интеллигенце
Хеат је услуга у облаку за интелигенцију на захтев, која нуди когнитивне услуге у реалном времену преко хибридног облака људи и вештачке интелигенције.
Хеат управља дигиталним активностима, укључујући прикупљање података, категоризацију и модерирање текста, означавање података, цхат ботове и разговоре, уређивање слика итд.
Људска гомила у реалном времену обрађује нове задатке, док се АИ учи на прикупљеним подацима.
Чак и у најделикатнијим и најзахтјевнијим пословима, хибридна техника обезбеђује ултра-високу прецизност.
5. ИБМ Ватсон
ИБМ Ватсон је мулти-цлоуд платформа која укључује различите могућности вештачке интелигенције за категоризацију корпоративних података.
Програмери могу да користе класификатор природног језика за креирање прилагођених модела класификације за лоцирање тема у подацима. Можете да обучите модел за мање од 15 минута (није потребно претходно искуство са машинским учењем) и брзо да уградите моделе у своје апликације преко АПИ-ја.
Вотсон такође нуди унапред изграђено решење за анализу текста под називом Разумевање природног језика, које се може користити за откривање осећања, емоција и класификација у тексту.
Најприкладнији је за велике корпорације са интерним инжењерима који желе да развију хиперспецијализоване моделе рударења текста.
aplikacije
Постоји много различитих употреба за класификацију текста. Неке уобичајене апликације укључују:
- Препознавање језика, слично Гоогле Транслате
- Старост и полни идентитет анонимних корисника
- Означавање садржаја на мрежи
- Откривање нежељене е-поште
- Анализа сентимента прегледа на мрежи
- Технологија препознавања говора се користи у виртуелним помоћницима као што су Сири и Алека.
- Документи са ознакама тема, као што су истраживачки радови
Zakljucak
Алати за класификацију текста вам омогућавају да организујете податке према теми, осећању, намери и још много тога.
Они вам омогућавају да аутоматизујете процесе који одузимају много времена, као што је означавање долазних е-порука и усмеравање захтева за корисничку подршку, а истовремено пружају витални увид у оно што потрошачи мисле о вашој компанији.
Аутоматизација класификације текста је лакша него што мислите, захваљујући оквирима отвореног кода и СааС технологијама доступним преко АПИ-ја.
Ostavite komentar