Kamajuan anu gancang dina inpormasi komputerisasi atanapi digital nyababkeun jumlah inpormasi sareng data anu ageung. Basis data téks, anu mangrupikeun kumpulan dokumén anu ageung tina sababaraha sumber, kalebet jumlah inpormasi anu tiasa diaksés.
Basis data téks terus-terusan ngembang kusabab jumlah inpormasi anu sayogi dina bentuk éléktronik. Langkung ti 80% inpormasi kontemporer aya dina bentuk data henteu terstruktur atanapi semi-terstruktur.
pendekatan dimeunangkeun informasi tradisional anu jadi inadequate pikeun volume kantos-ngaronjatkeun data téks. Hasilna, Klasifikasi Téks parantos janten popularitas.
Pananjung pola anu tiasa ditampi sareng analisa dokumén téks tina volume data anu ageung mangrupikeun kasusah konci dina widang aplikasi dunya nyata. Éta mangrupikeun prosedur anu rumit sareng mahal sabab nyortir data sacara manual butuh waktos sareng sumber.
Métode Klasifikasi Téks parantos nunjukkeun janten pilihan anu saé pikeun téks anu gancang, biaya-éféktif, sareng tiasa skala struktur data.
Modél klasifikasi téks dianggo ku seueur perusahaan pikeun suksés nanganan banjir data henteu terstruktur anu terus-terusan.
Dina tulisan ieu, urang bakal ningali kana klasifikasi téks, modél klasifikasi téks pangsaéna, sareng seueur deui.
Janten, naon klasifikasi téks?
Klasifikasi téks nyaéta prosés ngaorganisasikeun, nyusun, jeung nyaring téks kana hiji atawa leuwih klasifikasi. Klasifikasi téks dianggo dina rupa-rupa kontéks, kalebet makalah hukum, panalungtikan médis sareng file, sareng évaluasi produk dasar.
Perusahaan mayar jutaan pikeun nimba saloba wawasan tina data.
Penting pisan pikeun milari cara inovatif pikeun ngagunakeun data téks / dokumén sabab sacara signifikan langkung umum tibatan bentuk data anu sanés. Kusabab data sacara alami henteu terstruktur sareng seueur pisan, pangaturna ku cara dicerna tiasa sacara signifikan ningkatkeun nilaina.
Modél klasifikasi téks pangalusna
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP mangrupikeun sakumpulan alat analisis téks anu tiasa ngabantosan anjeun ngaidentipikasi wawasan dina data anu henteu terstruktur. Google Cloud NLP (pangolah basa alami) mangrupikeun pilihan anu saé pikeun usaha anu ayeuna nyimpen data dina Google Cloud sareng hoyong ngahijikeun sareng aplikasi Google.
Aranjeunna nyadiakeun model siap pake pikeun analisis sentimen, ékstraksi éntitas, categorization eusi, jeung analisis sintaksis.
Contona, alat categorization eusi ngidinan Anjeun pikeun ngagolongkeun dokumén kana leuwih 600 grup béda.
Upami anjeun peryogi modél klasifikasi anu cocog sareng kasus pamakean khusus, anjeun tiasa nganggo AutoML Natural Language, anu ngamungkinkeun anjeun pikeun ngembangkeun solusi anu disesuaikan nganggo kategori anu tos ditetepkeun ku anjeun.
2. Amazon ngartos
Amazon Comprehend parantos diurus ku Amazon, janten henteu aya server pribadi anu diperyogikeun. Salaku tambahan, API anu tos dilatih sayogi, sanaos kanyataan yén AutoML ngamungkinkeun anjeun ngawangun modél pertambangan téks anjeun nyalira.
Éta nyayogikeun API anu saderhana pikeun dilebetkeun kana aplikasi anjeun.
API pikeun analisis sentimen, idéntifikasi basa, sareng API klasifikasi khusus sayogi pikeun ngabantosan anjeun dina ngamekarkeun modél klasifikasi téks anu cocog sareng kabutuhan bisnis anjeun.
Pikeun ngawangun modél khusus, anjeun henteu peryogi nanaon learning mesin pangalaman atawa kamampuhan coding considerable.
Éta nguntungkeun pikeun usaha anu hoyong parangkat lunak anu diurus, pamasangan saderhana, sareng modél anu tos diwangun.
3. Monyet Diajar
MonkeyLearn mangrupikeun alat categorization téks anu canggih pikeun ngevaluasi sadaya data téks anjeun anu henteu terstruktur, kalebet dokumén, balesan survey, média sosial, ulasan online, sarta eupan balik customer.
Téhnik ngolah basa alami (NLP) sareng canggih algoritma pembelajaran mesin Aktipkeun parangkat lunak maca téks sapertos manusa. Anjeun tiasa mastikeun yén analisa anjeun bakal akurat salaku hasilna.
Anjeun tiasa langsung unggah data kana MonkeyLearn atanapi nyambung gancang sareng Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier, sareng program sanésna.
Pembelajaran mesin anu kuat MonkeyLearn ngagampangkeun nyiptakeun modél anjeun. Sareng kalayan sakedik coding, anjeun tiasa ngaitkeun API dina sadaya basa utama.
4. Panas AKAL
Panas nyaéta layanan awan pikeun kecerdasan on-demand, nawarkeun jasa kognitif sacara real-time ngaliwatan awan hibrid jalma jeung AI.
Panas handles kagiatan digital kaasup ngumpulkeun data, categorization téks na moderation, labél data, chatbots jeung paguneman, ngedit gambar, jeung saterusna.
Riungan manusa sacara real-time ngolah tugas anyar, sedengkeun AI diajarkeun kana data anu dikumpulkeun.
Malah dina padamelan anu paling hipu sareng ngabingungkeun, téknik hibrida ngajamin akurasi ultra luhur.
5. IBM Watson
IBM Watson mangrupikeun platform multi-awan anu kalebet rupa-rupa kamampuan AI pikeun ngagolongkeun data perusahaan.
Pamekar tiasa nganggo Natural Language Classifier pikeun nyiptakeun modél klasifikasi khusus pikeun milarian téma dina data. Anjeun tiasa ngalatih modél dina waktos kirang ti 15 menit (henteu peryogi pangalaman sateuacanna sareng diajar mesin) sareng gancang ngalebetkeun modél kana aplikasi anjeun ngalangkungan API.
Watson ogé nawiskeun solusi analisis téks anu tos diwangun anu disebut Natural Language Understanding, anu tiasa dianggo pikeun mendakan sentimen, émosi, sareng klasifikasi dina téks.
Éta paling cocog pikeun korporasi utama sareng insinyur in-house anu hoyong ngembangkeun modél pertambangan téks khusus hiper.
aplikasi
Aya seueur kagunaan anu béda pikeun klasifikasi téks. Sababaraha aplikasi umum di antarana:
- Pangwanoh basa, sarupa jeung Tarjamah Google
- Umur pamaké anonim sarta identitas gender
- Tag eusi online
- Deteksi spam email
- Analisis sentimen ulasan online
- Téknologi pangakuan ucapan dianggo dina asisten virtual sapertos Siri sareng Alexa.
- Dokumén sareng labél topik, sapertos makalah panalungtikan
kacindekan
Alat klasifikasi téks ngamungkinkeun anjeun ngatur data dumasar kana subjék, sentimen, maksud, sareng seueur deui.
Éta ngamungkinkeun anjeun pikeun ngajadikeun otomatis prosés anu nyéépkeun waktos sapertos labél email anu asup sareng ngarutan paménta dukungan palanggan, bari ogé nyayogikeun wawasan anu penting kana naon anu dipikiran konsumen ngeunaan perusahaan anjeun.
Automasi klasifikasi téks langkung gampang tibatan anu anjeun pikirkeun, kusabab kerangka open-source sareng téknologi SaaS sayogi ngalangkungan API.
Leave a Reply