Snabba framsteg inom datoriserad eller digital information har resulterat i en enorm mängd information och data. Textdatabaser, som är enorma samlingar av dokument från flera källor, innehåller en stor mängd tillgänglig information.
Textdatabaser utvecklas kontinuerligt på grund av den ökande mängden information som finns tillgänglig i elektronisk form. Mer än 80 % av samtida information är i form av ostrukturerad eller semistrukturerad data.
Traditionella metoder för informationsinhämtning blir otillräckliga för den ständigt ökande mängden textdata. Som ett resultat har textklassificering blivit populär.
Att hitta acceptabla mönster och analys av textdokument från enorma mängder data är en nyckelsvårighet i verkliga tillämpningsområden. Tidigare var det en komplex och kostsam procedur eftersom manuell sortering av data tog tid och resurser.
Textklassificeringsmetoder har visat sig vara ett fantastiskt val för snabb, kostnadseffektiv och skalbar text datastruktur.
Textklassificeringsmodeller används av ett ökande antal företag för att framgångsrikt hantera den ständigt växande floden av ostrukturerad data.
I det här inlägget kommer vi att titta på textklassificering, de bästa textklassificeringsmodellerna och mycket mer.
Så, vad är textklassificering?
Textklassificering är processen att organisera, strukturera och filtrera text till en eller flera klassificeringar. Textklassificering används i en mängd olika sammanhang, inklusive juridiska dokument, medicinsk forskning och filer, och till och med grundläggande produktutvärderingar.
Företag betalar miljoner för att extrahera så många insikter som möjligt från data.
Det är avgörande att hitta innovativa sätt att använda text/dokumentdata eftersom de är betydligt vanligare än andra former av data. Eftersom data till sin natur är ostrukturerad och riklig, kan organisering av den på lättsmälta sätt öka dess värde avsevärt.
Bästa textklassificeringsmodeller
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP är en uppsättning textanalysverktyg som kan hjälpa dig att identifiera insikter i ostrukturerad data. Google Cloud NLP (natural language processing) är ett utmärkt val för företag som för närvarande lagrar data på Google Cloud och vill integrera med Googles appar.
De tillhandahåller färdiga modeller för känsla analys, enhetsextraktion, innehållskategorisering och syntaxanalys.
Till exempel låter verktyget för innehållskategorisering dig kategorisera dokument i över 600 olika grupper.
Om du behöver en klassificeringsmodell som passar ett specifikt användningsfall kan du använda AutoML Natural Language, som låter dig utveckla skräddarsydda lösningar med dina egna fördefinierade kategorier.
2. Amazon Comprehend
Amazon Comprehend hanteras helt av Amazon, därför krävs inga privata servrar. Dessutom finns förutbildade API:er tillgängliga, trots att AutoML låter dig bygga dina egna text-mining-modeller.
Den tillhandahåller API:er som är enkla att integrera i dina appar.
API:er för sentimentanalys, språkidentifiering och ett anpassat klassificerings-API är tillgängliga för att hjälpa dig att utveckla textklassificeringsmodeller som är skräddarsydda för dina affärsbehov.
För att konstruera en anpassad modell behöver du ingen maskininlärning erfarenhet eller betydande kodningsförmåga.
Det är fördelaktigt för företag som vill ha hanterad programvara, enkel installation och förbyggda modeller.
3. MonkeyLär dig
MonkeyLearn är ett sofistikerat textkategoriseringsverktyg för att utvärdera all din ostrukturerade textdata, inklusive dokument, enkätsvar, sociala medier, onlinerecensioner och kundfeedback.
Naturliga språkbehandlingstekniker (NLP) och sofistikerade maskininlärningsalgoritmer gör det möjligt för programvaran att läsa texter som en människa. Du kan vara säker på att din analys blir korrekt som ett resultat.
Du kan ladda upp data direkt till MonkeyLearn eller snabbt ansluta till Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier och andra program.
MonkeyLearns kraftfulla maskininlärning gör det enkelt att skapa din modell. Och med väldigt lite kodning kan du länka API:er på alla större språk.
4. Värmeintelligens
Heat är en molntjänst för on-demand intelligens, som erbjuder kognitiva tjänster i realtid via ett hybridmoln av människor och AI.
Heat hanterar digitala aktiviteter inklusive datainsamling, textkategorisering och moderering, datamärkning, chatbots och konversationer, bildredigering och så vidare.
En mänsklig skara i realtid bearbetar nya uppgifter, medan AI lärs ut på insamlad data.
Även i de mest känsliga och förvirrande jobben säkerställer hybridtekniken ultrahög noggrannhet.
5. IBM Watson
IBM Watson är en multimolnplattform som inkluderar en mängd olika AI-funktioner för att kategorisera företagsdata.
Utvecklare kan använda Natural Language Classifier för att skapa anpassade klassificeringsmodeller för att hitta teman i data. Du kan träna en modell på mindre än 15 minuter (ingen tidigare erfarenhet av maskininlärning krävs) och snabbt införliva modeller i dina appar via API:et.
Watson erbjuder också en förbyggd textanalyslösning som heter Natural Language Understanding, som kan användas för att upptäcka känslor, känslor och klassificeringar i text.
Den är bäst lämpad för stora företag med interna ingenjörer som vill utveckla hyperspecialiserade textutvinningsmodeller.
Applikationer
Det finns många olika användningsområden för textklassificering. Några vanliga applikationer inkluderar:
- Språkigenkänning, liknande Google Translate
- Anonyma användares ålder och könsidentitet
- Taggning av innehåll online
- Upptäcka skräppost via e-post
- Online recension sentimentanalys
- Taligenkänningsteknik används i virtuella assistenter som Siri och Alexa.
- Dokument med ämnesetiketter, till exempel forskningsrapporter
Slutsats
Med verktyg för textklassificering kan du ordna data efter ämne, känsla, avsikt och mer.
De gör det möjligt för dig att automatisera tidskrävande processer som att märka inkommande e-postmeddelanden och dirigera kundsupportförfrågningar, samtidigt som de ger viktiga insikter om vad konsumenterna tycker om ditt företag.
Automatisering av textklassificering är enklare än du tror, tack vare ramverk med öppen källkod och SaaS-tekniker tillgängliga via API:er.
Kommentera uppropet