కంప్యూటరైజ్డ్ లేదా డిజిటల్ సమాచారంలో వేగవంతమైన పురోగతులు సమాచారం మరియు డేటా యొక్క విపరీతమైన పరిమాణానికి దారితీశాయి. బహుళ మూలాధారాల నుండి పత్రాల యొక్క అపారమైన సేకరణలు అయిన టెక్స్ట్ డేటాబేస్లు గణనీయమైన మొత్తంలో ప్రాప్యత చేయగల సమాచారాన్ని కలిగి ఉంటాయి.
ఎలక్ట్రానిక్ రూపంలో అందుబాటులో ఉన్న సమాచారం యొక్క పెరుగుతున్న మొత్తం కారణంగా టెక్స్ట్ డేటాబేస్లు నిరంతరం అభివృద్ధి చెందుతున్నాయి. సమకాలీన సమాచారంలో 80% కంటే ఎక్కువ నిర్మాణాత్మక లేదా సెమీ స్ట్రక్చర్డ్ డేటా రూపంలో ఉన్నాయి.
ఎప్పటికప్పుడు పెరుగుతున్న టెక్స్ట్ డేటాకు సాంప్రదాయ సమాచార పునరుద్ధరణ విధానాలు సరిపోవు. ఫలితంగా, టెక్స్ట్ వర్గీకరణ ప్రజాదరణ పొందింది.
అపారమైన డేటా వాల్యూమ్ల నుండి ఆమోదయోగ్యమైన నమూనాలను కనుగొనడం మరియు టెక్స్ట్ డాక్యుమెంట్ల విశ్లేషణ వాస్తవ-ప్రపంచ అప్లికేషన్ ఫీల్డ్లలో కీలకమైన కష్టం. డేటాను మాన్యువల్గా క్రమబద్ధీకరించడానికి సమయం మరియు వనరులను తీసుకున్నందున ఇది సంక్లిష్టమైన మరియు ఖరీదైన ప్రక్రియ.
టెక్స్ట్ వర్గీకరణ పద్ధతులు వేగవంతమైన, ఖర్చుతో కూడుకున్న మరియు స్కేలబుల్ టెక్స్ట్ కోసం అద్భుతమైన ఎంపికగా చూపబడ్డాయి డేటా నిర్మాణం.
టెక్స్ట్ వర్గీకరణ నమూనాలు నిర్మాణాత్మక డేటా యొక్క ఎప్పటికప్పుడు పెరుగుతున్న వరదలను విజయవంతంగా నిర్వహించడానికి పెరుగుతున్న కంపెనీలచే ఉపయోగించబడుతున్నాయి.
ఈ పోస్ట్లో, మేము టెక్స్ట్ వర్గీకరణ, ఉత్తమ వచన వర్గీకరణ నమూనాలు మరియు మరిన్నింటిని పరిశీలిస్తాము.
కాబట్టి, టెక్స్ట్ వర్గీకరణ అంటే ఏమిటి?
టెక్స్ట్ వర్గీకరణ అనేది ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ వర్గీకరణలుగా టెక్స్ట్ను ఆర్గనైజ్ చేయడం, స్ట్రక్చర్ చేయడం మరియు ఫిల్టర్ చేసే ప్రక్రియ. చట్టపరమైన పత్రాలు, వైద్య పరిశోధన మరియు ఫైల్లు మరియు ప్రాథమిక ఉత్పత్తి మూల్యాంకనాలతో సహా వివిధ సందర్భాలలో టెక్స్ట్ వర్గీకరణ ఉపయోగించబడుతుంది.
డేటా నుండి వీలైనన్ని ఎక్కువ అంతర్దృష్టులను సేకరించేందుకు కంపెనీలు మిలియన్లు చెల్లిస్తున్నాయి.
టెక్స్ట్/డాక్యుమెంట్ డేటాను ఉపయోగించడానికి వినూత్న మార్గాలను కనుగొనడం చాలా కీలకం, ఎందుకంటే అవి ఇతర రకాల డేటా కంటే ఎక్కువగా ప్రబలంగా ఉన్నాయి. డేటా అంతర్లీనంగా నిర్మాణాత్మకంగా లేనిది మరియు సమృద్ధిగా ఉన్నందున, దానిని జీర్ణమయ్యే మార్గాల్లో నిర్వహించడం వలన దాని విలువ గణనీయంగా పెరుగుతుంది.
ఉత్తమ టెక్స్ట్ వర్గీకరణ నమూనాలు
1. Google క్లౌడ్ NLP
Google Cloud NLP అనేది నిర్మాణాత్మక డేటాలోని అంతర్దృష్టులను గుర్తించడంలో మీకు సహాయపడే టెక్స్ట్ విశ్లేషణ సాధనాల సమితి. Google క్లౌడ్ NLP (సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్) అనేది ప్రస్తుతం Google క్లౌడ్లో డేటాను నిల్వ చేసే మరియు Google యాప్లతో ఏకీకృతం కావాలనుకునే వ్యాపారాలకు అద్భుతమైన ఎంపిక.
వారు ఉపయోగించడానికి సిద్ధంగా ఉన్న నమూనాలను అందిస్తారు సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ, ఎంటిటీ వెలికితీత, కంటెంట్ వర్గీకరణ మరియు సింటాక్స్ విశ్లేషణ.
ఉదాహరణకు, కంటెంట్ వర్గీకరణ సాధనం పత్రాలను 600 కంటే ఎక్కువ విభిన్న సమూహాలుగా వర్గీకరించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
మీకు నిర్దిష్ట వినియోగ సందర్భానికి సరిపోయే వర్గీకరణ నమూనా అవసరమైతే, మీరు మీ స్వంత ముందే నిర్వచించబడిన వర్గాలను ఉపయోగించి అనుకూలీకరించిన పరిష్కారాలను అభివృద్ధి చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతించే AutoML సహజ భాషను ఉపయోగించవచ్చు.
2. అమెజాన్ గ్రహించండి
Amazon కాంప్రహెండ్ పూర్తిగా Amazon ద్వారా నిర్వహించబడుతుంది, కాబట్టి ప్రైవేట్ సర్వర్లు అవసరం లేదు. ఇంకా, AutoML మీ స్వంత టెక్స్ట్-మైనింగ్ మోడల్లను రూపొందించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతించినప్పటికీ, ముందుగా శిక్షణ పొందిన APIలు అందుబాటులో ఉన్నాయి.
ఇది మీ యాప్లలో పొందుపరచడానికి సులభమైన APIలను అందిస్తుంది.
సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ, భాష గుర్తింపు మరియు అనుకూల వర్గీకరణ కోసం APIలు మీ వ్యాపార అవసరాలకు అనుగుణంగా వచన వర్గీకరణ నమూనాలను అభివృద్ధి చేయడంలో మీకు సహాయం చేయడానికి అందుబాటులో ఉన్నాయి.
కస్టమ్ మోడల్ను రూపొందించడానికి, మీకు ఏదీ అవసరం లేదు యంత్ర అభ్యాసం అనుభవం లేదా గణనీయమైన కోడింగ్ సామర్ధ్యాలు.
మేనేజ్డ్ సాఫ్ట్వేర్, సింపుల్ ఇన్స్టాలేషన్ మరియు ముందుగా నిర్మించిన మోడల్లను కోరుకునే వ్యాపారాలకు ఇది ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn అనేది పత్రాలు, సర్వే ప్రత్యుత్తరాలు, సహా మీ నిర్మాణాత్మక టెక్స్ట్ డేటా మొత్తాన్ని మూల్యాంకనం చేయడానికి ఒక అధునాతన టెక్స్ట్ వర్గీకరణ సాధనం. సాంఘిక ప్రసార మాధ్యమం, ఆన్లైన్ రివ్యూలు మరియు కస్టమర్ ఫీడ్బ్యాక్.
సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP) పద్ధతులు మరియు అధునాతనమైనవి యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంలు మానవుని వలె పాఠాలను చదవడానికి సాఫ్ట్వేర్ను ప్రారంభించండి. ఫలితంగా మీ విశ్లేషణ ఖచ్చితంగా ఉంటుందని మీరు అనుకోవచ్చు.
మీరు MonkeyLearnలోకి నేరుగా డేటాను అప్లోడ్ చేయవచ్చు లేదా Google షీట్లు, Excel, Zendesk, Zapier మరియు ఇతర ప్రోగ్రామ్లతో వేగంగా కనెక్ట్ చేయవచ్చు.
MonkeyLearn యొక్క శక్తివంతమైన మెషీన్ లెర్నింగ్ మీ మోడల్ని సృష్టించడాన్ని సులభతరం చేస్తుంది. మరియు చాలా తక్కువ కోడింగ్తో, మీరు అన్ని ప్రధాన భాషల్లో APIలను లింక్ చేయవచ్చు.
4. హీట్ ఇంటెలిజెన్స్
హీట్ అనేది ఆన్-డిమాండ్ మేధస్సు కోసం క్లౌడ్ సేవ, ప్రజలు మరియు AI యొక్క హైబ్రిడ్ క్లౌడ్ ద్వారా నిజ-సమయంలో కాగ్నిటివ్ సేవలను అందిస్తోంది.
డేటా సేకరణ, వచన వర్గీకరణ మరియు నియంత్రణ, డేటా లేబులింగ్, చాట్బాట్లు మరియు సంభాషణలు, చిత్ర సవరణ మొదలైన వాటితో సహా డిజిటల్ కార్యకలాపాలను వేడి నిర్వహిస్తుంది.
నిజ-సమయ మానవ సమూహం కొత్త పనులను ప్రాసెస్ చేస్తుంది, అయితే AI సేకరించిన డేటాపై బోధించబడుతుంది.
అత్యంత సున్నితమైన మరియు కలవరపరిచే ఉద్యోగాలలో కూడా, హైబ్రిడ్ సాంకేతికత అల్ట్రా-హై ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ధారిస్తుంది.
5. ఐబిఎం వాట్సన్
IBM వాట్సన్ అనేది బహుళ-క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్, ఇది కార్పొరేట్ డేటాను వర్గీకరించడానికి వివిధ AI సామర్థ్యాలను కలిగి ఉంటుంది.
డేటాలోని థీమ్లను గుర్తించడానికి అనుకూల వర్గీకరణ నమూనాలను రూపొందించడానికి డెవలపర్లు సహజ భాష వర్గీకరణను ఉపయోగించవచ్చు. మీరు 15 నిమిషాల కంటే తక్కువ వ్యవధిలో మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వవచ్చు (మెషిన్ లెర్నింగ్తో ముందస్తు అనుభవం అవసరం లేదు) మరియు API ద్వారా మీ యాప్లలో మోడల్లను త్వరగా చేర్చవచ్చు.
వాట్సన్ నేచురల్ లాంగ్వేజ్ అండర్స్టాండింగ్ అని పిలువబడే ముందే-నిర్మిత టెక్స్ట్ విశ్లేషణ సొల్యూషన్ను కూడా అందిస్తుంది, ఇది టెక్స్ట్లోని సెంటిమెంట్, భావోద్వేగాలు మరియు వర్గీకరణలను కనుగొనడానికి ఉపయోగించవచ్చు.
హైపర్-స్పెషలైజ్డ్ టెక్స్ట్ మైనింగ్ మోడల్లను అభివృద్ధి చేయాలనుకునే అంతర్గత ఇంజనీర్లతో ఉన్న ప్రధాన సంస్థలకు ఇది బాగా సరిపోతుంది.
అప్లికేషన్స్
వచన వర్గీకరణకు అనేక రకాల ఉపయోగాలు ఉన్నాయి. కొన్ని సాధారణ అప్లికేషన్లు:
- భాషా గుర్తింపు, పోలి Google అనువాదం
- అనామక వినియోగదారుల వయస్సు మరియు లింగ గుర్తింపు
- ఆన్లైన్ కంటెంట్ ట్యాగింగ్
- ఇమెయిల్ స్పామ్ గుర్తింపు
- ఆన్లైన్ సమీక్ష సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ
- Siri మరియు Alexa వంటి వర్చువల్ అసిస్టెంట్లలో స్పీచ్ రికగ్నిషన్ టెక్నాలజీ ఉపయోగించబడుతుంది.
- పరిశోధనా పత్రాల వంటి టాపిక్ లేబుల్లతో కూడిన పత్రాలు
ముగింపు
టెక్స్ట్ వర్గీకరణ సాధనాలు సబ్జెక్ట్, సెంటిమెంట్, ఇంటెంట్ మరియు మరిన్నింటి ఆధారంగా డేటాను అమర్చడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి.
ఇన్కమింగ్ ఇమెయిల్లను లేబుల్ చేయడం మరియు కస్టమర్ సపోర్ట్ రిక్వెస్ట్లను రూట్ చేయడం వంటి సమయం తీసుకునే ప్రక్రియలను ఆటోమేట్ చేయడానికి అవి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి, అదే సమయంలో వినియోగదారులు మీ కంపెనీ గురించి ఏమనుకుంటున్నారనే దానిపై ముఖ్యమైన అంతర్దృష్టులను అందిస్తారు.
APIల ద్వారా అందుబాటులో ఉన్న ఓపెన్ సోర్స్ ఫ్రేమ్వర్క్లు మరియు SaaS టెక్నాలజీల కారణంగా టెక్స్ట్ వర్గీకరణ ఆటోమేషన్ మీరు అనుకున్నదానికంటే సులభం.
సమాధానం ఇవ్వూ