ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของข้อมูลคอมพิวเตอร์หรือดิจิทัลส่งผลให้มีข้อมูลและข้อมูลจำนวนมาก ฐานข้อมูลข้อความซึ่งเป็นชุดเอกสารจำนวนมหาศาลจากหลายแหล่ง รวมถึงข้อมูลที่เข้าถึงได้จำนวนมาก
ฐานข้อมูลข้อความมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องเนื่องจากมีข้อมูลในรูปแบบอิเล็กทรอนิกส์เพิ่มมากขึ้น ข้อมูลร่วมสมัยมากกว่า 80% อยู่ในรูปแบบของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือกึ่งโครงสร้าง
วิธีการดึงข้อมูลแบบดั้งเดิมนั้นไม่เพียงพอสำหรับปริมาณข้อมูลข้อความที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ส่งผลให้การจัดประเภทข้อความได้รับความนิยม
การค้นหารูปแบบที่ยอมรับได้และการวิเคราะห์เอกสารข้อความจากข้อมูลปริมาณมหาศาลเป็นปัญหาหลักในด้านการใช้งานจริง เคยเป็นขั้นตอนที่ซับซ้อนและมีค่าใช้จ่ายสูงเนื่องจากการเรียงลำดับข้อมูลด้วยตนเองต้องใช้เวลาและทรัพยากร
วิธีการจัดประเภทข้อความแสดงให้เห็นว่าเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับข้อความที่รวดเร็ว คุ้มค่า และปรับขนาดได้ โครงสร้างข้อมูล.
มีการใช้แบบจำลองการจัดประเภทข้อความโดยบริษัทจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ เพื่อจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ได้สำเร็จ
ในบทความนี้ เราจะพิจารณาถึงการจัดประเภทข้อความ โมเดลการจัดประเภทข้อความที่ดีที่สุด และอื่นๆ อีกมากมาย
ดังนั้นการจำแนกข้อความคืออะไร?
การจัดประเภทข้อความเป็นกระบวนการในการจัดระเบียบ จัดโครงสร้าง และกรองข้อความเป็นการจัดประเภทตั้งแต่หนึ่งประเภทขึ้นไป การจัดประเภทข้อความถูกนำมาใช้ในบริบทต่างๆ รวมถึงเอกสารทางกฎหมาย งานวิจัยทางการแพทย์และไฟล์ หรือแม้แต่การประเมินผลิตภัณฑ์ขั้นพื้นฐาน
บริษัทต่างๆ จ่ายเงินหลายล้านเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลให้ได้มากที่สุด
จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องหาวิธีใหม่ๆ ในการใช้ข้อมูลข้อความ/เอกสาร เนื่องจากมีความแพร่หลายมากกว่าข้อมูลรูปแบบอื่นๆ อย่างมาก เนื่องจากข้อมูลไม่มีโครงสร้างโดยธรรมชาติและมีอยู่มากมาย การจัดระเบียบข้อมูลในลักษณะย่อยได้จึงสามารถเพิ่มมูลค่าได้อย่างมาก
โมเดลการจัดประเภทข้อความที่ดีที่สุด
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP คือชุดเครื่องมือวิเคราะห์ข้อความที่สามารถช่วยคุณระบุข้อมูลเชิงลึกในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง Google Cloud NLP (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับธุรกิจที่จัดเก็บข้อมูลบน Google Cloud และต้องการผสานรวมกับแอปของ Google
มีรูปแบบพร้อมใช้งานสำหรับ การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นการแยกเอนทิตี การจัดหมวดหมู่เนื้อหา และการวิเคราะห์ไวยากรณ์
ตัวอย่างเช่น เครื่องมือการจัดหมวดหมู่เนื้อหาช่วยให้คุณสามารถจัดประเภทเอกสารเป็นกว่า 600 กลุ่มที่แตกต่างกัน
หากคุณต้องการโมเดลการจัดหมวดหมู่ที่เหมาะสมกับกรณีการใช้งานเฉพาะ คุณสามารถใช้ AutoML Natural Language ซึ่งช่วยให้คุณพัฒนาโซลูชันที่กำหนดเองได้โดยใช้หมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าของคุณเอง
2. เข้าใจ Amazon
Amazon Comprehend ได้รับการจัดการอย่างสมบูรณ์โดย Amazon ดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ส่วนตัว นอกจากนี้ยังมี API ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า แม้ว่า AutoML จะอนุญาตให้คุณสร้างโมเดลการทำเหมืองข้อความของคุณเองก็ตาม
มี API ที่ง่ายต่อการรวมเข้ากับแอปของคุณ
API สำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก การระบุภาษา และ API การจัดประเภทแบบกำหนดเองพร้อมให้บริการเพื่อช่วยคุณในการพัฒนาแบบจำลองการจัดประเภทข้อความที่เหมาะกับความต้องการทางธุรกิจของคุณ
ในการสร้างแบบจำลองที่กำหนดเอง คุณไม่จำเป็นต้องมี เรียนรู้เครื่อง ประสบการณ์หรือความสามารถในการเขียนโค้ดจำนวนมาก
เป็นประโยชน์สำหรับธุรกิจที่ต้องการซอฟต์แวร์ที่มีการจัดการ ติดตั้งง่าย และรุ่นสำเร็จรูป
3. มังกี้เลิร์น
MonkeyLearn เป็นเครื่องมือจัดหมวดหมู่ข้อความที่ซับซ้อนสำหรับการประเมินข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้างทั้งหมดของคุณ รวมถึงเอกสาร การตอบแบบสำรวจ โซเชียลมีเดียบทวิจารณ์ออนไลน์ และคำติชมของลูกค้า
เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และความซับซ้อน อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง เปิดใช้งานซอฟต์แวร์เพื่ออ่านข้อความเหมือนมนุษย์ คุณสามารถมั่นใจได้ว่าผลการวิเคราะห์ของคุณจะแม่นยำ
คุณสามารถอัปโหลดข้อมูลโดยตรงไปยัง MonkeyLearn หรือเชื่อมต่อกับ Google ชีต, Excel, Zendesk, Zapier และโปรแกรมอื่นๆ ได้อย่างรวดเร็ว
แมชชีนเลิร์นนิงอันทรงพลังของ MonkeyLearn ทำให้การสร้างแบบจำลองของคุณเป็นเรื่องง่าย และด้วยการเข้ารหัสเพียงเล็กน้อย คุณสามารถเชื่อมโยง API ในภาษาหลักทั้งหมดได้
4. ข่าวกรองความร้อน
Heat คือบริการคลาวด์สำหรับข้อมูลอัจฉริยะแบบออนดีมานด์ โดยให้บริการด้านความรู้ความเข้าใจในแบบเรียลไทม์ผ่านคลาวด์ไฮบริดของผู้คนและ AI
ความร้อนจัดการกับกิจกรรมดิจิทัลรวมถึงการรวบรวมข้อมูล การจัดหมวดหมู่และการดูแลข้อความ การติดป้ายกำกับข้อมูล แชทบอทและการสนทนา การแก้ไขรูปภาพ และอื่นๆ
ฝูงชนมนุษย์แบบเรียลไทม์ประมวลผลงานใหม่ ในขณะที่ AI ได้รับการสอนเกี่ยวกับข้อมูลที่รวบรวม
แม้ในงานที่ละเอียดอ่อนและซับซ้อนที่สุด เทคนิคไฮบริดช่วยให้มั่นใจได้ถึงความแม่นยำสูงเป็นพิเศษ
5. IBM Watson
IBM Watson เป็นแพลตฟอร์มมัลติคลาวด์ที่มีความสามารถด้าน AI ที่หลากหลายสำหรับการจัดหมวดหมู่ข้อมูลองค์กร
นักพัฒนาสามารถใช้ Natural Language Classifier เพื่อสร้างแบบจำลองการจัดหมวดหมู่แบบกำหนดเองเพื่อค้นหาธีมในข้อมูล คุณสามารถฝึกโมเดลได้ในเวลาน้อยกว่า 15 นาที (ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์กับแมชชีนเลิร์นนิงมาก่อน) และรวมโมเดลเข้ากับแอปของคุณอย่างรวดเร็วผ่าน API
วัตสันยังเสนอโซลูชันการวิเคราะห์ข้อความที่สร้างไว้ล่วงหน้าที่เรียกว่า Natural Language Understanding ซึ่งสามารถใช้ในการค้นหาอารมณ์ อารมณ์ และการแบ่งประเภทในข้อความ
เหมาะที่สุดสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ที่มีวิศวกรภายในที่ต้องการพัฒนาแบบจำลองการทำเหมืองข้อความแบบพิเศษ
การใช้งาน
การจำแนกประเภทข้อความมีประโยชน์หลายอย่าง แอปพลิเคชั่นทั่วไปบางตัวรวมถึง:
- การรู้จำภาษาคล้ายกับ Google Translate
- อายุและอัตลักษณ์ทางเพศของผู้ใช้ที่ไม่ระบุชื่อ
- การติดแท็กเนื้อหาออนไลน์
- การตรวจจับสแปมอีเมล
- วิเคราะห์ความคิดเห็นออนไลน์
- เทคโนโลยีการรู้จำเสียงถูกใช้ในผู้ช่วยเสมือน เช่น Siri และ Alexa
- เอกสารที่มีป้ายกำกับหัวข้อ เช่น เอกสารวิจัย
สรุป
เครื่องมือจัดประเภทข้อความช่วยให้คุณจัดเรียงข้อมูลตามหัวเรื่อง ความรู้สึก ความตั้งใจ และอื่นๆ
สิ่งเหล่านี้ช่วยให้คุณทำให้กระบวนการที่ใช้เวลานานเป็นอัตโนมัติได้ เช่น การติดป้ายกำกับอีเมลขาเข้าและการกำหนดเส้นทางคำขอรับการสนับสนุนลูกค้า ในขณะที่ยังให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเกี่ยวกับสิ่งที่ผู้บริโภคคิดเกี่ยวกับบริษัทของคุณ
การจัดประเภทข้อความอัตโนมัติทำได้ง่ายกว่าที่คุณคิด เนื่องจากมีเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สและเทคโนโลยี SaaS ที่พร้อมใช้งานผ่าน API
เขียนความเห็น