Ang mabilis na pag-unlad sa computerized o digital na impormasyon ay nagresulta sa napakalaking dami ng impormasyon at data. Ang mga database ng teksto, na napakalaking koleksyon ng mga dokumento mula sa maraming mapagkukunan, ay may kasamang malaking halaga ng naa-access na impormasyon.
Ang mga text database ay patuloy na umuunlad dahil sa tumataas na dami ng impormasyong makukuha sa electronic form. Mahigit sa 80% ng kontemporaryong impormasyon ay nasa anyo ng unstructured o semi-structured na data.
Ang mga tradisyonal na paraan ng pagkuha ng impormasyon ay nagiging hindi sapat para sa patuloy na pagtaas ng dami ng data ng teksto. Bilang resulta, ang Text Classification ay naging popular.
Ang paghahanap ng mga katanggap-tanggap na pattern at ang pagsusuri ng mga dokumento ng teksto mula sa napakalaking dami ng data ay isang pangunahing kahirapan sa real-world na mga larangan ng aplikasyon. Dati itong kumplikado at magastos na pamamaraan dahil ang manu-manong pag-uuri ng data ay tumagal ng oras at mapagkukunan.
Ang mga pamamaraan ng Pag-uuri ng Teksto ay ipinakita na isang kamangha-manghang pagpipilian para sa mabilis, matipid, at nasusukat na teksto istruktura ng data.
Ang mga modelo ng pag-uuri ng teksto ay ginagamit ng dumaraming bilang ng mga kumpanya upang matagumpay na mahawakan ang patuloy na lumalagong baha ng hindi nakaayos na data.
Sa post na ito, titingnan natin ang pag-uuri ng teksto, ang pinakamahusay na mga modelo ng pag-uuri ng teksto, at marami pang iba.
Kaya, ano ang pag-uuri ng teksto?
Ang pag-uuri ng teksto ay ang proseso ng pag-aayos, pagbubuo, at pag-filter ng teksto sa isa o higit pang mga klasipikasyon. Ang pag-uuri ng teksto ay ginagamit sa iba't ibang konteksto, kabilang ang mga legal na papeles, medikal na pananaliksik at mga file, at maging ang mga pangunahing pagsusuri ng produkto.
Ang mga kumpanya ay nagbabayad ng milyun-milyon upang kunin ang pinakamaraming insight hangga't maaari mula sa data.
Napakahalagang humanap ng mga makabagong paraan para magamit ang data ng text/dokumento dahil mas laganap ang mga ito kaysa sa iba pang anyo ng data. Dahil ang data ay likas na hindi nakabalangkas at sagana, ang pag-aayos nito sa mga natutunaw na paraan ay maaaring makabuluhang tumaas ang halaga nito.
Pinakamahusay na mga modelo ng pag-uuri ng teksto
1. Google Cloud NLP
Ang Google Cloud NLP ay isang hanay ng mga tool sa pagsusuri ng teksto na makakatulong sa iyong matukoy ang mga insight sa hindi nakaayos na data. Ang Google Cloud NLP (natural na pagpoproseso ng wika) ay isang mahusay na pagpipilian para sa mga negosyong kasalukuyang nag-iimbak ng data sa Google Cloud at gustong isama sa mga Google app.
Nagbibigay sila ng mga modelong handa nang gamitin para sa damdamin pagsusuri, entity extraction, content categorization, at syntax analysis.
Halimbawa, binibigyang-daan ka ng tool sa pagkakategorya ng nilalaman na ikategorya ang mga dokumento sa mahigit 600 iba't ibang grupo.
Kung kailangan mo ng modelo ng pag-uuri na angkop sa isang partikular na kaso ng paggamit, maaari mong gamitin ang AutoML Natural Language, na nagbibigay-daan sa iyong bumuo ng mga naka-customize na solusyon gamit ang sarili mong mga paunang natukoy na kategorya.
2. Naiintindihan ang Amazon
Ang Amazon Comprehend ay ganap na pinangangasiwaan ng Amazon, kaya walang pribadong server ang kinakailangan. Higit pa rito, available ang mga pre-trained na API, sa kabila ng katotohanang pinapayagan ka ng AutoML na bumuo ng sarili mong mga modelo ng text-mining.
Nagbibigay ito ng mga API na simpleng isama sa iyong mga app.
Available ang mga API para sa pagsusuri ng sentimento, pagkakakilanlan ng wika, at isang custom na classification API para tulungan ka sa pagbuo ng mga modelo ng pag-uuri ng text na iniayon sa mga pangangailangan ng iyong negosyo.
Upang makabuo ng isang pasadyang modelo, hindi mo kailangan ng anuman machine learning karanasan o malaking kakayahan sa coding.
Ito ay kapaki-pakinabang para sa mga negosyong gustong pinamamahalaang software, simpleng pag-install, at mga pre-built na modelo.
3. MonkeyLearn
Ang MonkeyLearn ay isang sopistikadong tool sa pagkakategorya ng teksto para sa pagsusuri ng lahat ng iyong hindi nakaayos na data ng teksto, kabilang ang mga dokumento, mga tugon sa survey, social media, online na mga review, at feedback ng customer.
Natural language processing (NLP) techniques at sopistikado algorithm ng pag-aaral ng machine paganahin ang software na magbasa ng mga teksto tulad ng isang tao. Makatitiyak kang magiging tumpak ang iyong pagsusuri bilang resulta.
Maaari kang direktang mag-upload ng data sa MonkeyLearn o mabilis na kumonekta sa Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier, at iba pang mga program.
Pinapasimple ng makapangyarihang machine learning ng MonkeyLearn ang paggawa ng iyong modelo. At sa napakakaunting coding, maaari mong i-link ang mga API sa lahat ng pangunahing wika.
4. Heat Intelligence
Ang Heat ay isang cloud service para sa on-demand intelligence, na nag-aalok ng mga serbisyong nagbibigay-malay sa real-time sa pamamagitan ng hybrid cloud ng mga tao at AI.
Pinangangasiwaan ng Heat ang mga digital na aktibidad kabilang ang pangongolekta ng data, pagkategorya ng teksto at pagmo-moderate, pag-label ng data, mga chatbot at pag-uusap, pag-edit ng larawan, at iba pa.
Ang isang real-time na karamihan ng tao ay nagpoproseso ng mga bagong gawain, habang ang AI ay itinuturo sa nakalap na data.
Kahit na sa pinaka-maselan at nakalilitong mga trabaho, ang hybrid na pamamaraan ay nagsisiguro ng napakataas na katumpakan.
5. IBM Watson
Ang IBM Watson ay isang multi-cloud platform na kinabibilangan ng iba't ibang kakayahan ng AI para sa pag-uuri ng corporate data.
Maaaring gamitin ng mga developer ang Natural Language Classifier upang lumikha ng mga custom na modelo ng pag-uuri upang mahanap ang mga tema sa data. Maaari kang magsanay ng modelo sa loob ng wala pang 15 minuto (walang kinakailangang karanasan sa machine learning) at mabilis na magsama ng mga modelo sa iyong mga app sa pamamagitan ng API.
Nag-aalok din si Watson ng isang pre-built na solusyon sa pagsusuri ng teksto na tinatawag na Natural Language Understanding, na maaaring magamit upang tumuklas ng damdamin, emosyon, at pag-uuri sa teksto.
Ito ay pinakaangkop para sa mga pangunahing korporasyon na may mga in-house na inhinyero na gustong bumuo ng hyper-specialized na mga modelo ng pagmimina ng teksto.
aplikasyon
Maraming iba't ibang gamit para sa pag-uuri ng teksto. Ang ilang karaniwang mga application ay kinabibilangan ng:
- Pagkilala sa wika, katulad ng Google translate
- Edad at pagkakakilanlan ng kasarian ng mga hindi kilalang user
- Online na pag-tag ng nilalaman
- Email spam detection
- Online na pagsusuri ng sentimento sa pagsusuri
- Ang teknolohiya sa pagkilala sa pagsasalita ay ginagamit sa mga virtual na katulong tulad ng Siri at Alexa.
- Mga dokumentong may label ng paksa, gaya ng mga research paper
Konklusyon
Hinahayaan ka ng mga tool sa pag-uuri ng teksto na ayusin ang data ayon sa paksa, damdamin, layunin, at higit pa.
Nagbibigay-daan sa iyo ang mga ito na i-automate ang mga prosesong nakakaubos ng oras gaya ng pag-label ng mga papasok na email at pagruruta ng mga kahilingan sa suporta sa customer, habang nagbibigay din ng mahahalagang insight sa kung ano ang iniisip ng mga consumer tungkol sa iyong kumpanya.
Ang automation ng pag-uuri ng teksto ay mas madali kaysa sa iyong iniisip, dahil sa mga open-source na framework at mga teknolohiyang SaaS na available sa pamamagitan ng mga API.
Mag-iwan ng Sagot