Швидкий розвиток комп’ютеризованої або цифрової інформації призвів до величезного обсягу інформації та даних. Текстові бази даних, які є величезними колекціями документів із багатьох джерел, містять значну кількість доступної інформації.
Текстові бази даних постійно розвиваються завдяки зростанню кількості інформації, доступної в електронному вигляді. Більше 80% сучасної інформації знаходиться у формі неструктурованих або напівструктурованих даних.
Традиційні підходи до пошуку інформації стають неадекватними для постійно зростаючого обсягу текстових даних. У результаті класифікація тексту набула популярності.
Пошук прийнятних шаблонів і аналіз текстових документів з величезних обсягів даних є ключовою складністю в сферах реального застосування. Раніше це була складна та дорога процедура, оскільки ручне сортування даних потребувало часу та ресурсів.
Методи класифікації тексту показали себе фантастичним вибором для швидкого, економічного та масштабованого тексту структура даних.
Моделі класифікації тексту використовуються все більшою кількістю компаній, щоб успішно справлятися з постійно зростаючим потоком неструктурованих даних.
У цій публікації ми розглянемо класифікацію тексту, найкращі моделі класифікації тексту та багато іншого.
Отже, що таке класифікація тексту?
Класифікація тексту — це процес упорядкування, структурування та фільтрації тексту в одну чи декілька класифікацій. Класифікація тексту використовується в різних контекстах, включаючи юридичні документи, медичні дослідження та файли, і навіть базову оцінку продукту.
Компанії платять мільйони, щоб отримати якомога більше інформації з даних.
Вкрай важливо знайти інноваційні способи використання текстових/документальних даних, оскільки вони значно більш поширені, ніж інші форми даних. Оскільки дані за своєю суттю є неструктурованими та надлишковими, систематизація їх доступним способом може значно підвищити їх цінність.
Найкращі моделі класифікації тексту
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP – це набір інструментів для аналізу тексту, які можуть допомогти вам визначити аналітику в неструктурованих даних. Google Cloud NLP (обробка природної мови) є чудовим вибором для компаній, які зараз зберігають дані в Google Cloud і бажають інтегруватися з програмами Google.
Вони пропонують готові до використання моделі для аналіз настроїв, вилучення сутностей, категоризація вмісту та аналіз синтаксису.
Наприклад, інструмент категоризації вмісту дозволяє класифікувати документи на понад 600 різних груп.
Якщо вам потрібна модель класифікації, яка підходить для конкретного випадку використання, ви можете використовувати природну мову AutoML, яка дозволяє розробляти індивідуальні рішення, використовуючи власні попередньо визначені категорії.
2. «Амазонка»
Amazon Comprehend повністю керується Amazon, тому приватні сервери не потрібні. Крім того, доступні попередньо навчені API, незважаючи на те, що AutoML дозволяє створювати власні моделі видобутку тексту.
Він надає API, які легко інтегрувати у ваші програми.
API для аналізу настроїв, ідентифікації мови та API спеціальної класифікації доступні, щоб допомогти вам розробити моделі класифікації тексту, адаптовані до потреб вашого бізнесу.
Щоб побудувати власну модель, вам нічого не потрібно навчання за допомогою машини досвід або значні здібності до програмування.
Це вигідно для підприємств, які хочуть кероване програмне забезпечення, просте встановлення та готові моделі.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn — це складний інструмент категоризації тексту для оцінки всіх ваших неструктурованих текстових даних, включаючи документи, відповіді на опитування, соціальні медіа, огляди в Інтернеті та відгуки клієнтів.
Методи обробки природної мови (NLP) і складні алгоритми машинного навчання дозволити програмі читати текст як людина. Ви можете бути впевнені, що в результаті ваш аналіз буде точним.
Ви можете безпосередньо завантажувати дані в MonkeyLearn або швидко підключатися до Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier та інших програм.
Потужне машинне навчання MonkeyLearn спрощує створення вашої моделі. І з дуже невеликим кодуванням ви можете зв’язати API на всіх основних мовах.
4. Тепловий інтелект
Heat — це хмарний сервіс для інтелектуальних даних на вимогу, що пропонує когнітивні послуги в режимі реального часу через гібридну хмару людей і ШІ.
Heat займається цифровою діяльністю, включаючи збір даних, категоризацію та модерацію тексту, маркування даних, чат-ботів і розмов, редагування зображень тощо.
Натовп людей у режимі реального часу обробляє нові завдання, а ШІ навчається на основі зібраних даних.
Навіть у найделікатніших і найскладніших роботах гібридна техніка забезпечує надвисоку точність.
5. IBM Watson
IBM Watson — це багатохмарна платформа, яка включає різноманітні можливості ШІ для класифікації корпоративних даних.
Розробники можуть використовувати класифікатор природної мови для створення власних моделей класифікації для визначення місцезнаходження тем у даних. Ви можете навчити модель менш ніж за 15 хвилин (попередній досвід роботи з машинним навчанням не потрібен) і швидко включити моделі у свої програми за допомогою API.
Watson також пропонує готове рішення для аналізу тексту під назвою Natural Language Understanding, яке можна використовувати для виявлення настроїв, емоцій і класифікацій у тексті.
Він найкраще підходить для великих корпорацій із власними інженерами, які бажають розробити гіперспеціалізовані моделі інтелектуального аналізу тексту.
додатків
Існує багато різних способів використання класифікації тексту. Деякі поширені програми включають:
- Розпізнавання мови, схоже на Google Translate
- Вік і стать анонімних користувачів
- Позначення онлайн-контенту
- Виявлення електронного спаму
- Аналіз настроїв онлайн-огляду
- Технологія розпізнавання мовлення використовується у віртуальних помічниках, таких як Siri та Alexa.
- Документи з тематичними мітками, наприклад наукові статті
Висновок
Інструменти класифікації тексту дозволяють упорядкувати дані за темою, почуттями, наміром тощо.
Вони дозволяють автоматизувати трудомісткі процеси, такі як маркування вхідних електронних листів і маршрутизація запитів у службу підтримки клієнтів, а також надають важливу інформацію про те, що споживачі думають про вашу компанію.
Автоматизувати класифікацію тексту легше, ніж ви думаєте, завдяки фреймворкам із відкритим кодом і технологіям SaaS, доступним через API.
залишити коментар