کمپیوٹرائزڈ یا ڈیجیٹل معلومات میں تیزی سے پیشرفت کے نتیجے میں معلومات اور ڈیٹا کا زبردست حجم پیدا ہوا ہے۔ متنی ڈیٹا بیس، جو کہ متعدد ذرائع سے دستاویزات کا بہت بڑا مجموعہ ہیں، قابل رسائی معلومات کی کافی مقدار میں شامل ہیں۔
الیکٹرانک شکل میں دستیاب معلومات کی بڑھتی ہوئی مقدار کی وجہ سے ٹیکسٹ ڈیٹا بیس مسلسل ترقی کر رہے ہیں۔ عصری معلومات کا 80% سے زیادہ غیر ساختہ یا نیم ساختہ ڈیٹا کی شکل میں ہے۔
متن کے اعداد و شمار کے بڑھتے ہوئے حجم کے لیے روایتی معلومات کی بازیافت کے طریقے ناکافی ہوتے جا رہے ہیں۔ نتیجے کے طور پر، متن کی درجہ بندی مقبولیت میں حاصل ہوئی ہے.
قابل قبول نمونوں کی تلاش اور ڈیٹا کی بڑی مقدار سے متنی دستاویزات کا تجزیہ حقیقی دنیا کے ایپلیکیشن فیلڈز میں ایک اہم مشکل ہے۔ یہ ایک پیچیدہ اور مہنگا طریقہ کار ہوا کرتا تھا کیونکہ ڈیٹا کو دستی طور پر چھانٹنے میں وقت اور وسائل لگتے تھے۔
متن کی درجہ بندی کے طریقوں نے تیز رفتار، لاگت سے مؤثر، اور توسیع پذیر متن کے لیے ایک بہترین انتخاب دکھایا ہے۔ ڈیٹا ڈھانچہ.
غیر ساختہ ڈیٹا کے بڑھتے ہوئے سیلاب سے کامیابی کے ساتھ نمٹنے کے لیے کمپنیوں کی بڑھتی ہوئی تعداد کے ذریعے ٹیکسٹ کی درجہ بندی کے ماڈلز کا استعمال کیا جا رہا ہے۔
اس پوسٹ میں، ہم متن کی درجہ بندی، بہترین متن کی درجہ بندی کے ماڈلز، اور بہت کچھ دیکھیں گے۔
تو، متن کی درجہ بندی کیا ہے؟
متن کی درجہ بندی متن کو ایک یا زیادہ درجہ بندیوں میں ترتیب دینے، ساخت بنانے اور فلٹر کرنے کا عمل ہے۔ متن کی درجہ بندی کو مختلف سیاق و سباق میں استعمال کیا جاتا ہے، بشمول قانونی کاغذات، طبی تحقیق اور فائلیں، اور یہاں تک کہ مصنوعات کی بنیادی تشخیصات۔
کمپنیاں ڈیٹا سے زیادہ سے زیادہ بصیرت نکالنے کے لیے لاکھوں ادا کر رہی ہیں۔
متن/دستاویزی ڈیٹا کو استعمال کرنے کے لیے جدید طریقے تلاش کرنا بہت ضروری ہے کیونکہ وہ ڈیٹا کی دوسری شکلوں کے مقابلے میں نمایاں طور پر زیادہ موجود ہیں۔ چونکہ ڈیٹا فطری طور پر غیر ساختہ اور وافر ہے، اس لیے اسے قابل ہضم طریقوں سے ترتیب دینے سے اس کی قدر میں نمایاں اضافہ ہو سکتا ہے۔
متن کی درجہ بندی کے بہترین ماڈل
1. گوگل کلاؤڈ این ایل پی
گوگل کلاؤڈ این ایل پی متن کے تجزیہ کے ٹولز کا ایک سیٹ ہے جو آپ کو غیر ساختہ ڈیٹا میں بصیرت کی شناخت کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔ گوگل کلاؤڈ NLP (قدرتی زبان کی پروسیسنگ) ان کاروباروں کے لیے ایک بہترین انتخاب ہے جو فی الحال گوگل کلاؤڈ پر ڈیٹا اسٹور کرتے ہیں اور گوگل ایپس کے ساتھ ضم کرنا چاہتے ہیں۔
وہ استعمال کے لیے تیار ماڈل فراہم کرتے ہیں۔ جذبات تجزیہ، ہستی نکالنا، مواد کی درجہ بندی، اور نحوی تجزیہ۔
مثال کے طور پر، مواد کی درجہ بندی کا ٹول آپ کو دستاویزات کو 600 سے زیادہ مختلف گروپس میں درجہ بندی کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
اگر آپ کو کسی مخصوص استعمال کے معاملے کے لیے موزوں درجہ بندی کا ماڈل درکار ہے، تو آپ AutoML قدرتی زبان کا استعمال کر سکتے ہیں، جو آپ کو اپنے پہلے سے طے شدہ زمروں کا استعمال کرتے ہوئے حسب ضرورت حل تیار کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
2. ایمیزون کی تعریف
Amazon Comprehend کو مکمل طور پر Amazon ہینڈل کرتا ہے، اس لیے کسی نجی سرور کی ضرورت نہیں ہے۔ مزید برآں، پہلے سے تربیت یافتہ APIs دستیاب ہیں، اس حقیقت کے باوجود کہ AutoML آپ کو اپنے ٹیکسٹ مائننگ ماڈلز بنانے کی اجازت دیتا ہے۔
یہ APIs فراہم کرتا ہے جو آپ کی ایپس میں شامل کرنا آسان ہے۔
جذباتی تجزیہ، زبان کی شناخت، اور حسب ضرورت درجہ بندی APIs کے لیے آپ کی کاروباری ضروریات کے مطابق متن کی درجہ بندی کے ماڈلز تیار کرنے میں آپ کی مدد کے لیے دستیاب ہے۔
اپنی مرضی کے مطابق ماڈل بنانے کے لیے، آپ کو کسی کی ضرورت نہیں ہے۔ مشین لرننگ تجربہ یا کافی کوڈنگ کی قابلیت۔
یہ ان کاروباروں کے لیے فائدہ مند ہے جو منظم سافٹ ویئر، سادہ تنصیب، اور پہلے سے تیار کردہ ماڈل چاہتے ہیں۔
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn آپ کے تمام غیر ساختہ ٹیکسٹ ڈیٹا، بشمول دستاویزات، سروے کے جوابات، کا جائزہ لینے کے لیے ٹیکسٹ کی درجہ بندی کا ایک نفیس ٹول ہے۔ سوشل میڈیا، آن لائن جائزے، اور کسٹمر کی رائے۔
قدرتی زبان پروسیسنگ (NLP) تکنیک اور جدید ترین مشین لرننگ الگورتھم سافٹ ویئر کو انسان کی طرح متن پڑھنے کے قابل بنائیں۔ آپ یقین کر سکتے ہیں کہ نتیجہ کے طور پر آپ کا تجزیہ درست ہو گا۔
آپ MonkeyLearn میں براہ راست ڈیٹا اپ لوڈ کر سکتے ہیں یا Google Sheets، Excel، Zendesk، Zapier اور دیگر پروگراموں سے تیزی سے جڑ سکتے ہیں۔
MonkeyLearn کی طاقتور مشین لرننگ آپ کا ماڈل بنانا آسان بناتی ہے۔ اور بہت کم کوڈنگ کے ساتھ، آپ APIs کو تمام بڑی زبانوں میں لنک کر سکتے ہیں۔
4. حرارتی ذہانت
ہیٹ آن ڈیمانڈ انٹیلی جنس کے لیے کلاؤڈ سروس ہے، جو لوگوں اور AI کے ہائبرڈ کلاؤڈ کے ذریعے حقیقی وقت میں علمی خدمات پیش کرتی ہے۔
ہیٹ ڈیجیٹل سرگرمیوں کو سنبھالتا ہے جس میں ڈیٹا اکٹھا کرنا، ٹیکسٹ کی درجہ بندی اور اعتدال، ڈیٹا لیبلنگ، چیٹ بوٹس اور بات چیت، تصویر میں ترمیم وغیرہ شامل ہیں۔
ایک حقیقی وقت کا انسانی ہجوم نئے کاموں پر کارروائی کرتا ہے، جبکہ AI جمع کیے گئے ڈیٹا پر پڑھایا جاتا ہے۔
انتہائی نازک اور پریشان کن ملازمتوں میں بھی، ہائبرڈ تکنیک انتہائی اعلیٰ درستگی کو یقینی بناتی ہے۔
5. آئی بی ایم واٹسن۔
IBM Watson ایک ملٹی کلاؤڈ پلیٹ فارم ہے جس میں کارپوریٹ ڈیٹا کی درجہ بندی کے لیے مختلف قسم کی AI صلاحیتیں شامل ہیں۔
ڈیولپرز ڈیٹا میں تھیمز کو تلاش کرنے کے لیے اپنی مرضی کے مطابق درجہ بندی کے ماڈلز بنانے کے لیے نیچرل لینگویج کلاسیفائر کا استعمال کر سکتے ہیں۔ آپ 15 منٹ سے بھی کم وقت میں ایک ماڈل کو تربیت دے سکتے ہیں (مشین لرننگ کے ساتھ کوئی پیشگی تجربہ ضروری نہیں ہے) اور API کے ذریعے اپنی ایپس میں ماڈلز کو تیزی سے شامل کر سکتے ہیں۔
واٹسن پہلے سے تعمیر شدہ متن کے تجزیہ کا حل بھی پیش کرتا ہے جسے نیچرل لینگویج انڈرسٹینڈنگ کہا جاتا ہے، جسے متن میں جذبات، جذبات اور درجہ بندی کو دریافت کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
یہ اندرون ملک انجینئرز کے ساتھ بڑی کارپوریشنز کے لیے بہترین موزوں ہے جو ہائپر اسپیشلائزڈ ٹیکسٹ مائننگ ماڈل تیار کرنا چاہتے ہیں۔
درخواستیں
متن کی درجہ بندی کے لیے بہت سے مختلف استعمال ہیں۔ کچھ عام ایپلی کیشنز میں شامل ہیں:
- زبان کی پہچان، جیسی گوگل مترجم
- گمنام صارفین کی عمر اور جنس کی شناخت
- آن لائن مواد کی ٹیگنگ
- ای میل سپیم کا پتہ لگانا
- آن لائن جائزہ جذباتی تجزیہ
- اسپیچ ریکگنیشن ٹیکنالوجی کو ورچوئل اسسٹنٹس جیسے سری اور الیکسا میں استعمال کیا جاتا ہے۔
- موضوع کے لیبل کے ساتھ دستاویزات، جیسے تحقیقی مقالے۔
نتیجہ
متن کی درجہ بندی کے ٹولز آپ کو موضوع، جذبات، ارادے اور مزید کے لحاظ سے ڈیٹا کو ترتیب دینے دیتے ہیں۔
وہ آپ کو وقت گزارنے والے عمل کو خودکار کرنے کے قابل بناتے ہیں جیسے کہ آنے والی ای میلز کو لیبل لگانا اور کسٹمر سپورٹ کی درخواستوں کو روٹ کرنا، جبکہ صارفین آپ کی کمپنی کے بارے میں کیا سوچتے ہیں اس کی اہم بصیرت بھی فراہم کرتے ہیں۔
APIs کے ذریعے دستیاب اوپن سورس فریم ورک اور SaaS ٹیکنالوجیز کی وجہ سے ٹیکسٹ کی درجہ بندی آٹومیشن آپ کے خیال سے کہیں زیادہ آسان ہے۔
جواب دیجئے