Kompyuterlashtirilgan yoki raqamli axborotning jadal rivojlanishi juda katta hajmdagi axborot va ma'lumotlarga olib keldi. Ko'p manbalardan olingan hujjatlarning ulkan to'plami bo'lgan matnli ma'lumotlar bazalari juda ko'p kirish mumkin bo'lgan ma'lumotlarni o'z ichiga oladi.
Elektron shaklda mavjud bo'lgan ma'lumotlarning ko'payishi tufayli matnli ma'lumotlar bazalari doimiy ravishda rivojlanmoqda. Zamonaviy ma'lumotlarning 80% dan ortig'i tuzilmagan yoki yarim tizimli ma'lumotlar ko'rinishida.
An'anaviy ma'lumotlarni qidirish usullari matnli ma'lumotlarning doimiy o'sib borayotgan hajmi uchun etarli emas. Natijada, matn tasnifi mashhurlikka erishdi.
Qabul qilinadigan naqshlarni topish va katta hajmdagi ma'lumotlardan matnli hujjatlarni tahlil qilish real dunyoda qo'llash sohalarida asosiy qiyinchilik hisoblanadi. Ilgari bu murakkab va qimmat protsedura bo'lgan, chunki ma'lumotlarni qo'lda saralash vaqt va resurslarni talab qiladi.
Matnni tasniflash usullari tez, tejamkor va kengaytiriladigan matn uchun ajoyib tanlov ekanligini ko'rsatdi. ma'lumotlar tuzilishi.
Matnlarni tasniflash modellari tobora ortib borayotgan kompaniyalar tomonidan tuzilmagan ma'lumotlar oqimini muvaffaqiyatli boshqarish uchun foydalanilmoqda.
Ushbu postda biz matn tasnifi, eng yaxshi matn tasnifi modellari va boshqalarni ko'rib chiqamiz.
Xo'sh, matn tasnifi nima?
Matnni tasniflash - matnni bir yoki bir nechta tasniflarga ajratish, tizimlashtirish va filtrlash jarayoni. Matn tasnifi turli kontekstlarda, jumladan, huquqiy hujjatlar, tibbiy tadqiqotlar va fayllar va hatto asosiy mahsulotni baholashda qo'llaniladi.
Kompaniyalar ma'lumotlardan iloji boricha ko'proq ma'lumot olish uchun millionlab pul to'lashmoqda.
Matn/hujjat ma'lumotlaridan foydalanishning innovatsion usullarini topish juda muhim, chunki ular boshqa ma'lumotlar shakllariga qaraganda ancha keng tarqalgan. Ma'lumotlar tabiatan tuzilmagan va ko'p bo'lganligi sababli, uni hazm bo'ladigan usullarda tashkil qilish uning qiymatini sezilarli darajada oshirishi mumkin.
Matnlarni tasniflashning eng yaxshi modellari
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP - bu tuzilmagan ma'lumotlardagi tushunchalarni aniqlashga yordam beradigan matnni tahlil qilish vositalari to'plami. Google Cloud NLP (tabiiy tilda ishlov berish) hozirda Google Cloud-da ma'lumotlarni saqlaydigan va Google ilovalari bilan integratsiyalashuvni xohlaydigan korxonalar uchun ajoyib tanlovdir.
Ular foydalanishga tayyor modellarni taqdim etadilar hissiyotlarni tahlil qilish, ob'ektni ajratib olish, kontentni turkumlashtirish va sintaksis tahlili.
Masalan, kontentni turkumlash vositasi hujjatlarni 600 dan ortiq turli guruhlarga ajratish imkonini beradi.
Agar sizga ma'lum bir foydalanish holatiga mos tasniflash modeli kerak bo'lsa, siz o'zingizning oldindan belgilangan toifalaringizdan foydalangan holda moslashtirilgan echimlarni ishlab chiqish imkonini beruvchi AutoML Natural Language-dan foydalanishingiz mumkin.
2. Amazon tushunish
Amazon Comprehend to'liq Amazon tomonidan boshqariladi, shuning uchun shaxsiy serverlar talab qilinmaydi. Bundan tashqari, AutoML o'z matnni qazib olish modellarini yaratishga imkon berishiga qaramay, oldindan o'qitilgan API mavjud.
U ilovalaringizga qo'shish oson bo'lgan API-larni taqdim etadi.
Sizning biznes ehtiyojlaringizga moslashtirilgan matn tasniflash modellarini ishlab chiqishda sizga yordam berish uchun hissiyotlarni tahlil qilish, tilni identifikatsiyalash va maxsus tasniflash API uchun API mavjud.
Maxsus modelni yaratish uchun sizga hech qanday ehtiyoj yo'q kompyuterni o'rganish tajriba yoki katta kodlash qobiliyati.
Bu boshqariladigan dasturiy ta'minot, oddiy o'rnatish va oldindan tuzilgan modellarni xohlaydigan korxonalar uchun foydalidir.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn - bu barcha tuzilmagan matn ma'lumotlaringizni, jumladan hujjatlar, so'rov javoblari, ijtimoiy media, onlayn sharhlar va mijozlarning fikr-mulohazalari.
Tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) texnikasi va murakkab mashinada o'rganish algoritmlari dasturiy ta'minotni matnlarni inson kabi o'qish imkonini beradi. Natijada sizning tahlilingiz to'g'ri bo'lishiga amin bo'lishingiz mumkin.
Siz to'g'ridan-to'g'ri MonkeyLearn-ga ma'lumotlarni yuklashingiz yoki Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier va boshqa dasturlarga tezda ulanishingiz mumkin.
MonkeyLearn-ning kuchli mashina o'rganishi modelingizni yaratishni osonlashtiradi. Va juda kam kodlash bilan siz barcha asosiy tillarda API-larni bog'lashingiz mumkin.
4. Issiqlik razvedkasi
Heat - bu talab bo'yicha razvedka uchun bulut xizmati bo'lib, odamlar va sun'iy intellektning gibrid buluti orqali real vaqt rejimida kognitiv xizmatlarni taklif qiladi.
Issiqlik ma'lumotlarni to'plash, matn toifalari va moderatsiyasi, ma'lumotlarni etiketlash, chatbotlar va suhbatlar, rasmlarni tahrirlash va hokazolarni o'z ichiga olgan raqamli faoliyatni boshqaradi.
Haqiqiy vaqtda odamlar olomon yangi vazifalarni bajaradi, AI esa to'plangan ma'lumotlar bo'yicha o'rgatiladi.
Hatto eng nozik va hayratlanarli ishlarda ham gibrid texnika juda yuqori aniqlikni ta'minlaydi.
5. IBM Watson
IBM Watson — korporativ maʼlumotlarni toifalarga ajratish uchun turli AI imkoniyatlarini oʻz ichiga olgan koʻp bulutli platforma.
Ishlab chiquvchilar tabiiy til tasniflagichidan ma'lumotlardagi mavzularni aniqlash uchun maxsus tasniflash modellarini yaratish uchun foydalanishlari mumkin. Siz modelni 15 daqiqadan kamroq vaqt ichida o'rgatishingiz mumkin (mashinani o'rganish bo'yicha oldingi tajriba shart emas) va API orqali modellarni ilovalaringizga tezda kiritishingiz mumkin.
Watson shuningdek, matndagi his-tuyg'ular, his-tuyg'ular va tasniflarni aniqlash uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan "Tabiiy tilni tushunish" deb nomlangan oldindan tuzilgan matn tahlili yechimini taklif qiladi.
Bu giper-ixtisoslashtirilgan matn qazib olish modellarini ishlab chiqmoqchi bo'lgan ichki muhandislari bo'lgan yirik korporatsiyalar uchun eng mos keladi.
ilovalar
Matnlarni tasniflash uchun juda ko'p turli xil foydalanish mavjud. Ba'zi keng tarqalgan ilovalar quyidagilarni o'z ichiga oladi:
- Tilni aniqlash, shunga o'xshash Google tarjima
- Anonim foydalanuvchilarning yoshi va jinsi
- Onlayn kontentni belgilash
- Elektron pochta spamini aniqlash
- Onlayn ko'rib chiqish hissiyotlarini tahlil qilish
- Nutqni aniqlash texnologiyasi Siri va Alexa kabi virtual yordamchilarda qo'llaniladi.
- Mavzu yorliqlari bo'lgan hujjatlar, masalan, tadqiqot ishlari
Xulosa
Matnni tasniflash vositalari sizga ma'lumotlarni mavzu, his-tuyg'u, niyat va boshqalar bo'yicha tartibga solish imkonini beradi.
Ular sizga kiruvchi elektron pochta xabarlarini belgilash va mijozlarni qo'llab-quvvatlash so'rovlarini yo'naltirish kabi ko'p vaqt talab qiladigan jarayonlarni avtomatlashtirishga imkon beradi, shu bilan birga iste'molchilar sizning kompaniyangiz haqida qanday fikrda ekanligi haqida muhim ma'lumotlarni taqdim etadi.
Matnlarni tasniflashni avtomatlashtirish siz o'ylagandan ko'ra osonroqdir, chunki API orqali mavjud bo'lgan ochiq kodli ramkalar va SaaS texnologiyalari.
Leave a Reply