Những tiến bộ nhanh chóng của thông tin kỹ thuật số hoặc máy tính đã tạo ra một khối lượng lớn thông tin và dữ liệu. Cơ sở dữ liệu văn bản, là bộ sưu tập khổng lồ các tài liệu từ nhiều nguồn, bao gồm một lượng đáng kể thông tin có thể truy cập được.
Cơ sở dữ liệu văn bản đang liên tục phát triển do lượng thông tin có sẵn ở dạng điện tử ngày càng tăng. Hơn 80% thông tin đương đại ở dạng dữ liệu phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc.
Các phương pháp truy xuất thông tin truyền thống đang trở nên không phù hợp với khối lượng dữ liệu văn bản ngày càng tăng. Kết quả là, Phân loại văn bản đã trở nên phổ biến.
Việc tìm kiếm các mẫu có thể chấp nhận được và phân tích các tài liệu văn bản từ khối lượng dữ liệu khổng lồ là một khó khăn chính trong các lĩnh vực ứng dụng trong thế giới thực. Nó từng là một thủ tục phức tạp và tốn kém vì việc phân loại dữ liệu theo cách thủ công tốn nhiều thời gian và tài nguyên.
Các phương pháp Phân loại Văn bản đã cho thấy là một sự lựa chọn tuyệt vời cho văn bản nhanh chóng, hiệu quả về chi phí và khả năng mở rộng cấu trúc dữ liệu.
Các mô hình phân loại văn bản đang được ngày càng nhiều công ty sử dụng để xử lý thành công lượng dữ liệu phi cấu trúc đang ngày càng gia tăng.
Trong bài đăng này, chúng ta sẽ xem xét phân loại văn bản, các mô hình phân loại văn bản tốt nhất và nhiều hơn thế nữa.
Vậy, phân loại văn bản là gì?
Phân loại văn bản là quá trình sắp xếp, cấu trúc và lọc văn bản thành một hoặc nhiều cách phân loại. Phân loại văn bản được sử dụng trong nhiều ngữ cảnh khác nhau, bao gồm giấy tờ pháp lý, nghiên cứu y tế và hồ sơ, và thậm chí cả đánh giá sản phẩm cơ bản.
Các công ty đang trả hàng triệu đô la để trích xuất càng nhiều thông tin chi tiết càng tốt từ dữ liệu.
Điều quan trọng là phải tìm ra những cách sáng tạo để sử dụng dữ liệu văn bản / tài liệu vì chúng phổ biến hơn đáng kể so với các dạng dữ liệu khác. Bởi vì dữ liệu vốn không có cấu trúc và phong phú, việc tổ chức nó theo những cách dễ tiêu hóa có thể làm tăng đáng kể giá trị của nó.
Các mô hình phân loại văn bản tốt nhất
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP là một bộ công cụ phân tích văn bản có thể giúp bạn xác định thông tin chi tiết về dữ liệu phi cấu trúc. Google Cloud NLP (xử lý ngôn ngữ tự nhiên) là một lựa chọn tuyệt vời cho các doanh nghiệp hiện đang lưu trữ dữ liệu trên Google Cloud và muốn tích hợp với các ứng dụng của Google.
Họ cung cấp các mô hình sẵn sàng sử dụng cho Phân tích tâm lý, trích xuất thực thể, phân loại nội dung và phân tích cú pháp.
Ví dụ, công cụ phân loại nội dung cho phép bạn phân loại tài liệu thành hơn 600 nhóm khác nhau.
Nếu bạn yêu cầu một mô hình phân loại phù hợp với một trường hợp sử dụng cụ thể, bạn có thể sử dụng Ngôn ngữ Tự nhiên AutoML, cho phép bạn phát triển các giải pháp tùy chỉnh bằng cách sử dụng các danh mục được xác định trước của riêng bạn.
2. Amazon hiểu
Amazon Comprehend hoàn toàn do Amazon xử lý, do đó không cần máy chủ riêng. Hơn nữa, có sẵn các API được đào tạo trước, mặc dù thực tế là AutoML cho phép bạn xây dựng các mô hình khai thác văn bản của riêng mình.
Nó cung cấp các API đơn giản để kết hợp vào các ứng dụng của bạn.
Các API để phân tích tình cảm, nhận dạng ngôn ngữ và API phân loại tùy chỉnh có sẵn để hỗ trợ bạn trong việc phát triển các mô hình phân loại văn bản phù hợp với nhu cầu kinh doanh của bạn.
Để tạo một mô hình tùy chỉnh, bạn không cần học máy kinh nghiệm hoặc khả năng mã hóa đáng kể.
Nó là thuận lợi cho các doanh nghiệp muốn phần mềm được quản lý, cài đặt đơn giản và các mô hình được xây dựng sẵn.
3. KhỉHọc
MonkeyLearn là một công cụ phân loại văn bản phức tạp để đánh giá tất cả dữ liệu văn bản phi cấu trúc của bạn, bao gồm tài liệu, câu trả lời khảo sát, truyền thông xã hội, đánh giá trực tuyến và phản hồi của khách hàng.
Kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và tinh vi thuật toán học máy cho phép phần mềm đọc văn bản như một con người. Bạn có thể chắc chắn rằng kết quả phân tích của bạn sẽ chính xác.
Bạn có thể tải trực tiếp dữ liệu lên MonkeyLearn hoặc kết nối nhanh chóng với Google Trang tính, Excel, Zendesk, Zapier và các chương trình khác.
Công nghệ máy học mạnh mẽ của MonkeyLearn giúp việc tạo mô hình của bạn trở nên đơn giản. Và với rất ít mã hóa, bạn có thể liên kết các API bằng tất cả các ngôn ngữ chính.
4. Thông minh nhiệt
Heat là một dịch vụ đám mây dành cho trí thông minh theo yêu cầu, cung cấp các dịch vụ nhận thức trong thời gian thực thông qua đám mây kết hợp giữa con người và AI.
Heat xử lý các hoạt động kỹ thuật số bao gồm thu thập dữ liệu, phân loại và kiểm duyệt văn bản, ghi nhãn dữ liệu, chatbot và hội thoại, chỉnh sửa ảnh, v.v.
Một đám đông con người trong thời gian thực xử lý các nhiệm vụ mới, trong khi AI được dạy dựa trên dữ liệu thu thập được.
Ngay cả trong những công việc phức tạp và phức tạp nhất, kỹ thuật hybrid vẫn đảm bảo độ chính xác cực cao.
5. IBM Watson
IBM Watson là một nền tảng đa đám mây bao gồm nhiều khả năng AI khác nhau để phân loại dữ liệu công ty.
Các nhà phát triển có thể sử dụng Bộ phân loại ngôn ngữ tự nhiên để tạo các mô hình phân loại tùy chỉnh nhằm định vị các chủ đề trong dữ liệu. Bạn có thể đào tạo một mô hình trong vòng chưa đầy 15 phút (không cần trải nghiệm trước về học máy) và nhanh chóng kết hợp các mô hình vào ứng dụng của bạn thông qua API.
Watson cũng cung cấp một giải pháp phân tích văn bản được xây dựng trước gọi là Hiểu ngôn ngữ tự nhiên, có thể được sử dụng để khám phá tình cảm, cảm xúc và phân loại trong văn bản.
Nó phù hợp nhất cho các tập đoàn lớn với các kỹ sư nội bộ muốn phát triển các mô hình khai thác văn bản siêu chuyên dụng.
Ứng dụng
Có nhiều cách sử dụng khác nhau để phân loại văn bản. Một số ứng dụng phổ biến bao gồm:
- Nhận dạng ngôn ngữ, tương tự như Google Translate
- Tuổi và nhận dạng giới tính của người dùng ẩn danh
- Gắn thẻ nội dung trực tuyến
- Phát hiện thư rác
- Đánh giá trực tuyến phân tích tình cảm
- Công nghệ nhận dạng giọng nói được sử dụng trong các trợ lý ảo như Siri và Alexa.
- Tài liệu có nhãn chủ đề, chẳng hạn như tài liệu nghiên cứu
Kết luận
Các công cụ phân loại văn bản cho phép bạn sắp xếp dữ liệu theo chủ đề, tình cảm, ý định và hơn thế nữa.
Chúng cho phép bạn tự động hóa các quy trình tốn thời gian như gắn nhãn các email đến và định tuyến các yêu cầu hỗ trợ khách hàng, đồng thời cung cấp thông tin chi tiết quan trọng về những gì người tiêu dùng nghĩ về công ty của bạn.
Tự động hóa phân loại văn bản dễ dàng hơn bạn nghĩ, do các khuôn khổ nguồn mở và công nghệ SaaS có sẵn thông qua các API.
Bình luận