计算机化或数字化信息的快速发展带来了大量的信息和数据。 文本数据库是来自多个来源的大量文档集合,包含大量可访问的信息。
由于以电子形式提供的信息量不断增加,文本数据库正在不断发展。 超过 80% 的当代信息是非结构化或半结构化数据的形式。
传统的信息检索方法已无法满足不断增加的文本数据量。 因此,文本分类越来越受欢迎。
从海量数据中找到可接受的模式并分析文本文档是实际应用领域的一个关键难题。 这曾经是一个复杂且昂贵的过程,因为手动排序数据需要时间和资源。
文本分类方法已被证明是快速、经济高效且可扩展的文本的绝佳选择 数据结构.
越来越多的公司正在使用文本分类模型来成功处理不断增长的非结构化数据。
在这篇文章中,我们将研究文本分类、最佳文本分类模型等等。
那么,什么是文本分类?
文本分类是将文本组织、结构化和过滤成一个或多个分类的过程。 文本分类被用于各种环境,包括法律文件、医学研究和文件,甚至是基本的产品评估。
公司正在支付数百万美元从数据中提取尽可能多的见解。
找到使用文本/文档数据的创新方法至关重要,因为它们比其他形式的数据更为普遍。 由于数据本质上是非结构化且丰富的,因此以易于消化的方式对其进行组织可以显着提高其价值。
最佳文本分类模型
1. 谷歌云自然语言处理
Google Cloud NLP 是一组文本分析工具,可帮助您识别非结构化数据中的见解。 Google Cloud NLP(自然语言处理)是目前在 Google Cloud 上存储数据并希望与 Google 应用程序集成的企业的绝佳选择。
他们提供即用型模型 情绪分析、实体提取、内容分类和语法分析。
例如,内容分类工具允许您将文档分类为 600 多个不同的组。
如果您需要适合特定用例的分类模型,您可以使用 AutoML Natural Language,它允许您使用自己的预定义类别开发定制的解决方案。
2. 亚马逊领悟
Amazon Comprehend 完全由 Amazon 处理,因此不需要私有服务器。 此外,尽管 AutoML 允许您构建自己的文本挖掘模型,但仍然可以使用预训练的 API。
它提供了易于集成到您的应用程序中的 API。
用于情感分析、语言识别和自定义分类 API 的 API 可帮助您开发适合您业务需求的文本分类模型。
要构建自定义模型,您不需要任何 机器学习 经验或相当的编码能力。
对于需要托管软件、简单安装和预建模型的企业来说,这是有利的。
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn 是一款复杂的文本分类工具,用于评估所有非结构化文本数据,包括文档、调查回复、 社会化媒体、在线评论和客户反馈。
自然语言处理 (NLP) 技术和复杂的 机器学习算法 使软件能够像人类一样阅读文本。 您可以确定您的分析结果将是准确的。
您可以直接将数据上传到 MonkeyLearn 或快速连接 Google Sheets、Excel、Zendesk、Zapier 和其他程序。
MonkeyLearn 强大的机器学习功能使创建模型变得简单。 只需很少的编码,您就可以链接所有主要语言的 API。
4. 热情报
Heat 是一种按需智能的云服务,通过人和人工智能的混合云实时提供认知服务。
Heat 处理数字活动,包括数据收集、文本分类和审核、数据标记、聊天机器人和对话、图片编辑等。
实时人类群体处理新任务,而人工智能则根据收集的数据进行教学。
即使在最精细和最复杂的工作中,混合技术也能确保超高精度。
5. IBM Watson
IBM Watson 是一个多云平台,包括用于对企业数据进行分类的各种 AI 功能。
开发人员可以使用自然语言分类器创建自定义分类模型来定位数据中的主题。 您可以在 15 分钟内训练模型(无需机器学习经验)并通过 API 快速将模型整合到您的应用程序中。
Watson 还提供了一个名为 Natural Language Understanding 的预构建文本分析解决方案,可用于发现文本中的情绪、情绪和分类。
它最适合拥有希望开发超专业文本挖掘模型的内部工程师的大公司。
应用领域
文本分类有许多不同的用途。 一些常见的应用包括:
- 语言识别,类似于 谷歌翻译
- 匿名用户的年龄和性别认同
- 在线内容标记
- 垃圾邮件检测
- 在线评论情绪分析
- 语音识别技术用于 Siri 和 Alexa 等虚拟助手。
- 带有主题标签的文档,例如研究论文
结论
文本分类工具可让您按主题、情绪、意图等排列数据。
它们使您能够自动化耗时的流程,例如标记传入的电子邮件和路由客户支持请求,同时还提供有关消费者对您公司的看法的重要见解。
由于开源框架和可通过 API 获得的 SaaS 技术,文本分类自动化比您想象的要容易。
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