計算機化或數字化信息的快速發展帶來了大量的信息和數據。 文本數據庫是來自多個來源的大量文檔集合,包含大量可訪問的信息。
由於以電子形式提供的信息量不斷增加,文本數據庫正在不斷發展。 超過 80% 的當代信息是非結構化或半結構化數據的形式。
傳統的信息檢索方法已無法滿足不斷增加的文本數據量。 因此,文本分類越來越受歡迎。
從海量數據中找到可接受的模式並分析文本文檔是實際應用領域的一個關鍵難題。 這曾經是一個複雜且昂貴的過程,因為手動排序數據需要時間和資源。
文本分類方法已被證明是快速、經濟高效且可擴展的文本的絕佳選擇 數據結構.
越來越多的公司正在使用文本分類模型來成功處理不斷增長的非結構化數據。
在這篇文章中,我們將研究文本分類、最佳文本分類模型等等。
那麼,什麼是文本分類?
文本分類是將文本組織、結構化和過濾成一個或多個分類的過程。 文本分類被用於各種環境,包括法律文件、醫學研究和文件,甚至是基本的產品評估。
公司正在支付數百萬美元從數據中提取盡可能多的見解。
找到使用文本/文檔數據的創新方法至關重要,因為它們比其他形式的數據更為普遍。 由於數據本質上是非結構化且豐富的,因此以易於消化的方式對其進行組織可以顯著提高其價值。
最佳文本分類模型
1. 谷歌云自然語言處理
Google Cloud NLP 是一組文本分析工具,可幫助您識別非結構化數據中的見解。 Google Cloud NLP(自然語言處理)是目前在 Google Cloud 上存儲數據並希望與 Google 應用程序集成的企業的絕佳選擇。
他們提供即用型模型 情感分析、實體提取、內容分類和語法分析。
例如,內容分類工具允許您將文檔分類為 600 多個不同的組。
如果您需要適合特定用例的分類模型,您可以使用 AutoML Natural Language,它允許您使用自己的預定義類別開發定制的解決方案。
2. 亞馬遜領悟
Amazon Comprehend 完全由 Amazon 處理,因此不需要私有服務器。 此外,儘管 AutoML 允許您構建自己的文本挖掘模型,但仍然可以使用預訓練的 API。
它提供了易於集成到您的應用程序中的 API。
用於情感分析、語言識別和自定義分類 API 的 API 可幫助您開發適合您業務需求的文本分類模型。
要構建自定義模型,您不需要任何 機器學習 經驗或相當的編碼能力。
對於需要託管軟件、簡單安裝和預建模型的企業來說,這是有利的。
3. 猴子學習
MonkeyLearn 是一款複雜的文本分類工具,用於評估所有非結構化文本數據,包括文檔、調查回复、 社會化媒體、在線評論和客戶反饋。
自然語言處理 (NLP) 技術和復雜的 機器學習算法 使軟件能夠像人類一樣閱讀文本。 您可以確定您的分析結果將是準確的。
您可以直接將數據上傳到 MonkeyLearn 或快速連接 Google Sheets、Excel、Zendesk、Zapier 和其他程序。
MonkeyLearn 強大的機器學習功能使創建模型變得簡單。 只需很少的編碼,您就可以鏈接所有主要語言的 API。
4. 熱情報
Heat 是一種按需智能的雲服務,通過人和人工智能的混合雲實時提供認知服務。
Heat 處理數字活動,包括數據收集、文本分類和審核、數據標記、聊天機器人和對話、圖片編輯等。
實時人類群體處理新任務,而人工智能則根據收集的數據進行教學。
即使在最精細和最複雜的工作中,混合技術也能確保超高精度。
5. IBM沃森
IBM Watson 是一個多雲平台,包括用於對企業數據進行分類的各種 AI 功能。
開發人員可以使用自然語言分類器創建自定義分類模型來定位數據中的主題。 您可以在 15 分鐘內訓練模型(無需機器學習經驗)並通過 API 快速將模型整合到您的應用程序中。
Watson 還提供了一個名為 Natural Language Understanding 的預構建文本分析解決方案,可用於發現文本中的情緒、情緒和分類。
它最適合擁有希望開發超專業文本挖掘模型的內部工程師的大公司。
應用
文本分類有許多不同的用途。 一些常見的應用包括:
- 語言識別,類似於 Google Translate
- 匿名用戶的年齡和性別認同
- 在線內容標記
- 垃圾郵件檢測
- 在線評論情緒分析
- 語音識別技術用於 Siri 和 Alexa 等虛擬助手。
- 帶有主題標籤的文檔,例如研究論文
結論
文本分類工具可讓您按主題、情緒、意圖等排列數據。
它們使您能夠自動化耗時的流程,例如標記傳入的電子郵件和路由客戶支持請求,同時還提供有關消費者對您公司的看法的重要見解。
由於開源框架和可通過 API 獲得的 SaaS 技術,文本分類自動化比您想像的要容易。
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