Data yw'r pŵer mawr sy'n trawsnewid y dirwedd ddigidol yn y byd sydd ohoni. O e-byst i bostiadau cyfryngau cymdeithasol, mae data ym mhobman. Mae'n wir nad yw busnesau erioed wedi cael mynediad at gymaint o ddata, ond a yw cael mynediad at ddata yn ddigon? Daw'r ffynhonnell gyfoethog o wybodaeth yn ddiwerth neu'n anarferedig pan na chaiff ei phrosesu.
Gall testun distrwythur fod yn ffynhonnell gyfoethog o wybodaeth, ond ni fydd yn ddefnyddiol i fusnesau oni bai bod y data’n cael ei drefnu, ei gategoreiddio a’i ddadansoddi. Mae data anstrwythuredig, fel testun, sain, fideos, a chyfryngau cymdeithasol, yn gyfystyr â 80 -90% o'r holl ddata. Ar ben hynny, dywedir mai prin 18% o sefydliadau sy'n manteisio ar ddata distrwythur eu sefydliad.
Mae hidlo data sydd wedi'i storio yn y gweinyddwyr â llaw yn dasg sy'n cymryd llawer o amser ac a dweud y gwir yn amhosibl. Fodd bynnag, gyda'r datblygiadau mewn dysgu peiriannau, prosesu iaith naturiol, ac awtomeiddio, mae'n bosibl strwythuro a dadansoddi data testun yn gyflym ac yn effeithiol. Y cam cyntaf mewn dadansoddi data yw dosbarthiad testun.
Beth yw Dosbarthiad Testun?
Dosbarthu neu gategoreiddio testun yw'r broses o grwpio testun yn gategorïau neu ddosbarthiadau a bennwyd ymlaen llaw. Gan ddefnyddio'r dull dysgu peiriant hwn, unrhyw testun – dogfennau, ffeiliau gwe, astudiaethau, dogfennau cyfreithiol, adroddiadau meddygol, a mwy - gellir eu dosbarthu, eu trefnu a'u strwythuro.
Dosbarthiad testun yw'r cam sylfaenol mewn prosesu iaith naturiol sydd â sawl defnydd wrth ganfod sbam. Dadansoddi teimladau, canfod bwriad, labelu data, a mwy.
Achosion Defnydd Posibl o Ddosbarthiad Testun
Monitro Argyfyngau
Defnyddir dosbarthiad testun yn helaeth gan asiantaethau gorfodi'r gyfraith. Trwy sganio postiadau a sgyrsiau cyfryngau cymdeithasol a chymhwyso offer dosbarthu testun, gallant ganfod sgyrsiau panig trwy hidlo ar gyfer brys a chanfod ymatebion negyddol neu frys.
Nodi ffyrdd o hyrwyddo brandiau
Mae marchnatwyr yn defnyddio dosbarthiad testun i hyrwyddo eu brandiau a'u cynhyrchion. Gall busnesau wasanaethu eu cwsmeriaid yn well trwy fonitro adolygiadau defnyddwyr, ymatebion, adborth, a sgyrsiau am eu brandiau neu gynhyrchion ar-lein a nodi'r dylanwadwyr, yr hyrwyddwyr a'r rhai sy'n amharu arnynt.
Trin data yn haws
Mae'r baich o drin data yn cael ei wneud yn haws gyda dosbarthu testun. Mae academïau, ymchwilwyr, gweinyddwyr, y llywodraeth, ac ymarferwyr y gyfraith yn elwa o ddosbarthu testun pan fydd y data anstrwythuredig yn cael ei gategoreiddio i grwpiau.
Categoreiddio Ceisiadau Gwasanaeth
Mae busnesau'n rheoli tunnell o geisiadau gwasanaeth bob dydd. Mae mynd trwy bob un â llaw i ddeall eu pwrpas, eu brys a'u cyflawniad yn her. Gyda dosbarthiad testun yn seiliedig ar AI, mae'n haws i fusnesau dagio swyddi yn seiliedig ar gategori, lleoliad, a gofyniad, a threfnu adnoddau'n effeithiol.
Gwella profiad defnyddiwr y wefan
Mae dosbarthiad testun yn helpu i ddadansoddi cynnwys a delwedd y cynnyrch a'i neilltuo i'r categori cywir i wella profiad y defnyddiwr wrth siopa. Mae dosbarthu testun hefyd yn helpu i nodi cynnwys cywir ar y gwefannau fel pyrth newyddion, blogiau, siopau E-Fasnach, curaduron newyddion, a mwy.
Pan fydd y model ML wedi'i hyfforddi ar AI sy'n categoreiddio eitemau yn awtomatig o dan gategorïau a osodwyd ymlaen llaw, gallwch chi drosi porwyr achlysurol yn gwsmeriaid yn gyflym.
Proses Dosbarthu Testun
Mae'r broses dosbarthu testun yn dechrau gyda rhag-brosesu, dewis nodweddion, echdynnu a dosbarthu data.
Rhagbrosesu
Tokenization: Mae testun wedi'i rannu'n ffurfiau testun llai a symlach er mwyn ei ddosbarthu'n hawdd.
Normaleiddio: Mae angen i bob testun mewn dogfen fod ar yr un lefel o ddealltwriaeth. Mae rhai mathau o normaleiddio yn cynnwys,
- Cynnal safonau gramadegol neu adeileddol ar draws y testun, megis cael gwared ar fylchau gwyn neu atalnodi. Neu gynnal achosion is drwy'r testun.
- Tynnu rhagddodiaid ac ôl-ddodiaid o eiriau a dod â nhw yn ôl at eu gair gwraidd.
- Dileu geiriau stopio fel 'a' 'yw' 'y' a mwy nad ydynt yn ychwanegu gwerth at y testun.
Dewis Nodwedd
Mae dewis nodweddion yn gam sylfaenol wrth ddosbarthu testun. Anelir y broses at gynrychioli testunau gyda'r nodweddion mwyaf perthnasol. Mae dewis nodweddion yn helpu i gael gwared ar ddata amherthnasol, a gwella cywirdeb.
Mae dewis nodweddion yn lleihau'r newidyn mewnbwn i'r model trwy ddefnyddio'r data mwyaf perthnasol yn unig a dileu sŵn. Yn seiliedig ar y math o ddatrysiad rydych chi'n ei geisio, gellir dylunio'ch modelau AI i ddewis y nodweddion perthnasol o'r testun yn unig.
Echdynnu Nodwedd
Mae echdynnu nodweddion yn gam dewisol y mae rhai busnesau yn ei gymryd i echdynnu nodweddion allweddol ychwanegol yn y data. Mae echdynnu nodwedd yn defnyddio sawl techneg, megis mapio, hidlo a chlystyru. Prif fantais defnyddio echdynnu nodwedd yw - mae'n helpu i gael gwared ar ddata diangen a gwella cyflymder datblygu'r model ML.
Tagio Data i Gategorïau Rhagosodol
Tagio testun i gategorïau wedi'u diffinio ymlaen llaw yw'r cam olaf wrth ddosbarthu testun. Gellir ei wneud mewn tair ffordd wahanol,
- Tagio â Llaw
- Paru ar sail Rheolau
- Algorithmau Dysgu - Gellir dosbarthu'r algorithmau dysgu ymhellach i ddau gategori megis tagio dan oruchwyliaeth a thagio heb oruchwyliaeth.
- Dysgu dan oruchwyliaeth: Gall y model ML alinio'r tagiau'n awtomatig â data categoreiddio presennol mewn tagio dan oruchwyliaeth. Pan fydd data wedi'i gategoreiddio eisoes ar gael, gall yr algorithmau ML fapio'r swyddogaeth rhwng y tagiau a'r testun.
- Dysgu heb oruchwyliaeth: Mae'n digwydd pan fo prinder data a dagiwyd yn flaenorol. Mae modelau ML yn defnyddio clystyru ac algorithmau seiliedig ar reolau i grwpio testunau tebyg, megis yn seiliedig ar hanes prynu cynnyrch, adolygiadau, manylion personol, a thocynnau. Gellir dadansoddi'r grwpiau eang hyn ymhellach i gael mewnwelediadau gwerthfawr sy'n benodol i'r cwsmer y gellir eu defnyddio i ddylunio dulliau cwsmer wedi'u teilwra.
Dosbarthiad Testun: Cymwysiadau ac Achosion Defnydd
Mae ymreolaeth i grwpio neu ddosbarthu darnau mawr o destun neu ddata yn esgor ar nifer o fanteision, gan arwain at achosion defnydd gwahanol. Gadewch i ni edrych ar rai o'r rhai mwyaf cyffredin yma:
- Canfod Sbam: Defnyddir gan ddarparwyr gwasanaeth e-bost, darparwyr gwasanaethau telathrebu, ac apiau amddiffynwyr i nodi, hidlo a rhwystro cynnwys sbam
- Dadansoddiad Sentiment: Dadansoddi adolygiadau a chynnwys a gynhyrchir gan ddefnyddwyr ar gyfer teimlad a chyd-destun sylfaenol a chynorthwyo gydag ORM (Rheoli Enw Da Ar-lein)
- Canfod Bwriad: Deall yn well y bwriad y tu ôl i awgrymiadau neu ymholiadau a ddarperir gan ddefnyddwyr i gynhyrchu canlyniadau cywir a pherthnasol
- Labelu Pwnc: Categoreiddio erthyglau newyddion neu bostiadau a grëwyd gan ddefnyddwyr yn ôl pynciau neu bynciau wedi'u diffinio ymlaen llaw
- Canfod Iaith: Canfod yr iaith y mae testun yn cael ei arddangos neu ei gyflwyno ynddi
- Canfod Brys: Nodi a blaenoriaethu cyfathrebiadau brys
- Monitro Cyfryngau Cymdeithasol: Awtomeiddio'r broses o gadw llygad am y cyfeiriadau at frandiau ar y cyfryngau cymdeithasol
- Categoreiddio Tocyn Cefnogi: Llunio, trefnu a blaenoriaethu tocynnau cymorth a cheisiadau gwasanaeth gan gwsmeriaid
- Trefniadaeth y Ddogfen: Didoli, strwythuro a safoni dogfennau cyfreithiol a meddygol
- Hidlo E-bost: Hidlo e-byst yn seiliedig ar amodau penodol
- Canfod Twyll: Canfod a thynnu sylw at weithgareddau amheus ar draws trafodion
- Ymchwil i'r Farchnad: Deall amodau'r farchnad o ddadansoddiadau a chynorthwyo i leoli cynhyrchion a hysbysebion digidol a mwy yn well
Pa fetrigau a ddefnyddir i werthuso Dosbarthiad testun?
Fel y soniasom, mae optimeiddio modelau yn anochel i sicrhau bod perfformiad eich model yn gyson uchel. Gan y gall modelau ddod ar draws gwendidau technegol ac achosion fel rhithweledigaethau, mae'n hanfodol eu bod yn cael eu trosglwyddo trwy dechnegau dilysu trwyadl cyn iddynt gael eu cymryd yn fyw neu eu cyflwyno i gynulleidfa brawf.
I wneud hyn, gallwch drosoli techneg werthuso bwerus o'r enw Traws-ddilysu.
Traws-ddilysu
Mae hyn yn golygu rhannu data hyfforddi yn ddarnau llai. Yna defnyddir pob darn bach o ddata hyfforddi fel sampl i hyfforddi a dilysu eich model. Wrth i chi gychwyn y broses, mae eich model yn hyfforddi ar y darn bach cychwynnol o ddata hyfforddi a ddarperir ac yn cael ei brofi yn erbyn talpiau llai eraill. Mae canlyniadau terfynol perfformiad model yn cael eu pwyso yn erbyn y canlyniadau a gynhyrchir gan eich model wedi'i hyfforddi ar ddata wedi'i anodi gan ddefnyddwyr.
Metrigau Allweddol a Ddefnyddir Wrth Draws-ddilysu
| Cywirdeb | Dwyn i gof | Precision | Sgôr F1 |
|---|---|---|---|
| sy'n dynodi nifer y rhagfynegiadau cywir neu'r canlyniadau a gynhyrchwyd yn ymwneud â rhagfynegiadau cyflawn | sy'n dynodi'r cysondeb wrth ragfynegi'r canlyniadau cywir o'u cymharu â'r rhagfynegiadau cywir cyfan | sy'n dynodi gallu eich model i ragfynegi llai o bethau positif ffug | sy'n pennu perfformiad cyffredinol y model trwy gyfrifo cymedr harmonig adalw a manwl gywirdeb |
Sut ydych chi'n gweithredu dosbarthiad testun?
Er ei fod yn swnio'n frawychus, mae'r broses o fynd at ddosbarthu testun yn systematig ac fel arfer yn cynnwys y camau canlynol:
- Curadu set ddata hyfforddi: Y cam cyntaf yw casglu set amrywiol o ddata hyfforddi i ymgyfarwyddo a dysgu modelau i ganfod geiriau, ymadroddion, patrymau, a chysylltiadau eraill yn annibynnol. Gellir adeiladu modelau hyfforddi manwl ar y sylfaen hon.
- Paratowch y set ddata: Mae'r data a gasglwyd bellach yn barod. Fodd bynnag, mae'n dal yn amrwd a distrwythur. Mae'r cam hwn yn cynnwys glanhau a safoni'r data i'w wneud yn barod â pheiriant. Dilynir technegau megis anodi a thoceneiddio yn y cam hwn.
- Hyfforddwch y model dosbarthu testun: Unwaith y bydd y data wedi'i strwythuro, mae'r cyfnod hyfforddi yn dechrau. Mae modelau'n dysgu o ddata anodedig ac yn dechrau gwneud cysylltiadau o'r setiau data bwydo. Wrth i fwy o ddata hyfforddi gael ei fwydo i mewn i fodelau, maent yn dysgu'n well ac yn cynhyrchu canlyniadau optimaidd yn annibynnol sy'n cyd-fynd â'u bwriad sylfaenol.
- Gwerthuso ac optimeiddio: Y cam olaf yw'r gwerthusiad, lle rydych chi'n cymharu canlyniadau a gynhyrchir gan eich modelau gyda metrigau a meincnodau a nodwyd ymlaen llaw. Yn seiliedig ar ganlyniadau a chasgliadau, gallwch ofyn a oes angen mwy o hyfforddiant neu a yw'r model yn barod ar gyfer cam nesaf y defnydd.
Nid yw'n hawdd datblygu offeryn dosbarthu testun effeithiol a chraff. Still, gyda Shaip fel eich partner data, gallwch ddatblygu dull effeithiol, graddadwy a chost-effeithiol Offeryn dosbarthu testun yn seiliedig ar AI. Mae gennym dunelli o setiau data parod i'w defnyddio wedi'u hanodi'n gywir y gellir eu haddasu ar gyfer gofynion unigryw eich model. Rydym yn troi eich testun yn fantais gystadleuol; cysylltwch heddiw.
