Dosbarthiad Testun

Dosbarthiad Testun - Pwysigrwydd, Achosion Defnydd, a Phroses

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

Achosion defnydd dosbarthu testun posibl Mae yna nifer o fanteision i ddefnyddio dosbarthiad testun dysgu peiriant, megis scalability, cyflymder dadansoddi, cysondeb, a'r gallu i wneud penderfyniadau cyflym yn seiliedig ar sgyrsiau amser real.

  • 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.

Gwasanaethau Anodi Testun Dibynadwy i hyfforddi Modelau ML.

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.

Proses dosbarthu testun

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 nodwedd fwyaf 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. 

Mae yna achosion defnydd lluosog ar gyfer dosbarthu testun ar draws diwydiannau. Er bod casglu, grwpio, dosbarthu a thynnu mewnwelediadau gwerthfawr o ddata testun bob amser wedi cael ei ddefnyddio mewn sawl maes, mae dosbarthiad testun yn canfod ei botensial mewn marchnata, datblygu cynnyrch, gwasanaeth cwsmeriaid, rheoli a gweinyddu. Mae'n helpu busnesau i ennill gwybodaeth gystadleuol, gwybodaeth am y farchnad a chwsmeriaid, a gwneud penderfyniadau busnes sy'n seiliedig ar ddata. 

Nid yw'n hawdd datblygu offeryn dosbarthu testun effeithiol a chraff. Eto i gyd, gyda Shaip fel eich partner data, gallwch ddatblygu offeryn dosbarthu testun effeithiol, graddadwy a chost-effeithiol yn seiliedig ar AI. Mae gennym ni dunelli o setiau data parod i'w defnyddio wedi'u hanodi'n gywir y gellir ei addasu ar gyfer gofynion unigryw eich model. Rydym yn troi eich testun yn fantais gystadleuol; cysylltwch heddiw.

Cyfran Gymdeithasol