Metin Sınıflandırması

Metin Sınıflandırma - Önem, Kullanım Örnekleri ve Süreç

Veri, günümüz dünyasında dijital manzarayı dönüştüren süper güçtür. E-postalardan sosyal medya gönderilerine kadar her yerde veri var. İşletmelerin hiçbir zaman bu kadar çok veriye erişimi olmadığı doğrudur, ancak veriye erişim sahibi olmak yeterli midir? Zengin bilgi kaynağı, işlenmediğinde işe yaramaz veya geçersiz hale gelir.

Yapılandırılmamış metin, zengin bir bilgi kaynağı olabilir, ancak veriler düzenlenmedikçe, kategorize edilmedikçe ve analiz edilmedikçe işletmeler için yararlı olmayacaktır. Metin, ses, video ve sosyal medya gibi yapılandırılmamış veriler, 80-90% tüm verilerin Ayrıca, kuruluşların ancak %18'inin kuruluşlarının yapılandırılmamış verilerinden yararlandığı bildiriliyor.

Sunucularda depolanan terabaytlarca veriyi manuel olarak taramak, zaman alıcı ve açıkçası imkansız bir iştir. Ancak, makine öğrenimi, doğal dil işleme ve otomasyondaki gelişmelerle metin verilerini hızlı ve etkili bir şekilde yapılandırmak ve analiz etmek mümkün. Veri analizinde ilk adım, metin sınıflandırması.

Metin Sınıflandırması Nedir?

Metin sınıflandırması veya sınıflandırması, metni önceden belirlenmiş kategoriler veya sınıflar halinde gruplama işlemidir. Bu makine öğrenimi yaklaşımını kullanan herhangi bir metin – belgeler, web dosyaları, çalışmalar, yasal belgeler, tıbbi raporlar ve daha fazlası – sınıflandırılabilir, organize edilebilir ve yapılandırılabilir.

Metin sınıflandırma, spam tespitinde çeşitli kullanımları olan doğal dil işlemedeki temel adımdır. Duygu analizi, niyet tespiti, veri etiketleme ve daha fazlası.

Metin Sınıflandırmanın Olası Kullanım Durumları

Olası metin sınıflandırma kullanım durumları Makine öğrenimi metin sınıflandırmasını kullanmanın ölçeklenebilirlik, analiz hızı, tutarlılık ve gerçek zamanlı konuşmalara dayalı olarak hızlı kararlar alma yeteneği gibi çeşitli faydaları vardır.

  • Acil Durumları İzleyin

    Metin sınıflandırması, kolluk kuvvetleri tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır. Sosyal medya gönderilerini ve konuşmaları tarayarak ve metin sınıflandırma araçlarını uygulayarak, aciliyet için filtre uygulayarak ve olumsuz veya acil durum yanıtlarını tespit ederek panik konuşmalarını tespit edebilirler.

  • Markaları tanıtmanın yollarını belirleyin

    Pazarlamacılar, markalarını ve ürünlerini tanıtmak için metin sınıflandırmasını kullanıyor. İşletmeler, markaları veya ürünleri hakkındaki kullanıcı incelemelerini, yanıtları, geri bildirimleri ve konuşmaları çevrimiçi izleyerek ve etkileyicileri, destekçileri ve kötüleyenleri belirleyerek müşterilerine daha iyi hizmet verebilir.

  • Veri işleme daha kolay hale getirildi

    Veri işleme yükü, metin sınıflandırması ile kolaylaştırılmıştır. Akademi, araştırmacılar, yönetim, hükümet ve hukuk uygulayıcıları, yapılandırılmamış veriler gruplara ayrıldığında metin sınıflandırmasından yararlanır.

  • Hizmet İsteklerini Kategorilere Ayırın

    İşletmeler her gün tonlarca hizmet talebini yönetir. Amaçlarını, aciliyetlerini ve teslimatlarını anlamak için her birini manuel olarak incelemek zorlu bir iştir. Yapay zeka tabanlı metin sınıflandırması ile işletmelerin işleri kategoriye, konuma ve gereksinime göre etiketlemesi ve kaynakları etkili bir şekilde düzenlemesi daha kolaydır.

  • Web sitesi kullanıcı deneyimini iyileştirin

    Metin sınıflandırması, ürünün içeriğini ve görselini analiz etmeye ve alışveriş sırasında kullanıcı deneyimini iyileştirmek için doğru kategoriye atamaya yardımcı olur. Metin sınıflandırma ayrıca haber portalları, bloglar, E-Ticaret mağazaları, haber küratörleri ve daha fazlası gibi sitelerdeki doğru içeriğin belirlenmesine yardımcı olur.

ML Modellerini eğitmek için Güvenilir Metin Ek Açıklama Hizmetleri.

Makine öğrenimi modeli, öğeleri önceden belirlenmiş kategoriler altında otomatik olarak sınıflandıran yapay zeka üzerinde eğitildiğinde, sıradan tarayıcıları hızlı bir şekilde müşterilere dönüştürebilirsiniz.

Metin Sınıflandırma Süreci

Metin sınıflandırma süreci, ön işleme, özellik seçimi, çıkarma ve verileri sınıflandırma ile başlar.

Metin sınıflandırma süreci

Ön İşleme

dizgeciklere: Metin, kolay sınıflandırma için daha küçük ve daha basit metin formlarına bölünür. 

normalleştirme: Bir belgedeki tüm metinlerin aynı anlama düzeyinde olması gerekir. Bazı normalleştirme biçimleri şunları içerir: 

  • Metin boyunca beyaz boşlukların veya noktalama işaretlerinin kaldırılması gibi gramer veya yapısal standartların korunması. Veya metin boyunca küçük harfleri korumak. 
  • Sözcüklerden önek ve sonekleri kaldırmak ve onları kök sözcüğüne geri getirmek.
  • Metne değer katmayan 've', 'is', 'the' gibi durdurma sözcükleri ve daha fazlası kaldırılıyor.

Öznitelik Seçimi

Özellik seçimi, metin sınıflandırmasında temel bir adımdır. Süreç, metinleri en alakalı özellik ile temsil etmeyi amaçlamaktadır. Özellik seçimleri, alakasız verilerin kaldırılmasına ve doğruluğun artırılmasına yardımcı olur. 

Özellik seçimi, yalnızca en ilgili verileri kullanarak ve gürültüyü ortadan kaldırarak girdi değişkenini modele indirger. Aradığınız çözümün türüne bağlı olarak yapay zeka modelleriniz, metinden yalnızca ilgili özellikleri seçecek şekilde tasarlanabilir. 

Özellik çıkarma

Özellik çıkarımı, bazı işletmelerin verilerdeki ek temel özellikleri çıkarmak için üstlendiği isteğe bağlı bir adımdır. Özellik çıkarma, haritalama, filtreleme ve kümeleme gibi çeşitli teknikler kullanır. Özellik ayıklamayı kullanmanın başlıca yararı, gereksiz verilerin kaldırılmasına ve makine öğrenimi modelinin geliştirilme hızının artırılmasına yardımcı olmasıdır. 

Verileri Önceden Belirlenmiş Kategorilere Etiketleme

Metni önceden tanımlanmış kategorilere göre etiketlemek, metin sınıflandırmasındaki son adımdır. Üç farklı şekilde yapılabilir,

  • Manuel Etiketleme
  • Kural Tabanlı Eşleştirme
  • Öğrenme Algoritmaları – Öğrenme algoritmaları ayrıca denetimli etiketleme ve denetimsiz etiketleme gibi iki kategoriye ayrılabilir.
    • Denetimli öğrenme: Makine öğrenimi modeli, denetimli etiketlemede etiketleri mevcut kategorilere ayrılmış verilerle otomatik olarak hizalayabilir. Kategorilere ayrılmış veriler zaten mevcut olduğunda, makine öğrenimi algoritmaları işlevi etiketler ve metin arasında eşleyebilir.
    • Denetimsiz öğrenme: Önceden var olan etiketlenmiş verilerde bir eksiklik olduğunda gerçekleşir. Makine öğrenimi modelleri, ürün satın alma geçmişi, incelemeler, kişisel ayrıntılar ve biletler gibi benzer metinleri gruplandırmak için kümeleme ve kural tabanlı algoritmalar kullanır. Bu geniş gruplar, kişiye özel müşteri yaklaşımları tasarlamak için kullanılabilecek, müşteriye özel değerli içgörüler elde etmek için daha fazla analiz edilebilir. 

Endüstriler arasında metin sınıflandırması için birden çok kullanım durumu vardır. Metin verilerinden değerli bilgiler toplamak, gruplandırmak, sınıflandırmak ve çıkarmak her zaman çeşitli alanlarda kullanılmış olsa da, metin sınıflandırması potansiyelini pazarlama, ürün geliştirme, müşteri hizmetleri, yönetim ve idarede bulmaktadır. İşletmelerin rekabet zekası, pazar ve müşteri bilgisi kazanmasına ve veri destekli iş kararları almasına yardımcı oluyor. 

Etkili ve anlayışlı bir metin sınıflandırma aracı geliştirmek kolay değildir. Yine de, veri ortağınız olarak Shaip ile etkili, ölçeklenebilir ve uygun maliyetli bir yapay zeka tabanlı metin sınıflandırma aracı geliştirebilirsiniz. bizde tonlarca var doğru şekilde açıklamalı ve kullanıma hazır veri kümeleri bu, modelinizin benzersiz gereksinimleri için özelleştirilebilir. Metninizi rekabet avantajına dönüştürüyoruz; bugün iletişime geçin.

sosyal paylaşım