NLP API för textklassificering (behandling av naturligt språk)

Textklassificering är en teknik för maskininlärning som tilldelar en uppsättning fördefinierade kategorier till öppen text. 

Vad är textklassificering? 

Textklassificerare är kraftfulla verktyg för att sortera, ordna och märka alla typer av text - från dokument, medicinska studier och filer till innehåll på webben. 

Nyhetsartiklar kan till exempel sorteras efter ämne, supportärenden kan klassificeras efter hur brådskande de är, chattkonversationer kan kategoriseras efter språk, omnämnanden av varumärken kan delas upp efter känslor och många fler tillämpningar. 

Textklassificering är en viktig uppgift inom naturlig språkbehandling och den har många användningsområden, t.ex. analys av känslor, identifiering av ämnen, upptäckt av skräppost och identifiering av avsikt.

Varför är textklassificering viktigt?

Man tror att en stor del av uppgifterna (cirka 80 %) är ostrukturerade, och text är en av de vanligaste formerna. Eftersom text kan vara oorganiserad kan det vara svårt och tidskrävande att förstå den, kategorisera den och bearbeta den.

Därför är det många företag som inte utnyttjar denna typ av material på bästa sätt. Det är här som maskininlärning kommer in och spelar en roll med textklassificering; organisationer kan strukturera alla typer av viktig information från e-post, chatbotkonversationer, juridiska dokument och undersökningar snabbt och ekonomiskt.

Företag kan dra nytta av att använda textdataanalys, automatisera sin affärsverksamhet och fatta välgrundade beslut baserat på data.

Populära användningsområden för textklassificering

Det finns många fördelar med att använda API:er för textklassificering. En av de viktigaste fördelarna är att de kan hjälpa till att automatisera processen för att klassificera text, vilket sparar tid och arbete. Detta kan vara mycket användbart när man hanterar stora mängder textdata. 

API:er för textklassificering kan också bidra till att förbättra noggrannheten i textklassificeringen, eftersom de vanligtvis drivs av avancerade algoritmer och maskininlärning. Dessutom kan dessa API:er hjälpa till att filtrera bort irrelevant text, vilket gör det lättare att hitta relevant innehåll. Slutligen kan de hjälpa till att identifiera känslan i texten, vilket gör det lättare att bedöma hur människor känner.

Klassificering av nyhetsartiklar och bloggar

En annan potentiell tillämpning av maskininlärning är att använda den för att sortera textdokument i förutbestämda kategorier. Detta innebär att man tränar en övervakad modell på data som har märkts med råtexten och målet. När modellen har tränats kan den användas i verkliga scenarier för att tilldela etiketter till nya, oanvända dokument, t.ex. artiklar eller inlägg på blog , som skapas i framtiden.

Kategorisering av kundsupportförfrågningar

Ett företag kan använda textklassificering för att automatiskt kategorisera kundsupportförfrågningar efter ämne eller för att prioritera och dirigera förfrågningar till rätt avdelning. 

Klassificering av skräppost

Textklassificering har många praktiska tillämpningar inom olika branscher. Ett klassiskt exempel på detta är ett filter för skräppost som använder textklassificering för att skilja mellan skräppost och legitim e-post.

Analys av känslor

Textmärkning och bedömning av känslor är ofta använda maskininlärningsuppgifter som används i många tillämpningar, t.ex. produktprognoser och filmrekommendationer.

Metoder för system för textklassificering

System för textklassificering kan i allmänhet delas in i tre kategorier: regelbaserade, maskininlärningsbaserade och hybridsystem.

Regelbaserad textklassificering

Regelbaserade tekniker använder en uppsättning handgjorda språkregler för att dela in texter i olika grupper eller klasser. Dessa regler informerar systemet om att utse en text som en del av en viss kategori beroende på dess innehåll genom att använda semantiskt associerade textkomponenter. 

Varje regel består av en antecedent eller ett mönster och en tilldelad grupp. Om du till exempel vill dela in ett stort antal nya artiklar i kategorier som sport, politik osv. kan du använda ett regelbaserat klassificeringssystem. 

Du skulle behöva granska vissa dokument manuellt för att utforma språkliga regler som denna: 

Om dokumentet innehåller ord som pengar, dollar, BNP eller inflation hör det hemma i ekonomiklassen.

Regelbaserade system är visserligen begripliga för människor, men kräver mycket kunskap på området och är tidskrävande att inrätta. Dessutom är de svåra att upprätthålla eftersom nya regler kan påverka resultaten av gamla regler, vilket gör det svårt för dem att expandera.

Maskininlärningsbaserad textklassificering

Textklassificering med hjälp av maskininlärning är en övervakad inlärningsuppgift. Den skapar ett samband mellan indata (rå text) och etiketter (även kallade målvariabler). 

Detta liknar klassificeringsproblem som inte rör text där en övervakad algoritm används på ett tabelldataset för att förutse en klass, förutom att vid textklassificering består indata av rå text snarare än numeriska egenskaper. Precis som all annan övervakad maskininlärning har textklassificering två steg: träning och förutsägelse.

Hybridsystem

Hybridsystem kombinerar en maskininlärningsutbildad basklassificator och ett regelbaserat system för att ytterligare förfina resultaten. Dessa hybridsystem kan justeras genom att lägga till specifika regler för de taggar som inte beskrevs korrekt av basklassificatorn.

TextCortex Klassificering av text API

Du kan använda dig av "Färdigställande" för att skicka in godtyckliga uppgifter och få en komplettering för dem. Den här tekniken kan användas för att hantera andra uppgifter, t.ex. textklassificering eller utforskande av sentimentanalyser, vilket diskuteras i den här artikeln.

Sentimentanalys av hotellrecensioner

Låt oss föreställa oss en scenarion där du vill göra en känslighetsanalys av dina hotellrecensioner. Ett exempel skulle vara att skicka en uppmaning i textfältet som i: 

Gör en sentimentanalys av följande mening. Svara med relevanta kategorier och respektive känsla för kategorierna.

Mening: "Jag gillar verkligen att rummet var rent, men badrummet var så smutsigt och maten var inte dålig".

Det genererade svaret från denna godtyckliga uppmaning kommer att likna följande exempel:

"text":
‍
Renlighet: Positiv
Badrum: Negativt
Mat: Neutralt

På så sätt kan du använda vår slutpunkt för komplettering för att skicka godtyckliga begäran om snabbmeddelanden och använda dem i textklassificering.