цифровая электроника
вычислительная техника
встраиваемые системы

 
» » Важность и особенности систем анализа текста


Важность и особенности систем анализа текста

Автор: Mike(admin) от 26-09-2019, 05:25

Анализ текста – это автоматизированный процесс получения информации из текста. В сегодняшнем мире, насыщенном информацией, перед компаниями стоит задача следить за всеми твитами, электронными письмами, отзывами о продуктах и билетами в службу поддержки, которые поступают каждый день. Взять, к примеру, Google. В среднем, техническая компания обрабатывает более 40000 поисковых запросов в секунду, что составляет более 3,5 миллиардов поисковых запросов в день. Итак, как анализ текста может помочь компаниям справиться с информационной перегрузкой?

 

Важность и особенности систем анализа текста

 

Короче говоря, анализ текста – это автоматизированный процесс, который позволяет машинам извлекать и классифицировать информацию из текста, такую как твиты, электронные письма, заявки в службу поддержки, обзоры продуктов, ответы на опросы и т. д. Предприятия могут захотеть извлечь конкретную информацию, такую как ключевые слова, имена или информацию о компании. Они могут даже хотеть категоризировать текст с тегами согласно теме или точке зрения, или классифицировать ответ как положительный или отрицательный.

 

В любом случае, сортировка данных – это повторяющийся, трудоемкий и дорогостоящий процесс, если он выполняется людьми – просто представьте, пришлось ли сотрудникам Walmart вручную обрабатывать миллион транзакций клиентов, которые они получают каждый день. Это займет вечность. Вместо этого, если они выполняются на машинах, можно автоматически анализировать большие объемы текста, экономя время и деньги, предоставляя больше информации о бизнес-данных и автоматизации процессов.

 

Чтобы действительно понять, что такое автоматический анализ текста, нам нужно коснуться машинного обучения. Давайте начнем с этого определения из машинного обучения Тома Митчелла: «компьютерная программа учится выполнять задачу T исходя из опыта E». Другими словами, если мы хотим, чтобы программное обеспечение для анализа текста выполняло желаемые задачи, нам необходимо научить алгоритмы машинного обучения анализировать, понимать и извлекать смысл из текста. Но как? Простой ответ – пометить примеры текста. Как только у машины будет достаточно примеров тегового текста для работы, алгоритмы смогут начать различать и создавать ассоциации между частями текста и даже могут делать прогнозы.

 

Это очень похоже на то, как люди учатся различать темы, предметы и эмоции. Скажем, у нас есть срочные и низкоприоритетные проблемы. Мы инстинктивно не знаем разницу между ними – мы учимся постепенно, связывая срочность с определенными выражениями. Например, когда мы хотим определить неотложные проблемы, мы ищем выражения типа «пожалуйста, помогите мне как можно скорее!». С другой стороны, когда мы хотим выявить проблемы с низким приоритетом, мы будем искать более позитивные выражения, такие как «спасибо за помощь».

 

Существуют основные методы анализа текста и более продвинутые. Во-первых, давайте начнем с более простых методов. Во-первых, это анализ частоты слов. Частота слова может использоваться для перечисления наиболее часто встречающихся слов или понятий в данном тексте. Это может быть полезно для ряда случаев использования, например, для анализа слов или выражений, которые клиенты чаще всего используют в разговорах о поддержке, например, если слово «доставка» появляется чаще всего, это может указывать на наличие проблем со службой доставки компании.

 

Во-вторых, это анализ словосочетаний. Совместное использование слов помогает определить слова, которые обычно встречаются вместе. Например, в отзывах клиентов на веб-сайте бронирования отелей слова «воздух» и «кондиционирование» чаще встречаются, а не появляются по отдельности. Биграммы (два смежных слова, например, «кондиционер» или «поддержка клиентов») и триграммы (три смежных слова, например, «нет на работе»), являются наиболее распространенными типами словосочетания, которые вам нужно искать. Это может быть полезным для выявления скрытых семантических структур и улучшения детализации представлений, считая биграммы и триграммы одним словом.

 

В-третьих, это анализ соответствия. Соответствие помогает определить контекст и примеры слов или набора слов. С помощью такого метода можно, например, составить слова из слов как на сайте makeword.ru. Эта система может автоматически составлять слова из слова или набора букв, что является довольно интересным занятием. Также эта система предлагает поиграть одному или с друзьями в составление слов.

 

Анализ текста больше не является эксклюзивной, технологичной темой для инженеров-программистов, имеющих опыт машинного обучения. Он стал мощным инструментом, который помогает предприятиям во всех отраслях получать полезные и действенные данные из своих текстовых данных.



© digitrode.ru


Теги: машинное обучение




Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

Комментарии:

Оставить комментарий