A gépi tanulás használata a szöveg automatikus elemzéséhez
Minden alkalommal, amikor okostelefonunkkal fotózunk, internetes keresést végezünk, közösségi oldalakon teszünk közzé vagy használjuk a mobiltelefon GPS-jét, az ujjlenyomatunkat a világon hagyjuk. Percenként hatalmas mennyiségű adatot állítunk elő, és a számok a következő néhány évben csak növekedni fognak: üdvözöljük a nagyszabású adatok és a hiperinformációk korában.
A vállalkozások számára ez a forgatókönyv aggasztó kihívást jelent: hogyan dolgozza fel rengeteg strukturálatlan információt gyorsan és hatékonyan?
Az elmúlt években a gépi tanulás a digitális innováció stratégiai középpontjába került az üzleti életben, és átalakítja működésüket, automatizálja a folyamatokat és valós idejű betekintést tesz lehetővé. Kezdjük az elején:
Mi a gépi tanulás?
A gépi tanulás a mesterséges intelligencia (AI) területének egyik tudományága, amely képes algoritmusok létrehozására, amelyek lehetővé teszik a számítógépek számára megtanulják az adatok alapján elvégezni a feladatokat, ahelyett, hogy kifejezetten beprogramozták volna. Ezek a "modellek" képesek azonosítani a képzési adatokból (példákból) származó mintákat, és képesek bizonyos magabiztossággal megjósolni a jövőbeli eseményeket és döntéseket hozni emberi beavatkozás nélkül. Ez különösen értékes a nagy adatbázisok feldolgozása és a folyamatok automatizálása szempontjából.
A Spotify számára a Gépi tanulás használata stratégiájuk központi eleme: lehetővé teszi számukra, hogy személyre szabott zenei élményeket kínálhassanak felhasználóiknak, és ízlésük és érdeklődésük alapján új számokat ajánljanak.
A Google a maga részéről blokkolja a SPAM-üzeneteket a felhasználói postafiókokból a Gmailben. A Machine Learning által képzett algoritmusnak köszönhetően több millió üzenetet elemez, és képes felismerni a nem kívánt e-mail mintákat.
Viszont ez a technológia szoros kapcsolatban áll egy másik, az AI-ből származó tanulmányi területtel: a természetes nyelv feldolgozásával (NLP). NLP arra törekszik, hogy a számítógépek képesek legyenek rá megérteni az emberi nyelvet: nemcsak abban a tekintetben, amit egy szöveg vagy egy beszélő mond, hanem - különösen - mit is jelent: a szándékot, az érzést, a témát. Ezen írásos vagy szóbeli üzenetek elemzéséhez az NLP integrálja a gépi tanulás, a nyelvészet és az informatika fogalmait.
Az NLP és a Machine Learning kombinációja lehetővé teszi építsen olyan modelleket, amelyek képesek megtanulni az emberi nyelv értelmezését. Az ehhez kapcsolódó egyik legérdekesebb terület a szövegelemzés: a szöveg automatikus elemzése.
Hogyan használja a Gépi Tanulást a szöveg elemzéséhez?
Az automatikus szövegelemzés általában két speciális technikát alkalmaz: osztályozás és kinyerés.
A szöveges osztályozási modellek úgy működnek, hogy kategóriákat rendelnek az adatokhoz annak tartalma szerint. Ez lehetővé teszi az olyan feladatokat, mint a Sentiment Analysis (a szöveg érzésének észlelése), Topic Analysis (a téma vagy téma azonosítása), a Language Detection (a nyelv felismerése, amelyen írva van) és a Intent Detection (a cikk szerzője által kifejezett szándék azonosítása). a szöveg). Például szöveges osztályozóval elemezhetnénk a márkával kapcsolatos több ezer tweet tartalmát, és az egyes üzenetek hangulatát "pozitív", "negatív" vagy "semleges" kategóriába sorolhatnánk.
A szövegkivonási modellek viszont a szövegben található bizonyos információk azonosításán és megszerzésén alapulnak. Olyan feladatokban használják, mint a Kulcsszókivonás (a szövegben a legrelevánsabb kulcsszavak meghatározása), az Entitásfelismerés (az emberek vagy vállalatok nevének azonosítása) és az Összefoglaló kivonat (összefoglaló szöveg készítése). Ha célunk lenne a cégnevek, a termékleírások vagy más, a szövegben található adatok kinyerése, akkor extrakciós modelleket kell használnunk.
Milyen alkalmazásai vannak az iparban?
A MonkeyLearn * -nél különféle területekről és iparágakból származó ügyfeleink vannak, akik a Machine Learning segítségével automatizálják a folyamatokat, órányi kézi munkát spórolnak meg, értékes információkat szereznek az adatok elemzéséből és jobb üzleti döntések meghozatalához használják fel őket.
Eddig az a terület, ahol a legtöbbet dolgoztunk, az ügyfélszolgálat és az ügyfelek visszajelzése.
Vevőszolgálat
A gépi tanulásnak és az NLP-nek köszönhetően az ügyfélszolgálati csapatok automatizálhatják mindennapi folyamataikat, és értékes információkat szerezhetnek az ügyfelekkel folytatott beszélgetések elemzéséből.