Cum se folosește Machine Learning pentru a analiza automat textul
De fiecare dată când facem fotografii cu smartphone-ul nostru, facem căutări pe internet, postăm pe social media sau folosim GPS-ul telefonului mobil, ne lăsăm amprentele pe lume. Generăm cantități masive de date în fiecare minut, iar cifrele vor crește doar în următorii câțiva ani - bine ați venit în epoca datelor pe scară largă și a hiperinformării.
Pentru companii, acest scenariu reprezintă o provocare deranjantă: cum procesați tone de informații nestructurate rapid și eficient?
În ultimii ani, Machine Learning a devenit obiectivul strategic al inovației digitale în afaceri și transformă modul în care acestea funcționează, automatizând procesele și permițând informații în timp real. Să începem de la început:
Ce este învățarea automată?
Învățarea automată este o subdisciplină a domeniului inteligenței artificiale (AI) capabilă să creeze algoritmi care să permită calculatoarelor învățați să efectuați sarcini din date, în loc să fie programat explicit. Aceste „modele” sunt capabile să identifice tiparele din datele de instruire (exemple) și sunt capabile să prognozeze evenimente viitoare cu un anumit nivel de încredere și să ia decizii fără intervenția umană. Acest lucru este deosebit de valoros pentru prelucrarea bazelor de date mari și automatizarea proceselor.
Pentru Spotify, utilizarea Machine Learning este o piesă centrală în strategia lor: le permite să ofere utilizatorilor experiențe muzicale personalizate și să recomande melodii noi pe baza gusturilor și intereselor lor.
Google, la rândul său, îl folosește pentru a bloca mesajele SPAM din căsuțele primite ale utilizatorilor din Gmail. Datorită unui algoritm instruit cu Machine Learning, acesta analizează milioane de mesaje și este capabil să detecteze modele de e-mail potențial nedorite.
La rândul său, această tehnologie are legături strânse cu un alt domeniu de studiu derivat din IA: procesarea limbajului natural (NLP). NLP caută computerele să fie capabile înțelege limbajul uman: nu numai în ceea ce privește ceea ce spune un text sau un vorbitor, ci - mai ales - a ceea ce înseamnă: intenția, sentimentul, tema. Pentru a analiza aceste mesaje scrise sau orale, NLP integrează noțiuni de învățare automată, lingvistică și informatică.
Combinația dintre NLP și Machine Learning permite construiți modele capabile să învețe să interpreteze limbajul uman. Unul dintre cele mai interesante domenii legate de acest lucru este analiza textului: analizează automat textul.
Cum se folosește Machine Learning pentru a analiza textul?
În general, analiza automată a textului utilizează două tehnici specifice: clasificare și extracție.
Modelele de clasificare a textului funcționează prin atribuirea unor categorii de date în funcție de conținutul acestora. Aceasta permite sarcini precum Analiza Sentimentului (detectarea sentimentului unui text), Analiza Subiectului (identificarea subiectului sau temei acestuia), Detectarea limbii (detectarea limbii în care este scris) și Detectarea intenției (identificarea intenției exprimate de autorul textul). text). De exemplu, am putea folosi un clasificator de text pentru a analiza conținutul a mii de tweets despre o marcă și a clasifica sentimentul fiecărui mesaj ca „pozitiv”, „negativ” sau „neutru”.
Modelele de extragere a textului, pe de altă parte, se bazează pe identificarea și obținerea anumitor informații prezente într-un text. Este utilizat în sarcini precum Extragerea cuvintelor cheie (identificarea celor mai relevante cuvinte cheie dintr-un text), Recunoașterea entității (identificarea numelui persoanelor sau a companiilor) și Extragerea sumară (realizarea unui rezumat al unui text). Dacă obiectivul nostru ar fi să extragem numele companiilor, specificațiile produsului sau alte date care sunt prezente într-un text, ar trebui să folosim modele de extracție.
Ce aplicații are în industrie?
La MonkeyLearn *, avem clienți din diverse domenii și industrii care folosesc Machine Learning pentru a automatiza procesele, economisi ore de muncă manuală, obține informații valoroase din analiza datelor și le utilizează pentru a lua decizii de afaceri mai bune.
Până în prezent, domeniile în care am lucrat cel mai mult sunt asistența pentru clienți și feedback-ul clienților.
Relații Clienți
Datorită Machine Learning și NLP, echipele de asistență pentru clienți își pot automatiza unele dintre procesele zilnice și pot obține informații valoroase din analiza conversațiilor cu clienții lor.