डेटा वह महाशक्ति है जो आज की दुनिया में डिजिटल परिदृश्य को बदल रही है। ईमेल से लेकर सोशल मीडिया पोस्ट तक हर जगह डेटा है। यह सच है कि व्यवसायों की इतनी अधिक डेटा तक पहुंच कभी नहीं रही है, लेकिन क्या डेटा तक पहुंच पर्याप्त है? सूचना का समृद्ध स्रोत बेकार या अप्रचलित हो जाता है जब इसे संसाधित नहीं किया जाता है।
असंरचित पाठ सूचना का एक समृद्ध स्रोत हो सकता है, लेकिन यह व्यवसायों के लिए तब तक उपयोगी नहीं होगा जब तक डेटा व्यवस्थित, वर्गीकृत और विश्लेषण नहीं किया जाता। असंरचित डेटा, जैसे पाठ, ऑडियो, वीडियो और सोशल मीडिया, की मात्रा 80 -90% सभी डेटा का। इसके अलावा, बमुश्किल 18% संगठन कथित तौर पर अपने संगठन के असंरचित डेटा का लाभ उठा रहे हैं।
सर्वर में संग्रहीत डेटा के टेराबाइट्स के माध्यम से मैन्युअल रूप से छानना एक समय लेने वाला और स्पष्ट रूप से असंभव कार्य है। हालांकि, मशीन लर्निंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और स्वचालन में प्रगति के साथ, पाठ डेटा को जल्दी और प्रभावी ढंग से संरचना और विश्लेषण करना संभव है। डेटा विश्लेषण में पहला कदम है पाठ वर्गीकरण.
पाठ वर्गीकरण क्या है?
पाठ वर्गीकरण या वर्गीकरण पाठ को पूर्व निर्धारित श्रेणियों या वर्गों में समूहीकृत करने की प्रक्रिया है। इस मशीन लर्निंग दृष्टिकोण का उपयोग करना, कोई भी पाठ - दस्तावेज़, वेब फ़ाइलें, अध्ययन, कानूनी दस्तावेज़, चिकित्सा रिपोर्ट, और बहुत कुछ - वर्गीकृत, संगठित और संरचित किया जा सकता है।
पाठ वर्गीकरण प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में मूल चरण है जिसका स्पैम का पता लगाने में कई उपयोग हैं। भावना विश्लेषण, आशय का पता लगाने, डेटा लेबलिंग, और बहुत कुछ.
पाठ वर्गीकरण के संभावित उपयोग के मामले
आपात स्थिति की निगरानी करें
कानून प्रवर्तन एजेंसियों द्वारा पाठ वर्गीकरण का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। सोशल मीडिया पोस्ट और वार्तालापों को स्कैन करके और पाठ वर्गीकरण उपकरण लागू करके, वे अत्यावश्यकता के लिए फ़िल्टर करके और नकारात्मक या आपातकालीन प्रतिक्रियाओं का पता लगाकर पैनिक वार्तालापों का पता लगा सकते हैं।
ब्रांडों को बढ़ावा देने के तरीकों की पहचान करें
विपणक अपने ब्रांड और उत्पादों को बढ़ावा देने के लिए टेक्स्ट वर्गीकरण का उपयोग कर रहे हैं। व्यवसाय ऑनलाइन अपने ब्रांड या उत्पादों के बारे में उपयोगकर्ता समीक्षाओं, प्रतिक्रियाओं, प्रतिक्रिया और बातचीत की निगरानी करके और प्रभावित करने वालों, प्रमोटरों और निंदकों की पहचान करके अपने ग्राहकों की बेहतर सेवा कर सकते हैं।
डेटा को संभालना आसान हो गया
टेक्स्ट वर्गीकरण के साथ डेटा को संभालने का बोझ आसान हो गया है। असंरचित डेटा को समूहों में वर्गीकृत किए जाने पर शिक्षाविदों, शोधकर्ताओं, प्रशासन, सरकार और कानून के चिकित्सकों को पाठ वर्गीकरण से लाभ होता है।
सेवा अनुरोधों को वर्गीकृत करें
व्यवसाय प्रतिदिन ढेर सारे सेवा अनुरोधों का प्रबंधन करते हैं। उनके उद्देश्य, तात्कालिकता और वितरण को समझने के लिए मैन्युअल रूप से प्रत्येक के माध्यम से जाना एक चुनौती है। एआई-आधारित पाठ वर्गीकरण के साथ, व्यवसायों के लिए श्रेणी, स्थान और आवश्यकता के आधार पर नौकरियों को टैग करना और संसाधनों को प्रभावी ढंग से व्यवस्थित करना आसान हो गया है।
वेबसाइट उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार करें
टेक्स्ट वर्गीकरण उत्पाद की सामग्री और छवि का विश्लेषण करने और खरीदारी के दौरान उपयोगकर्ता के अनुभव को बेहतर बनाने के लिए इसे सही श्रेणी में असाइन करने में मदद करता है। टेक्स्ट वर्गीकरण समाचार पोर्टल, ब्लॉग, ई-कॉमर्स स्टोर, समाचार क्यूरेटर और अन्य जैसी साइटों पर सटीक सामग्री की पहचान करने में भी मदद करता है।
जब ML मॉडल को AI पर प्रशिक्षित किया जाता है जो स्वचालित रूप से प्री-सेट श्रेणियों के तहत आइटम को वर्गीकृत करता है, तो आप आकस्मिक ब्राउज़रों को जल्दी से ग्राहकों में बदल सकते हैं।
पाठ वर्गीकरण प्रक्रिया
पाठ वर्गीकरण प्रक्रिया पूर्व-प्रसंस्करण, सुविधा चयन, निष्कर्षण और वर्गीकरण डेटा के साथ शुरू होती है।
पूर्व प्रसंस्करण
tokenization: पाठ को आसान वर्गीकरण के लिए छोटे और सरल पाठ रूपों में विभाजित किया गया है।
सामान्यीकरण: दस्तावेज़ में सभी पाठ को समझने के समान स्तर पर होना चाहिए। सामान्यीकरण के कुछ रूपों में शामिल हैं,
- पूरे पाठ में व्याकरणिक या संरचनात्मक मानकों को बनाए रखना, जैसे सफेद रिक्त स्थान या विराम चिह्नों को हटाना। या पूरे टेक्स्ट में लोअर केस बनाए रखना।
- शब्दों में से उपसर्ग और प्रत्यय को हटाकर मूल शब्द में लाना।
- स्टॉप शब्द जैसे 'और' 'है' 'द' और अधिक को हटाना जो पाठ में मूल्य नहीं जोड़ते हैं।
फीचर चयन
फ़ीचर चयन, टेक्स्ट वर्गीकरण में एक बुनियादी कदम है। इस प्रक्रिया का उद्देश्य सबसे ज़्यादा प्रासंगिक फ़ीचर वाले टेक्स्ट को प्रस्तुत करना है। फ़ीचर चयन अप्रासंगिक डेटा को हटाने और सटीकता बढ़ाने में मदद करते हैं।
फ़ीचर चयन केवल सबसे अधिक प्रासंगिक डेटा का उपयोग करके और शोर को समाप्त करके मॉडल में इनपुट चर को कम करता है। आपके द्वारा खोजे जाने वाले समाधान के प्रकार के आधार पर, आपके AI मॉडल को पाठ से केवल प्रासंगिक सुविधाओं को चुनने के लिए डिज़ाइन किया जा सकता है।
सुविधा निकासी
सुविधा निष्कर्षण एक वैकल्पिक कदम है जिसे कुछ व्यवसाय डेटा में अतिरिक्त मुख्य विशेषताओं को निकालने के लिए करते हैं। फ़ीचर निष्कर्षण कई तकनीकों का उपयोग करता है, जैसे मैपिंग, फ़िल्टरिंग और क्लस्टरिंग। फीचर निष्कर्षण का उपयोग करने का प्राथमिक लाभ है - यह अनावश्यक डेटा को हटाने में मदद करता है और एमएल मॉडल के विकास की गति में सुधार करता है।
डेटा को पूर्वनिर्धारित श्रेणियों में टैग करना
पाठ को पूर्वनिर्धारित श्रेणियों में टैग करना पाठ वर्गीकरण का अंतिम चरण है। इसे तीन अलग-अलग तरीकों से किया जा सकता है,
- मैनुअल टैगिंग
- नियम-आधारित मिलान
- लर्निंग एल्गोरिदम - लर्निंग एल्गोरिदम को आगे दो श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है जैसे सुपरवाइज्ड टैगिंग और अनसुपरवाइज्ड टैगिंग।
- पर्यवेक्षित शिक्षण: एमएल मॉडल स्वचालित रूप से पर्यवेक्षित टैगिंग में मौजूदा वर्गीकृत डेटा के साथ टैग को संरेखित कर सकता है। जब वर्गीकृत डेटा पहले से ही उपलब्ध होता है, एमएल एल्गोरिदम टैग और टेक्स्ट के बीच फ़ंक्शन को मैप कर सकता है।
- अनसुपरवाइज्ड लर्निंग: यह तब होता है जब पहले से मौजूद टैग किए गए डेटा की कमी होती है। एमएल मॉडल समान पाठों को समूहित करने के लिए क्लस्टरिंग और नियम-आधारित एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं, जैसे उत्पाद खरीद इतिहास, समीक्षा, व्यक्तिगत विवरण और टिकट के आधार पर। मूल्यवान ग्राहक-विशिष्ट अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए इन व्यापक समूहों का और अधिक विश्लेषण किया जा सकता है, जिनका उपयोग अनुकूलित ग्राहक दृष्टिकोणों को डिजाइन करने के लिए किया जा सकता है।
पाठ वर्गीकरण: अनुप्रयोग और उपयोग के मामले
टेक्स्ट या डेटा के बड़े हिस्से को स्वायत्त रूप से समूहीकृत या वर्गीकृत करने से कई लाभ मिलते हैं, जिससे अलग-अलग उपयोग के मामले सामने आते हैं। आइए यहाँ कुछ सबसे आम मामलों पर नज़र डालें:
- स्पैम का पता लगाना: ईमेल सेवा प्रदाताओं, दूरसंचार सेवा प्रदाताओं और डिफेंडर ऐप्स द्वारा स्पैम सामग्री की पहचान करने, फ़िल्टर करने और ब्लॉक करने के लिए उपयोग किया जाता है
- भावनाओं का विश्लेषण: अंतर्निहित भावना और संदर्भ के लिए समीक्षाओं और उपयोगकर्ता-जनित सामग्री का विश्लेषण करें और ORM (ऑनलाइन प्रतिष्ठा प्रबंधन) में सहायता करें
- आशय का पता लगाना: सटीक और प्रासंगिक परिणाम उत्पन्न करने के लिए उपयोगकर्ताओं द्वारा दिए गए संकेतों या प्रश्नों के पीछे के इरादे को बेहतर ढंग से समझें
- विषय लेबलिंग: समाचार लेखों या उपयोगकर्ता द्वारा निर्मित पोस्ट को पूर्वनिर्धारित विषयों या टॉपिक के आधार पर वर्गीकृत करें
- भाषा का पता लगाना: पाठ किस भाषा में प्रदर्शित या प्रस्तुत किया गया है, इसका पता लगाएं
- तात्कालिकता का पता लगाना: आपातकालीन संचार को पहचानें और प्राथमिकता दें
- सोशल मीडिया मॉनिटरिंग: ब्रांडों के सोशल मीडिया उल्लेखों पर नज़र रखने की प्रक्रिया को स्वचालित करें
- समर्थन टिकट वर्गीकरण: ग्राहकों से प्राप्त समर्थन टिकटों और सेवा अनुरोधों को संकलित, व्यवस्थित और प्राथमिकता दें
- दस्तावेज़ संगठन: कानूनी और चिकित्सा दस्तावेजों को क्रमबद्ध, संरचित और मानकीकृत करना
- ईमेल फ़िल्टरिंग: विशिष्ट स्थितियों के आधार पर ईमेल फ़िल्टर करें
- धोखाधड़ी का पता लगाना: लेन-देन में संदिग्ध गतिविधियों का पता लगाना और उन्हें चिह्नित करना
- बाजार अनुसंधान: विश्लेषण से बाजार की स्थितियों को समझें और उत्पादों और डिजिटल विज्ञापनों आदि की बेहतर स्थिति में सहायता करें
पाठ वर्गीकरण का मूल्यांकन करने के लिए कौन से मैट्रिक्स का उपयोग किया जाता है?
जैसा कि हमने बताया, मॉडल ऑप्टिमाइज़ेशन यह सुनिश्चित करने के लिए अपरिहार्य है कि आपका मॉडल प्रदर्शन लगातार उच्च रहे। चूंकि मॉडल तकनीकी गड़बड़ियों और मतिभ्रम जैसी घटनाओं का सामना कर सकते हैं, इसलिए यह आवश्यक है कि उन्हें लाइव करने या परीक्षण दर्शकों के सामने प्रस्तुत करने से पहले कठोर सत्यापन तकनीकों से गुज़ारा जाए।
ऐसा करने के लिए, आप क्रॉस-वैलिडेशन नामक एक शक्तिशाली मूल्यांकन तकनीक का लाभ उठा सकते हैं।
पार सत्यापन
इसमें प्रशिक्षण डेटा को छोटे-छोटे टुकड़ों में तोड़ना शामिल है। प्रशिक्षण डेटा के प्रत्येक छोटे हिस्से का उपयोग आपके मॉडल को प्रशिक्षित करने और मान्य करने के लिए नमूने के रूप में किया जाता है। जैसे ही आप प्रक्रिया शुरू करते हैं, आपका मॉडल प्रदान किए गए प्रशिक्षण डेटा के शुरुआती छोटे हिस्से पर प्रशिक्षित होता है और अन्य छोटे हिस्सों के खिलाफ परीक्षण किया जाता है। मॉडल प्रदर्शन के अंतिम परिणामों को उपयोगकर्ता-एनोटेट डेटा पर प्रशिक्षित आपके मॉडल द्वारा उत्पन्न परिणामों के विरुद्ध तौला जाता है।
क्रॉस-वैलिडेशन में प्रयुक्त प्रमुख मीट्रिक्स
| शुद्धता | वापस बुलाना | शुद्धता | एफ 1 स्कोर |
|---|---|---|---|
| जो कुल भविष्यवाणियों के संबंध में सही भविष्यवाणियों या उत्पन्न परिणामों की संख्या को दर्शाता है | जो कुल सही भविष्यवाणियों की तुलना में सही परिणामों की भविष्यवाणी में स्थिरता को दर्शाता है | जो आपके मॉडल की कम झूठी सकारात्मकता की भविष्यवाणी करने की क्षमता को दर्शाता है | जो रिकॉल और परिशुद्धता के हार्मोनिक माध्य की गणना करके समग्र मॉडल प्रदर्शन को निर्धारित करता है |
आप पाठ वर्गीकरण कैसे निष्पादित करते हैं?
यद्यपि यह कठिन लगता है, लेकिन पाठ वर्गीकरण की प्रक्रिया व्यवस्थित है और इसमें आमतौर पर निम्नलिखित चरण शामिल होते हैं:
- प्रशिक्षण डेटासेट तैयार करें: पहला कदम प्रशिक्षण डेटा के विविध सेट को संकलित करना है ताकि मॉडल को शब्दों, वाक्यांशों, पैटर्न और अन्य कनेक्शनों को स्वायत्त रूप से पहचानने के लिए परिचित और सिखाया जा सके। इस आधार पर गहन प्रशिक्षण मॉडल बनाए जा सकते हैं।
- डेटासेट तैयार करेंसंकलित डेटा अब तैयार है। हालाँकि, यह अभी भी कच्चा और असंरचित है। इस चरण में डेटा को साफ करना और मानकीकृत करना शामिल है ताकि इसे मशीन-तैयार बनाया जा सके। इस चरण में एनोटेशन और टोकनाइजेशन जैसी तकनीकों का पालन किया जाता है।
- पाठ वर्गीकरण मॉडल को प्रशिक्षित करें: एक बार डेटा संरचित हो जाने के बाद, प्रशिक्षण चरण शुरू होता है। मॉडल एनोटेट किए गए डेटा से सीखते हैं और फीड किए गए डेटासेट से कनेक्शन बनाना शुरू करते हैं। जैसे-जैसे मॉडल में अधिक प्रशिक्षण डेटा फीड किया जाता है, वे बेहतर तरीके से सीखते हैं और स्वायत्त रूप से अनुकूलित परिणाम उत्पन्न करते हैं जो उनके मूल उद्देश्य से जुड़े होते हैं।
- मूल्यांकन और अनुकूलनअंतिम चरण मूल्यांकन है, जहाँ आप अपने मॉडल द्वारा उत्पन्न परिणामों की तुलना पूर्व-पहचाने गए मीट्रिक और बेंचमार्क से करते हैं। परिणामों और निष्कर्षों के आधार पर, आप यह निर्णय ले सकते हैं कि क्या अधिक प्रशिक्षण की आवश्यकता है या मॉडल तैनाती के अगले चरण के लिए तैयार है।
एक प्रभावी और व्यावहारिक पाठ वर्गीकरण उपकरण विकसित करना आसान नहीं है। फिर भी, शेप देना अपने डेटा-पार्टनर के रूप में, आप एक प्रभावी, स्केलेबल और लागत प्रभावी विकसित कर सकते हैं एआई-आधारित पाठ वर्गीकरण उपकरण। हमारे पास ढेर सारे सटीक रूप से एनोटेट किए गए और उपयोग के लिए तैयार डेटासेट हैं जिन्हें आपके मॉडल की अनूठी आवश्यकताओं के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। हम आपके टेक्स्ट को प्रतिस्पर्धी लाभ में बदल देते हैं; आज संपर्क करें.
