இன்றைய உலகில் டிஜிட்டல் நிலப்பரப்பை மாற்றும் வல்லரசு தரவு. மின்னஞ்சல்கள் முதல் சமூக ஊடக இடுகைகள் வரை எல்லா இடங்களிலும் தரவு உள்ளது. வணிகங்களுக்கு இவ்வளவு தரவு அணுகல் இருந்ததில்லை என்பது உண்மைதான், ஆனால் தரவுக்கான அணுகல் போதுமானதா? தகவலின் வளமான ஆதாரமானது, செயலாக்கப்படாமல் இருக்கும் போது பயனற்றதாக அல்லது வழக்கற்றுப் போய்விடும்.
கட்டமைக்கப்படாத உரை, தகவல்களின் ஒரு வளமான ஆதாரமாக இருக்கலாம், ஆனால் அந்தத் தரவுகள் ஒழுங்கமைக்கப்பட்டு, வகைப்படுத்தப்பட்டு, பகுப்பாய்வு செய்யப்படாவிட்டால், அது வணிகங்களுக்குப் பயனுள்ளதாக இருக்காது. உரை, ஒலி, காணொளிகள் மற்றும் சமூக ஊடகங்கள் போன்ற கட்டமைக்கப்படாத தரவுகள், மொத்தத் தரவுகளில் 80 முதல் 90 சதவீதம் வரை உள்ளன . மேலும், வெறும் 18 சதவீத நிறுவனங்கள் மட்டுமே தங்கள் நிறுவனத்தின் கட்டமைக்கப்படாத தரவுகளைப் பயன்படுத்திக் கொள்வதாகக் கூறப்படுகிறது.
சர்வர்களில் சேமிக்கப்பட்டுள்ள டெராபைட் கணக்கிலான தரவுகளைக் கைமுறையாகப் பிரித்தெடுப்பது, அதிக நேரம் எடுக்கக்கூடிய மற்றும் சொல்லப்போனால் சாத்தியமற்ற ஒரு பணியாகும். இருப்பினும், இயந்திரக் கற்றல், இயற்கை மொழி செயலாக்கம் மற்றும் தானியக்கம் ஆகியவற்றில் ஏற்பட்டுள்ள முன்னேற்றங்களால், உரைத் தரவுகளை விரைவாகவும் திறம்படவும் கட்டமைத்து பகுப்பாய்வு செய்வது சாத்தியமாகியுள்ளது. தரவுப் பகுப்பாய்வின் முதல் படி உரை வகைப்படுத்தல் ஆகும்.
உரை வகைப்பாடு என்றால் என்ன?
உரை வகைப்பாடு என்பது, உரைகளை முன்னரே தீர்மானிக்கப்பட்ட பிரிவுகள் அல்லது வகுப்புகளாகக் குழுவாக்கும் செயல்முறையாகும். இந்த இயந்திரக் கற்றல் அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்தி, ஆவணங்கள், இணையக் கோப்புகள், ஆய்வுகள், சட்ட ஆவணங்கள், மருத்துவ அறிக்கைகள் மற்றும் பல போன்ற எந்தவொரு உரையையும் வகைப்படுத்தவும், ஒழுங்கமைக்கவும், கட்டமைக்கவும் முடியும்.
உரை வகைப்பாடு என்பது இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தின் ஒரு அடிப்படைப் படியாகும், இது ஸ்பேம் கண்டறிதலில் பல பயன்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளது. உணர்வுப் பகுப்பாய்வு, நோக்கத்தைக் கண்டறிதல், தரவுக் குறியிடல் மற்றும் பல.
உரை வகைப்பாட்டின் சாத்தியமான பயன்பாட்டு வழக்குகள்
அவசரநிலைகளை கண்காணிக்கவும்
உரை வகைப்பாடு சட்ட அமலாக்க முகவர்களால் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. சமூக ஊடக இடுகைகள் மற்றும் உரையாடல்களை ஸ்கேன் செய்வதன் மூலமும், உரை வகைப்பாடு கருவிகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலமும், அவசரத்திற்கு வடிகட்டுவதன் மூலமும் எதிர்மறையான அல்லது அவசரகால பதில்களைக் கண்டறிவதன் மூலமும் அவர்கள் பீதி உரையாடல்களைக் கண்டறிய முடியும்.
பிராண்டுகளை விளம்பரப்படுத்துவதற்கான வழிகளைக் கண்டறியவும்
சந்தைப்படுத்துபவர்கள் தங்கள் பிராண்டுகள் மற்றும் தயாரிப்புகளை விளம்பரப்படுத்த உரை வகைப்பாட்டைப் பயன்படுத்துகின்றனர். ஆன்லைனில் தங்கள் பிராண்டுகள் அல்லது தயாரிப்புகள் பற்றிய பயனர் மதிப்புரைகள், பதில்கள், கருத்துகள் மற்றும் உரையாடல்களைக் கண்காணிப்பதன் மூலம் வணிகங்கள் தங்கள் வாடிக்கையாளர்களுக்குச் சிறப்பாகச் சேவை செய்ய முடியும்.
தரவு கையாளுதல் எளிதாக்கப்பட்டது
உரை வகைப்பாட்டின் மூலம் தரவைக் கையாளும் சுமை எளிதாக்கப்படுகிறது. கல்வியாளர்கள், ஆராய்ச்சியாளர்கள், நிர்வாகம், அரசாங்கம் மற்றும் சட்டப் பயிற்சியாளர்கள் கட்டமைக்கப்படாத தரவுகளை குழுக்களாக வகைப்படுத்தும்போது உரை வகைப்பாட்டிலிருந்து பயனடைகிறார்கள்.
சேவை கோரிக்கைகளை வகைப்படுத்தவும்
வணிகங்கள் ஒவ்வொரு நாளும் ஒரு டன் சேவை கோரிக்கைகளை நிர்வகிக்கின்றன. ஒவ்வொன்றையும் கைமுறையாகச் சென்று அவர்களின் நோக்கம், அவசரம் மற்றும் விநியோகத்தைப் புரிந்துகொள்வது ஒரு சவாலாக உள்ளது. AI- அடிப்படையிலான உரை வகைப்பாடு மூலம், வணிகங்கள் வகை, இருப்பிடம் மற்றும் தேவை ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் வேலைகளைக் குறியிடுவது மற்றும் வளங்களை திறம்பட ஒழுங்கமைப்பது எளிது.
இணையதள பயனர் அனுபவத்தை மேம்படுத்தவும்
ஷாப்பிங் செய்யும் போது பயனர் அனுபவத்தை மேம்படுத்த, தயாரிப்பின் உள்ளடக்கம் மற்றும் படத்தைப் பகுப்பாய்வு செய்து சரியான வகைக்கு ஒதுக்குவதற்கு உரை வகைப்பாடு உதவுகிறது. செய்தி போர்ட்டல்கள், வலைப்பதிவுகள், ஈ-காமர்ஸ் கடைகள், செய்தி கண்காணிப்பாளர்கள் மற்றும் பல போன்ற தளங்களில் உள்ள துல்லியமான உள்ளடக்கத்தை அடையாளம் காண உரை வகைப்பாடு உதவுகிறது.
ML மாதிரியானது AI இல் பயிற்றுவிக்கப்பட்டால், அது தானாகவே முன்-செட் வகைகளின் கீழ் பொருட்களை வகைப்படுத்துகிறது, நீங்கள் சாதாரண உலாவிகளை வாடிக்கையாளர்களாக விரைவாக மாற்றலாம்.
உரை வகைப்பாடு செயல்முறை
உரை வகைப்பாடு செயல்முறை முன் செயலாக்கம், அம்சத் தேர்வு, பிரித்தெடுத்தல் மற்றும் தரவை வகைப்படுத்துதல் ஆகியவற்றுடன் தொடங்குகிறது.
முன் செயலாக்கம்
டோக்கனைசேஷன்: எளிதாக வகைப்படுத்துவதற்காக, உரை சிறிய மற்றும் எளிமையான உரை வடிவங்களாகப் பிரிக்கப்படுகிறது.
சீராக்கம்: ஒரு ஆவணத்தில் உள்ள அனைத்து உரைகளும் ஒரே புரிதல் மட்டத்தில் இருக்க வேண்டும். சீராக்கத்தின் சில வடிவங்கள் பின்வருமாறு:
- வெள்ளை இடைவெளிகள் அல்லது நிறுத்தற்குறிகளை அகற்றுவது போன்ற இலக்கண அல்லது கட்டமைப்பு தரநிலைகளை உரை முழுவதும் பராமரித்தல். அல்லது உரை முழுவதும் சிறிய வழக்குகளை பராமரித்தல்.
- சொற்களிலிருந்து முன்னொட்டுகள் மற்றும் பின்னொட்டுகளை நீக்கி, அவற்றை அவற்றின் மூலச் சொல்லுக்கு மீண்டும் கொண்டு வருதல்.
- உரைக்கு மதிப்பு சேர்க்காத 'மற்றும்' 'இஸ்' 'தி' மற்றும் பல போன்ற நிறுத்தச் சொற்களை நீக்குதல்.
அம்சம் தேர்வு
உரை வகைப்பாட்டில் அம்சத் தேர்வு ஒரு அடிப்படை படியாகும். செயல்முறை மிகவும் பொருத்தமான அம்சங்களுடன் உரைகளை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. அம்சத் தேர்வுகள் பொருத்தமற்ற தரவை அகற்றவும், துல்லியத்தை அதிகரிக்கவும் உதவுகின்றன.
அம்சத் தேர்வு, மிகவும் பொருத்தமான தரவை மட்டும் பயன்படுத்தி, சத்தத்தை நீக்குவதன் மூலம் மாதிரியில் உள்ளீட்டு மாறியைக் குறைக்கிறது. நீங்கள் தேடும் தீர்வு வகையின் அடிப்படையில், உங்கள் AI மாதிரிகள் உரையிலிருந்து தொடர்புடைய அம்சங்களை மட்டும் தேர்ந்தெடுக்கும் வகையில் வடிவமைக்கப்படும்.
அம்சம் பிரித்தெடுத்தல்
அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் என்பது, தரவுகளில் உள்ள கூடுதல் முக்கிய அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்க சில வணிகங்கள் மேற்கொள்ளும் விருப்பமான படியாகும். அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் மேப்பிங், வடிகட்டுதல் மற்றும் கிளஸ்டரிங் போன்ற பல நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகிறது. அம்சம் பிரித்தெடுத்தலைப் பயன்படுத்துவதன் முதன்மையான நன்மை - இது தேவையற்ற தரவை அகற்றவும், ML மாதிரி உருவாக்கப்படும் வேகத்தை மேம்படுத்தவும் உதவுகிறது.
முன்னரே தீர்மானிக்கப்பட்ட வகைகளுக்கு தரவைக் குறியிடுதல்
முன் வரையறுக்கப்பட்ட வகைகளுக்கு உரையைக் குறிப்பது உரை வகைப்பாட்டின் இறுதிப் படியாகும். இது மூன்று வெவ்வேறு வழிகளில் செய்யப்படலாம்,
- கைமுறை குறியிடுதல்
- விதி அடிப்படையிலான பொருத்தம்
- கற்றல் அல்காரிதம்கள் - கற்றல் வழிமுறைகளை மேற்பார்வையிடப்பட்ட குறியிடுதல் மற்றும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத குறியிடுதல் என இரண்டு வகைகளாக வகைப்படுத்தலாம்.
- மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல்: ML மாதிரியானது, மேற்பார்வையிடப்பட்ட குறியிடலில் ஏற்கனவே உள்ள வகைப்படுத்தப்பட்ட தரவுகளுடன் குறிச்சொற்களை தானாகவே சீரமைக்க முடியும். வகைப்படுத்தப்பட்ட தரவு ஏற்கனவே கிடைக்கும்போது, ML அல்காரிதம்கள் குறிச்சொற்கள் மற்றும் உரைகளுக்கு இடையேயான செயல்பாட்டை வரைபடமாக்க முடியும்.
- மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல்: ஏற்கனவே குறியிடப்பட்ட தரவு பற்றாக்குறை இருக்கும்போது இது நிகழ்கிறது. ML மாதிரிகள் தயாரிப்பு கொள்முதல் வரலாறு, மதிப்புரைகள், தனிப்பட்ட விவரங்கள் மற்றும் டிக்கெட்டுகள் போன்ற ஒத்த உரைகளை குழுவாக்க கிளஸ்டரிங் மற்றும் விதி அடிப்படையிலான அல்காரிதங்களைப் பயன்படுத்துகின்றன. வாடிக்கையாளர் அணுகுமுறைகளை வடிவமைக்கப் பயன்படும் மதிப்புமிக்க வாடிக்கையாளர் சார்ந்த நுண்ணறிவுகளை வரைய இந்த பரந்த குழுக்களை மேலும் பகுப்பாய்வு செய்யலாம்.
உரை வகைப்பாடு: பயன்பாடுகள் மற்றும் பயன்பாட்டு வழக்குகள்
தொகுத்தல் அல்லது பெரிய அளவிலான உரை அல்லது தரவுகளை வகைப்படுத்துதல் ஆகியவை பல நன்மைகளைத் தருகின்றன, இது தனித்துவமான பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்கு வழிவகுக்கிறது. மிகவும் பொதுவான சிலவற்றை இங்கே பார்க்கலாம்:
- ஸ்பேம் கண்டறிதல்: மின்னஞ்சல் சேவை வழங்குநர்கள், தொலைத்தொடர்பு சேவை வழங்குநர்கள் மற்றும் டிஃபென்டர் பயன்பாடுகளால் ஸ்பேம் உள்ளடக்கத்தை அடையாளம் காணவும், வடிகட்டவும் மற்றும் தடுக்கவும் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
- உணர்வு பகுப்பாய்வு: அடிப்படை உணர்வு மற்றும் சூழலுக்கு மதிப்புரைகள் மற்றும் பயனர் உருவாக்கிய உள்ளடக்கத்தை பகுப்பாய்வு செய்து ORM (ஆன்லைன் நற்பெயர் மேலாண்மை) இல் உதவுங்கள்
- உள்நோக்கம் கண்டறிதல்: துல்லியமான மற்றும் பொருத்தமான முடிவுகளை உருவாக்க பயனர்கள் வழங்கும் தூண்டுதல்கள் அல்லது வினவல்களுக்குப் பின்னால் உள்ள நோக்கத்தை நன்றாகப் புரிந்து கொள்ளுங்கள்
- தலைப்பு லேபிளிங்: முன் வரையறுக்கப்பட்ட பாடங்கள் அல்லது தலைப்புகள் மூலம் செய்திக் கட்டுரைகள் அல்லது பயனர் உருவாக்கிய இடுகைகளை வகைப்படுத்தவும்
- மொழி கண்டறிதல்: ஒரு உரை காட்டப்படும் அல்லது வழங்கப்படும் மொழியைக் கண்டறியவும்
- அவசர கண்டறிதல்: அவசர தகவல்தொடர்புகளைக் கண்டறிந்து முன்னுரிமை கொடுங்கள்
- சமூக ஊடக கண்காணிப்பு: பிராண்டுகளின் சமூக ஊடகக் குறிப்புகளைக் கண்காணிக்கும் செயல்முறையைத் தானியங்குபடுத்துங்கள்
- ஆதரவு டிக்கெட் வகைப்பாடு: வாடிக்கையாளர்களிடமிருந்து ஆதரவு டிக்கெட்டுகள் மற்றும் சேவை கோரிக்கைகளை தொகுக்கவும், ஒழுங்கமைக்கவும் மற்றும் முன்னுரிமை செய்யவும்
- ஆவண அமைப்பு: சட்ட மற்றும் மருத்துவ ஆவணங்களை வரிசைப்படுத்துதல், கட்டமைத்தல் மற்றும் தரப்படுத்துதல்
- மின்னஞ்சல் வடிகட்டுதல்: குறிப்பிட்ட நிபந்தனைகளின் அடிப்படையில் மின்னஞ்சல்களை வடிகட்டவும்
- மோசடி கண்டறிதல்: பரிவர்த்தனைகள் முழுவதும் சந்தேகத்திற்கிடமான செயல்பாடுகளைக் கண்டறிந்து கொடியிடவும்
- சந்தை ஆராய்ச்சி: பகுப்பாய்வுகளிலிருந்து சந்தை நிலைமைகளைப் புரிந்துகொண்டு, தயாரிப்புகள் மற்றும் டிஜிட்டல் விளம்பரங்கள் மற்றும் பலவற்றின் சிறந்த நிலைப்பாட்டிற்கு உதவுங்கள்
உரை வகைப்படுத்தலை மதிப்பிடுவதற்கு என்ன அளவீடுகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன?
நாங்கள் குறிப்பிட்டது போல், உங்கள் மாதிரி செயல்திறன் தொடர்ந்து அதிகமாக இருப்பதை உறுதிசெய்ய மாதிரி தேர்வுமுறை தவிர்க்க முடியாதது. மாடல்கள் தொழில்நுட்ப குறைபாடுகள் மற்றும் மாயத்தோற்றம் போன்ற நிகழ்வுகளை சந்திக்க நேரிடும் என்பதால், அவை நேரலையில் எடுக்கப்படும் அல்லது சோதனை பார்வையாளர்களுக்கு வழங்கப்படுவதற்கு முன் கடுமையான சரிபார்ப்பு நுட்பங்கள் மூலம் அனுப்பப்படுவது அவசியம்.
இதைச் செய்ய, குறுக்கு சரிபார்ப்பு எனப்படும் சக்திவாய்ந்த மதிப்பீட்டு நுட்பத்தை நீங்கள் பயன்படுத்தலாம்.
மறு சரிபார்த்தல்
இது பயிற்சி தரவை சிறிய துண்டுகளாக உடைப்பதை உள்ளடக்குகிறது. பயிற்சி தரவின் ஒவ்வொரு சிறிய பகுதியும் உங்கள் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் சரிபார்க்கவும் மாதிரியாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. நீங்கள் செயல்முறையை கிக்ஸ்டார்ட் செய்யும் போது, உங்கள் மாதிரியானது வழங்கப்பட்ட பயிற்சித் தரவின் ஆரம்ப சிறிய பகுதிக்கு பயிற்சியளிக்கிறது மற்றும் பிற சிறிய பகுதிகளுக்கு எதிராக சோதிக்கப்படும். மாடல் செயல்திறனின் இறுதி முடிவுகள், பயனர் சிறுகுறிப்பு தரவில் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட உங்கள் மாதிரியால் உருவாக்கப்பட்ட முடிவுகளுக்கு எதிராக எடைபோடப்படுகிறது.
குறுக்கு சரிபார்ப்பில் பயன்படுத்தப்படும் முக்கிய அளவீடுகள்
| துல்லியம் | ரீகால் | துல்லிய | F1 ஸ்கோர் |
|---|---|---|---|
| இது சரியான கணிப்புகள் அல்லது மொத்த கணிப்புகள் தொடர்பாக உருவாக்கப்பட்ட முடிவுகளின் எண்ணிக்கையைக் குறிக்கிறது | மொத்த சரியான கணிப்புகளுடன் ஒப்பிடும் போது சரியான விளைவுகளை கணிப்பதில் உள்ள நிலைத்தன்மையை இது குறிக்கிறது | இது உங்கள் மாதிரியின் குறைவான தவறான நேர்மறைகளைக் கணிக்கும் திறனைக் குறிக்கிறது | இது ஒட்டுமொத்த மாதிரி செயல்திறனை ரீகால் மற்றும் துல்லியத்தின் இணக்கமான சராசரியைக் கணக்கிடுவதன் மூலம் தீர்மானிக்கிறது |
உரை வகைப்பாட்டை எவ்வாறு செயல்படுத்துகிறீர்கள்?
இது அச்சுறுத்தலாகத் தோன்றினாலும், உரை வகைப்பாட்டை அணுகும் செயல்முறை முறையானது மற்றும் பொதுவாக பின்வரும் படிகளை உள்ளடக்கியது:
- பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பைக் கட்டுப்படுத்தவும்: முதல் படி, சொற்கள், சொற்றொடர்கள், வடிவங்கள் மற்றும் பிற இணைப்புகளை தன்னியக்கமாகக் கண்டறிய மாதிரிகளை அறிந்துகொள்ளவும் கற்பிக்கவும் பலதரப்பட்ட பயிற்சித் தரவைத் தொகுக்க வேண்டும். இந்த அடித்தளத்தில் ஆழமான பயிற்சி மாதிரிகளை உருவாக்க முடியும்.
- தரவுத்தொகுப்பைத் தயாரிக்கவும்: தொகுக்கப்பட்ட தரவு இப்போது தயாராக உள்ளது. இருப்பினும், அது இன்னும் கச்சா மற்றும் கட்டமைக்கப்படாதது. இந்தப் படிநிலையில் தரவைச் சுத்தம் செய்து தரவை இயந்திரம்-தயாராக மாற்றும். இந்த கட்டத்தில் சிறுகுறிப்பு மற்றும் டோக்கனைசேஷன் போன்ற நுட்பங்கள் பின்பற்றப்படுகின்றன.
- உரை வகைப்பாடு மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கவும்: தரவு கட்டமைக்கப்பட்டவுடன், பயிற்சி கட்டம் தொடங்குகிறது. மாதிரிகள் சிறுகுறிப்பு தரவிலிருந்து கற்றுக்கொள்கின்றன மற்றும் ஊட்டப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகளிலிருந்து இணைப்புகளை உருவாக்கத் தொடங்குகின்றன. அதிகமான பயிற்சித் தரவு மாதிரிகளில் வழங்கப்படுவதால், அவை சிறப்பாகக் கற்றுக்கொள்கின்றன மற்றும் அவற்றின் அடிப்படை நோக்கத்துடன் சீரமைக்கப்பட்ட உகந்த முடிவுகளைத் தன்னாட்சி முறையில் உருவாக்குகின்றன.
- மதிப்பீடு செய்து மேம்படுத்தவும்: இறுதிப் படி மதிப்பீடு ஆகும், அங்கு உங்கள் மாதிரிகளால் உருவாக்கப்பட்ட முடிவுகளை முன்பே அடையாளம் காணப்பட்ட அளவீடுகள் மற்றும் வரையறைகளுடன் ஒப்பிடலாம். முடிவுகள் மற்றும் அனுமானங்களின் அடிப்படையில், கூடுதல் பயிற்சி உள்ளதா அல்லது அடுத்த கட்ட வரிசைப்படுத்தலுக்கு மாதிரி தயாராக உள்ளதா என்பதை நீங்கள் அழைக்கலாம்.
ஒரு செயல்திறன் மிக்க மற்றும் ஆழமான உரை வகைப்படுத்தல் கருவியை உருவாக்குவது எளிதான காரியம் அல்ல. இருப்பினும், ஷைப்பை உங்கள் தரவுப் பங்காளராகக் கொண்டு, நீங்கள் ஒரு செயல்திறன் மிக்க, விரிவாக்கக்கூடிய மற்றும் செலவு குறைந்த செயற்கை நுண்ணறிவு அடிப்படையிலான உரை வகைப்படுத்தல் கருவியை உருவாக்க முடியும். உங்கள் மாதிரியின் தனித்துவமான தேவைகளுக்கு ஏற்ப மாற்றியமைக்கக்கூடிய, துல்லியமாகக் குறிக்கப்பட்ட மற்றும் பயன்படுத்தத் தயாராக உள்ள ஏராளமான தரவுத்தொகுப்புகள் எங்களிடம் உள்ளன. உங்கள் உரையை நாங்கள் ஒரு போட்டி நன்மையாக மாற்றுகிறோம்; இன்றே எங்களைத் தொடர்புகொள்ளுங்கள்.
