Анализ текста в целом - новая область исследований. Такие области, как маркетинг, управление продуктами, академические круги и управление, уже используют процесс анализа и извлечения информации из текстовых данных. В предыдущем посте мы обсуждали технологию классификации текста, одной из важнейших частей анализа текста. Классификация текста или категоризация текста - это действие по маркировке текстов на естественном языке соответствующими категориями из предопределенного набора. С точки зрения непрофессионала, классификация текста - это процесс извлечения общих тегов из неструктурированного текста. Эти общие теги происходят из набора заранее определенных категорий. Классификация вашего контента и продуктов по категориям помогает пользователям легко искать и перемещаться по веб-сайту или приложению.

Продукты знаний, которые можно создать с помощью анализа текста, можно развернуть на любом рабочем месте.
- Стив Гарднер, генеральный директор RowAnalytics

В этом посте давайте поговорим о текущих и новых приложениях классификации текста. Мы уже давно используем классификацию текста, чтобы упростить нам задачу. Классификация книг в библиотеках и сегментация статей в новостях по сути являются примерами классификации текста. Если добавить к этому актуальную технологию искусственного интеллекта, процесс станет автоматическим и упрощенным с минимумом ручной работы. Концепция использования ИИ для классификации текста существует уже довольно давно (Автоматическая фильтрация и ярлыки в Gmail, звоните в колокольчик?).

По сути, его можно использовать всякий раз, когда есть определенные теги, которые нужно сопоставить с большим объемом текстовых данных. Особенно в маркетинге, поскольку он перешел от поисковых систем к платформам социальных сетей, где происходит реальное общение между брендами и пользователями. По мере того, как маркетинг становится все более целевым, маркетологи используют персонализацию для улучшения взаимодействия. Таким образом, прослушивание разговоров пользователей и их анализ становится обязательной задачей для маркетологов.

Классификация может быть сделана по любому набору данных. Возможность классификации текста работать с помеченным набором данных (в случае автоматизации CRM) или без него (чтение социальных настроений в Интернете) просто расширяет пространство, в котором это технология может быть реализована.

Приложения и варианты использования:

  • Пометка контента или продуктов с использованием категорий как способ улучшить просмотр или идентифицировать связанный контент на вашем веб-сайте. Такие платформы, как электронная коммерция, новостные агентства, кураторы контента, блоги, каталоги и т. Д., Могут использовать автоматизированные технологии для классификации и маркировки контента и продуктов.

  • Классификация текста также может использоваться для автоматизации задач CRM. Текстовый классификатор легко настраивается и может быть соответствующим образом обучен. Задачи CRM можно напрямую назначать и анализировать в зависимости от важности и актуальности. Это сокращает объем ручного труда и, следовательно, обеспечивает высокую экономию времени.

  • Текстовая классификация контента на веб-сайте с помощью тегов помогает Google легко сканировать ваш сайт, что в конечном итоге помогает в SEO. Кроме того, автоматизация тегов контента на веб-сайте и в приложении может улучшить взаимодействие с пользователем и помогает стандартизировать их. Еще один вариант использования для маркетологов - исследование и анализ тегов и ключевых слов, используемых конкурентами. Классификация текста может использоваться для автоматизации и ускорения этого процесса.

  • Более быстрая система реагирования на чрезвычайные ситуации может быть создана путем классификации панических разговоров в социальных сетях. Власти могут отслеживать и классифицировать чрезвычайную ситуацию, чтобы быстро отреагировать в случае ее возникновения. Это случай очень выборочной классификации. Вы можете проверить это исследование, чтобы прочитать подробный пост об одной такой системе реагирования на чрезвычайные ситуации.

  • Поскольку маркетинг с каждым днем ​​становится все более целевым, автоматическая классификация пользователей по когортам может упростить жизнь маркетологу. Маркетологи могут отслеживать и классифицировать пользователей в зависимости от того, как они говорят о продукте или бренде в Интернете. Классификатор может быть обучен выявлять пропагандистов или недоброжелателей. Таким образом, заставляем бренды лучше обслуживать когорты.

  • Академические круги, практикующие юристы, социальные исследователи, правительство и некоммерческие организации также могут использовать технологию классификации текстов. Поскольку эти организации имеют дело с большим количеством неструктурированного текста, обработка данных была бы намного проще, если бы они были стандартизированы по категориям / тегам.

Классификация текста обеспечивает автоматизацию и упрощение таблицы. Удивительно видеть, как маркетологи, менеджеры по продукту, дизайнеры, академики и инженеры могут использовать эту технологию. Вся идея технологии состоит в том, чтобы сделать жизнь проще. Классификация больших текстовых данных помогает стандартизировать платформу, делает поиск более простым и релевантным, а также улучшает взаимодействие с пользователем за счет упрощения навигации.

Примечательно, что машинный интеллект и глубокое обучение пускают корни в самых невообразимых и ортодоксальных областях. У нас может не быть конкретной формулы для летающих автомобилей, летающих над территорией, как предсказывал каждый 60-летний ребенок, но, безусловно, у нас есть такая, которая позволяла бы увести их под землю. Времена меняются, и они захватывающие. Кто знает, какие приложения в будущем ждет анализ текста.

API КЛАССИФИКАЦИИ ТЕКСТА ПАРАЛЛЕЛЬДОТОВ

Вы можете найти быструю демонстрацию API классификации текста ParallelDot здесь. API можно настроить для набора категорий, относящихся к вашему бизнесу. Мы повышаем уровень нашего текстового классификатора. Следите за обновлениями, чтобы увидеть подробный пост о технологиях, лежащих в основе этого.

Поделитесь с нами своими мыслями о новом и развивающемся применении классификации текста в комментариях ниже. Мы хотели бы дополнить список.

Заинтересованы в использовании искусственного интеллекта? Вы можете Зарегистрироваться прямо сейчас и получить бесплатную учетную запись ParallelDots, чтобы использовать искусственный интеллект у вас под рукой.