AI-အခြေခံစာရွက်စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း - အကျိုးကျေးဇူးများ၊ လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် အသုံးပြုမှုကိစ္စများ

Document Classification Techniques ?

အလိုအလျောက် စာရွက်စာတမ်း အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းသည် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေရန်၊ အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် အရှိန်မြှင့်ရန်အတွက် စက်သင်ယူခြင်းနှင့် သဘာဝဘာသာစကား စီမံဆောင်ရွက်ခြင်းနည်းပညာများကို အသုံးပြုပါသည်။ Machine Learning သည် စာရွက်စာတမ်း အမျိုးအစားခွဲခြင်းကို ခက်ခဲစေသည်၊ ပိုမြန်သည်၊ ပိုမိုတိကျသည်၊ အတိုင်းအတာနှင့် ဘက်မလိုက်ဘဲ လျော့နည်းစေသည်။

စာရွက်စာတမ်း အမျိုးအစားခွဲခြင်းကို နည်းလမ်းသုံးမျိုးဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ သူတို့က

စည်းကမ်းအခြေခံနည်းပညာ

စည်းမျဉ်းအခြေခံနည်းပညာသည် မော်ဒယ်အတွက် ညွှန်ကြားချက်များပေးသည့် ဘာသာစကားပုံစံများနှင့် စည်းမျဉ်းများအပေါ် အခြေခံထားသည်။ မော်ဒယ်များကို ဘာသာစကားပုံစံများ၊ ရုပ်ပုံသဏ္ဍာန်၊ အထားအသို၊ ဝေါဟာရများနှင့် အခြားအရာများကို စာသားတဂ်လုပ်ရန် ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် လေ့ကျင့်ထားသည်။ ဤနည်းပညာကို အဆက်မပြတ် မြှင့်တင်နိုင်ပြီး တိကျသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ထုတ်ယူရန်အတွက် စည်းမျဉ်းအသစ်များကို ထည့်သွင်းကာ တီထွင်ဖန်တီးနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ဤနည်းပညာသည် အချိန်ကုန်၊ အရွယ်မဖြတ်နိုင်သော၊ ရှုပ်ထွေးနိုင်သည်။

ကြီးကြပ်သင်ယူမှု

တဂ်အစုတစ်စုကို ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုတွင် သတ်မှတ်ထားပြီး စာသားများစွာကို စက်သင်ယူမှုစနစ်မှ တိကျသောခန့်မှန်းချက်များကို သင်ယူနိုင်စေရန်အတွက် စာသားများစွာကို ကိုယ်တိုင်တဂ်ထားသည်။ အယ်လဂိုရီသမ်ကို တဂ်ထားသော စာရွက်စာတမ်းအစုံတွင် ကိုယ်တိုင်လေ့ကျင့်ထားသည်။ စနစ်ထဲသို့ ဒေတာများများထည့်လေ၊ ရလဒ်ကောင်းလေဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ 'ဝန်ဆောင်မှုသည် တတ်နိုင်သည်' ဟု စာသားက ဆိုပါက တဂ်သည် 'စျေးနှုန်း' အောက်တွင် ရှိသင့်သည်။ မော်ဒယ်သင်တန်းပြီးသည်နှင့်၊ မမြင်ရသောစာရွက်စာတမ်းများကို အလိုအလျောက် ခန့်မှန်းပေးနိုင်ပါသည်။

မကြီးကြပ်တဲ့သင်ယူမှု

ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ကြားမှုတွင်၊ အလားတူစာရွက်စာတမ်းများကို မတူညီသောအစုအဖွဲ့များအဖြစ် အုပ်စုဖွဲ့ထားသည်။ ဤသင်ယူမှုသည် မည်သည့်ကြိုတင်အသိပညာမျှ မလိုအပ်ပါ။ စာရွက်စာတမ်းများကို ဖောင့်များ၊ အပြင်အဆင်များ၊ နမူနာများနှင့် အခြားအရာများအပေါ် အခြေခံ၍ အမျိုးအစားခွဲခြားထားပါသည်။ စည်းမျဉ်းများကို ကြိုတင်သတ်မှတ်၊ ပြင်ဆင်ပြီး ပြီးပြည့်စုံပါက၊ ဤပုံစံသည် အမျိုးအစားခွဲခြားမှုကို တိကျစွာ ထုတ်ပေးနိုင်သည်။

စာရွက်စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်

အလိုအလျောက် စာရွက်စာတမ်း အမျိုးအစားခွဲသည့် အယ်လဂိုရီသမ်ကို တည်ဆောက်ရာတွင် နက်နဲသော သင်ယူမှုနှင့် စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းအသွားအလာများ ပါဝင်ပါသည်။

အဆင့် 1: ဒေတာစုဆောင်းခြင်း။

ဒေတာများစုစည်းမှု စာရွက်စာတမ်း အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ လေ့ကျင့်ရေးတွင် အရေးကြီးဆုံးအဆင့် ဖြစ်ကောင်းဖြစ်နိုင်သည်။ algorithm သည် ၎င်းတို့ကို အမျိုးအစားခွဲနည်းကို လေ့လာနိုင်စေရန် အမျိုးအစားအမျိုးမျိုးမှ စာရွက်စာတမ်းများကို စုဆောင်းရန် လိုအပ်ပါသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ သင့်မော်ဒယ်သည် မတူညီသော အမျိုးအစားငါးမျိုးဖြင့် အမျိုးအစားခွဲရန် လိုအပ်ပါက၊ အမျိုးအစားတစ်ခုလျှင် အနည်းဆုံး စာရွက်စာတမ်း 300 ပါရှိသော ဒေတာအတွဲတစ်ခု ရှိရပါမည်။

ထို့အပြင် သင်တန်းအတွက် သင်အသုံးပြုနေသည့် ဒေတာအတွဲကို မှန်ကန်စွာ တဂ်လုပ်ထားကြောင်း သေချာပါစေ။ ဒေတာအတွဲ မမှန်ပါက၊ သင်တည်ဆောက်သည့် မော်ဒယ်သည် ပြဿနာများနှင့် ရင်ဆိုင်ရလိမ့်မည်။

အဆင့် 2- ပါရာမီတာ သတ်မှတ်ခြင်း။

မော်ဒယ်ကို မလေ့ကျင့်မီ၊ စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ကန့်သတ်ချက်များကို သင်ဆုံးဖြတ်ရပါမည်။ ဤအဆင့်တွင် သင်သတ်မှတ်ထားသော မက်ထရစ်များသည် မော်ဒယ်ကို ၎င်း၏ ခန့်မှန်းချက်များကို ပိုမိုတိကျပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရစေရန် ပြုပြင်နိုင်ပါသည်။

အဆင့် 3: မော်ဒယ်သင်တန်း

ကန့်သတ်ချက်များကို သတ်မှတ်ပြီးနောက်၊ မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရပါမည်။ အကယ်၍ သင်သည် မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဖြင့် စတင်နေပါက၊ လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်ခြင်း ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် open-source datasets များကို သုံးကြည့်ပါ။

မော်ဒယ်သည် ပုံမှန်အားဖြင့် machine learning algorithm ဖြင့် အလုပ်လုပ်ပါက၊ သင်သည် မော်ဒယ်ကို တင်သွင်းနိုင်သည် သို့မဟုတ် algorithm ၏ logic ကို အခြေခံ၍ coding လုပ်နိုင်သည်။

အဆင့် 4- မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်း။

သင်တန်းပြီးနောက် မော်ဒယ်ကို အကဲဖြတ်ခြင်းသည် ၎င်း၏ထိရောက်မှုနှင့် တိကျမှုကို မြှင့်တင်ရန် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ ဒေတာအစုံကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ကဏ္ဍနှစ်ခုအဖြစ် ပိုင်းခြားပြီး တစ်ခုက လေ့ကျင့်ရေး အတွက်နှင့် အခြားတစ်ခုကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် စတင်ပါ။ မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ဒေတာအစုံ၏ 70% ကို အသုံးပြုပြီး ကျန် 30% ကို စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ရန်အတွက် ဖြစ်သည်။

လက်တွေ့ဘဝအသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်များ

လုပ်ငန်းပြဿနာများစွာကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် စာရွက်စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းကို အသုံးပြုပါသည်။ အသုံးပြုမှုကိစ္စအများစုသည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းမဟုတ်သော်လည်း၊ လက်တွေ့ဘဝပြဿနာများစွာကို ဖြေရှင်းရန် algorithm သည် သူ့ကိုယ်သူအသုံးပြုထားသည်ကို တွေ့ရှိရသည်။

• Spam Detection

  စာရွက်စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း အထူးသဖြင့် စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းကို မလိုလားအပ်သော spam များကိုရှာဖွေရန်အသုံးပြုသည်။ မော်ဒယ်သည် စပမ်းစကားစုများနှင့် မက်ဆေ့ချ်သည် စပမ်းဖြစ်မဖြစ် ဆုံးဖြတ်ရန် ၎င်းတို့၏ အကြိမ်ရေကို ရှာဖွေရန် လေ့ကျင့်ထားသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Google ၏ Gmail Spam detector သည် အမှိုက်မက်ဆေ့ချ်များတွင် မကြာခဏ ဖြစ်ပေါ်နေသော စကားလုံးများကို ရှာဖွေပြီး မှန်ကန်သော ဖိုင်တွဲတွင် မေးလ်ကို ချပေးရန်အတွက် သဘာဝဘာသာစကား စီမံဆောင်ရွက်ပေးသည့် နည်းပညာကို အသုံးပြုသည်။

• စိတ်ဓါတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ

  လူမှုဆက်ဆံရေး နားထောင်ခြင်းဖြင့် ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် လုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့၏ဖောက်သည်များ၊ ၎င်းတို့၏ ထင်မြင်ယူဆချက်များနှင့် ၎င်းတို့၏ သုံးသပ်ချက်များကို နားလည်ရန် ကူညီပေးသည်။ သုံးသပ်ချက်များ၊ အကြံပြုချက်များနှင့် တိုင်ကြားချက်များကို အမျိုးအစားခွဲကာ ၎င်းတို့၏ စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ သဘောသဘာဝအပေါ် အခြေခံ၍ ၎င်းတို့ကို အမျိုးအစားခွဲခြင်းဖြင့်၊ NLP-based မော်ဒယ်များသည် စိတ်ဓာတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ကူညီပေးပါသည်။ မော်ဒယ်သည် အပြုသဘောဆောင်သော သို့မဟုတ် အပျက်သဘောဆောင်သော အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုထားသည့် စကားလုံးများကို ထုတ်ယူရန် လေ့ကျင့်ထားသည်။

• လက်မှတ် သို့မဟုတ် ဦးစားပေး အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း။

  မည်သည့်လုပ်ငန်း၏ ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုဌာနမဆို ဝန်ဆောင်မှုတောင်းဆိုမှုများနှင့် လက်မှတ်များစွာကို တွေ့ကြုံလာရသည်။ အလိုအလျောက် စာရွက်စာတမ်း အမျိုးအစားခွဲသည့် ကိရိယာသည် လက်မှတ်များ၏ ထုထည်ကြီးမားသော ပမာဏကို ကျော်ဖြတ်ရန် ကူညီပေးနိုင်သည်။ NLP ကို ​​အသုံးပြု၍ ဦးစားပေး လက်မှတ်များကို မှန်ကန်သော ဌာနသို့ ပေးပို့နိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် ကြည်လင်ပြတ်သားမှု၊ စီမံဆောင်ရွက်ပေးခြင်းနှင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးခြင်း၏ အမြန်နှုန်းကို သိသိသာသာ တိုးတက်စေသည်။

• အရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုမှု

  အလိုအလျောက် စာရွက်စာတမ်း အမျိုးအစား ခွဲခြားခြင်းကို အမျိုးအစားအလိုက် ခွဲခြားခြင်းဖြင့် စာရွက်စာတမ်းများတွင် အမြင်အာရုံ ဒေတာ အများအပြားကို လုပ်ဆောင်ရန်လည်း အသုံးပြုပါသည်။ Object recognition ကို ထုတ်ကုန်များကို အမျိုးအစားခွဲခြားရန် eCommerce သို့မဟုတ် ထုတ်လုပ်မှုယူနစ်များတွင် ပုံမှန်အားဖြင့် အသုံးပြုပါသည်။

AI ဖြင့် ပံ့ပိုးထားသော စာရွက်စာတမ်း အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း ဖြင့် စတင်လိုက်ပါ။

စာရွက်စာတမ်းများတွင် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုအတွက် အရေးကြီးသော ဒေတာများပါရှိသည်။ စာရွက်စာတမ်းများတွင် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခု၏ လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုများ၊ ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် တိုးတက်မှုပန်းတိုင်များကို ပိုမိုတိုးတက်စေမည့် တန်ဖိုးရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများပါရှိသည်။

သို့သော် စာရွက်စာတမ်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းသည် ပျင်းစရာကောင်းသော်လည်း လိုအပ်သောအလုပ်ဖြစ်သည်။ စာရွက်စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်သောကြောင့် အထူးသဖြင့် ထုထည်အတော်လေးမြင့်မားပါက၊ အလိုအလျောက်စာရွက်စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားသည့်စနစ်ရှိရန် လိုအပ်ပါသည်။

machine learning algorithms မှလေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော AI အခြေခံစာရွက်စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားမှုပုံစံသည် ထိရောက်၊ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသည်၊ အမှားအယွင်းမရှိ၊ တိကျသည်။ သို့သော် သင်တည်ဆောက်နေသည့် မော်ဒယ်ကို အရည်အသွေးနှင့် တိကျစွာ တဂ်ထားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ထားမှသာ လုပ်ငန်းစဉ် စတင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

Shaip က သင့်ဆီ ယူဆောင်လာပေးတယ်။ ကြိုတင်တဂ်ထားသော ဒေတာအတွဲများ တိကျသော အမျိုးအစားခွဲခြားမှုပုံစံများကို ဖန်တီးရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသည်။ ကျွန်ုပ်တို့ထံ ဆက်သွယ်ပြီး သင်၏ စာရွက်စာတမ်း အမျိုးအစားခွဲခြင်းကိရိယာကို ချက်ချင်းစတင်လိုက်ပါ။