ဒေတာသည် ယနေ့ကမ္ဘာတွင် ဒစ်ဂျစ်တယ်အခင်းအကျင်းကို ပြောင်းလဲပေးနေသော စူပါပါဝါဖြစ်သည်။ အီးမေးလ်များမှသည် ဆိုရှယ်မီဒီယာပို့စ်များအထိ နေရာတိုင်းတွင် ဒေတာရှိပါသည်။ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ဒေတာများစွာကို သုံးစွဲခွင့် တစ်ခါမှ မရရှိခဲ့သည်မှာ မှန်သော်လည်း ဒေတာကို လုံလောက်စွာ သုံးစွဲခွင့် ရှိပါသလား။ ကြွယ်ဝသော သတင်းရင်းမြစ်သည် ၎င်းကို မလုပ်ဆောင်သည့်အခါ အသုံးမဝင် သို့မဟုတ် အသုံးမဝင်တော့ပါ။
ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသောစာသားသည် ကြွယ်ဝသောအချက်အလက်များ၏ရင်းမြစ်တစ်ခုဖြစ်နိုင်သော်လည်း ဒေတာများကို စည်းစနစ်တကျ၊ အမျိုးအစားခွဲကာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာထားခြင်းမရှိပါက စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးဝင်မည်မဟုတ်ပေ။ စာသား၊ အသံ၊ ဗီဒီယို၊ နှင့် ဆိုရှယ်မီဒီယာကဲ့သို့သော ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသော ဒေတာသည် ပမာဏဖြစ်သည်။ 80 -90% အချက်အလက်အားလုံး၏ ထို့အပြင်၊ အဖွဲ့အစည်းများ၏ 18% နီးပါးသည် ၎င်းတို့၏အဖွဲ့အစည်း၏ဖွဲ့စည်းပုံမထားသောအချက်အလက်များကို အခွင့်ကောင်းယူနေကြသည်ဟု သတင်းရရှိပါသည်။
ဆာဗာများတွင် သိမ်းဆည်းထားသည့် ဒေတာ တာရာဘိုက်များကို ကိုယ်တိုင် ခွဲထုတ်ခြင်းသည် အချိန်ကုန်ပြီး ပွင့်ပွင့်လင်းလင်း မဖြစ်နိုင်သော အလုပ်တစ်ခု ဖြစ်သည်။ သို့သော် စက်သင်ယူမှု၊ သဘာဝဘာသာစကား စီမံဆောင်ရွက်ပေးမှုနှင့် အလိုအလျောက်စနစ်ဆိုင်ရာ တိုးတက်မှုများဖြင့် စာသားဒေတာကို လျင်မြန်ထိရောက်စွာ တည်ဆောက်နိုင်ကာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ပထမခြေလှမ်းဖြစ်သည်။ စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း။.
Text Classification ဆိုတာဘာလဲ။
စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုသည်မှာ စာသားကို ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားများ သို့မဟုတ် အတန်းများအဖြစ် အုပ်စုဖွဲ့ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ဤစက်သင်ယူမှုချဉ်းကပ်နည်းကို အသုံးပြု၍ မည်သည့်အရာ၊ စာသား - စာရွက်စာတမ်းများ၊ ဝဘ်ဖိုင်များ၊ လေ့လာမှုများ၊ ဥပဒေရေးရာစာရွက်စာတမ်းများ၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအစီရင်ခံစာများနှင့် အခြားအရာများ - အမျိုးအစားခွဲ၍ စည်းစနစ်တကျ လုပ်နိုင်ရမည်။
စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းသည် spam ရှာဖွေခြင်းတွင်အသုံးပြုမှုများစွာပါရှိသောသဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းတွင်အခြေခံအဆင့်ဖြစ်သည်။ ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ ရည်ရွယ်ချက်ရှာဖွေခြင်း၊ ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းနှင့် အခြားအရာများ.
စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းဆိုင်ရာ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အသုံးပြုမှုကိစ္စများ
စက်သင်ယူမှု စာသားအမျိုးအစား ခွဲခြားခြင်းကို အသုံးပြုခြင်းအတွက် အကျိုးကျေးဇူးများစွာ ရှိသည်၊ ဥပမာ ချဲ့ထွင်နိုင်မှု၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု အရှိန်အဟုန်၊ လိုက်လျောညီထွေရှိမှုနှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ စကားဝိုင်းများပေါ်တွင် အခြေခံ၍ လျင်မြန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များ ချနိုင်မှုတို့ကဲ့သို့သော အကျိုးကျေးဇူးများစွာရှိပါသည်။
အရေးပေါ်အခြေအနေများကို စောင့်ကြည့်ပါ။
စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းကို ဥပဒေစိုးမိုးရေးအေဂျင်စီများက ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုသည်။ ဆိုရှယ်မီဒီယာပို့စ်များနှင့် စကားစမြည်များကို စကင်န်ဖတ်ကာ စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားသည့်ကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းတို့သည် အရေးပေါ်အခြေအနေအတွက် စစ်ထုတ်ကာ အပျက်သဘောဆောင်သော သို့မဟုတ် အရေးပေါ်တုံ့ပြန်မှုများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းဖြင့် ထိတ်လန့်ကြောက်ရွံ့ဖွယ်ရာစကားဝိုင်းများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်ပါသည်။
အမှတ်တံဆိပ်များကို မြှင့်တင်ရန် နည်းလမ်းများကို ဖော်ထုတ်ပါ။
စျေးကွက်ရှာဖွေသူများသည် ၎င်းတို့၏အမှတ်တံဆိပ်နှင့် ထုတ်ကုန်များကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားမှုကို အသုံးပြုနေပါသည်။ လုပ်ငန်းများသည် သုံးစွဲသူများ၏ သုံးသပ်ချက်များ၊ တုံ့ပြန်မှုများ၊ တုံ့ပြန်ချက်များနှင့် အွန်လိုင်းတွင် ၎င်းတို့၏ ကုန်အမှတ်တံဆိပ် သို့မဟုတ် ထုတ်ကုန်များအကြောင်း ပြောဆိုမှုများကို စောင့်ကြည့်ကာ သြဇာရှိသူ၊ မြှင့်တင်သူများနှင့် နှောင့်ယှက်သူများကို ခွဲခြားခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့၏ဖောက်သည်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ဝန်ဆောင်မှုပေးနိုင်ပါသည်။
ဒေတာကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းဖြင့် ဒေတာကို ကိုင်တွယ်ရန် ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးကို ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ ပညာရှင်များ၊ သုတေသီများ၊ အုပ်ချုပ်ရေး၊ အစိုးရနှင့် ဥပဒေ ပညာရှင်များသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော အချက်အလက်များကို အုပ်စုများအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲလိုက်သောအခါတွင် စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းမှ အကျိုးကျေးဇူးရရှိကြသည်။
ဝန်ဆောင်မှုတောင်းဆိုမှုများကို အမျိုးအစားခွဲပါ။
စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် နေ့စဉ် ဝန်ဆောင်မှုတောင်းဆိုမှုများစွာကို စီမံခန့်ခွဲပါသည်။ လူတစ်ဦးစီသည် ၎င်းတို့၏ ရည်ရွယ်ချက်၊ အရေးပေါ်နှင့် ပေးပို့ခြင်းကို နားလည်ရန် ကိုယ်တိုင်ဖြတ်သန်းသွားခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ AI အခြေခံ စာသားအမျိုးအစား ခွဲခြားခြင်းဖြင့်၊ လုပ်ငန်းအမျိုးအစား၊ တည်နေရာနှင့် လိုအပ်ချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ အလုပ်များကို တဂ်လုပ်ရန်နှင့် အရင်းအမြစ်များကို ထိရောက်စွာ စုစည်းရန် ပိုမိုလွယ်ကူပါသည်။
ဝဘ်ဆိုက်အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ပါ။
စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းသည် ထုတ်ကုန်၏အကြောင်းအရာနှင့် ပုံအား ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန် ကူညီပေးပြီး ဈေးဝယ်စဉ်အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန် ၎င်းအား မှန်ကန်သောအမျိုးအစားသို့ သတ်မှတ်ပေးပါသည်။ စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းသည် သတင်းပေါ်တယ်များ၊ ဘလော့ဂ်များ၊ အီး-ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေးစတိုးများ၊ သတင်းတာဝန်ခံများနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော ဝဘ်ဆိုက်များရှိ တိကျသောအကြောင်းအရာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင်လည်း ကူညီပေးပါသည်။
ML Models များကို လေ့ကျင့်ပေးရန်အတွက် ယုံကြည်စိတ်ချရသော စာတိုပေးပို့ခြင်းဝန်ဆောင်မှုများ။
ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားများအောက်ရှိ အရာများကို အလိုအလျောက် အမျိုးအစားခွဲပေးသည့် AI တွင် ML မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားသောအခါ၊ သင်သည် ရိုးရိုးဘရောက်ဆာများကို သုံးစွဲသူများအဖြစ်သို့ လျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲနိုင်သည်။
စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်
စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်ခြင်း၊ ထုတ်ယူခြင်းနှင့် ဒေတာအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းတို့ဖြင့် စတင်သည်။
ကြိုတင်စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း
တိုကင်ယူခြင်း- စာသားကို ခွဲခြားရလွယ်ကူစေရန်အတွက် သေးငယ်ပြီး ရိုးရှင်းသော စာသားပုံစံများအဖြစ် ခွဲထားသည်။
ပုံမှန်: စာရွက်စာတမ်းတစ်ခုရှိ စာသားအားလုံးသည် တူညီသောနားလည်နိုင်စွမ်းရှိရန် လိုအပ်သည်။ အချို့သော ပုံမှန်ပုံစံများ ပါဝင်သည်၊
- အဖြူကွက်များ သို့မဟုတ် အဖြတ်အတောက်များကို ဖယ်ရှားခြင်းကဲ့သို့သော စာသားတစ်လျှောက် သဒ္ဒါဆိုင်ရာ သို့မဟုတ် ဖွဲ့စည်းပုံစံနှုန်းများကို ထိန်းသိမ်းခြင်း။ သို့မဟုတ် စာသားတစ်လျှောက်လုံးတွင် အနိမ့်ပိုင်းများကို ထိန်းသိမ်းပါ။
- စကားလုံးများမှ ရှေ့ဆက်များနှင့် နောက်ဆက်များကို ဖယ်ရှားပြီး ၎င်းတို့၏ မူရင်းစကားလုံးသို့ ပြန်လည်ရောက်ရှိစေပါသည်။
- 'and' 'is' 'the' ကဲ့သို့သော ရပ်တန့်စကားလုံးများကို ဖယ်ရှားခြင်းနှင့် စာသားအတွက် တန်ဖိုးမထည့်သော အခြားအရာများကို ဖယ်ရှားခြင်း။
အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှု
အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှုသည် စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၏ အခြေခံအဆင့်ဖြစ်သည်။ လုပ်ငန်းစဉ်သည် အသက်ဆိုင်ဆုံးအင်္ဂါရပ်ဖြင့် စာသားများကို ကိုယ်စားပြုရန် ရည်ရွယ်သည်။ အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှုများသည် မသက်ဆိုင်သောဒေတာများကို ဖယ်ရှားရန်နှင့် တိကျမှုကို မြှင့်တင်ရန် ကူညီပေးသည်။
အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှုသည် သက်ဆိုင်ရာဒေတာကိုသာ အသုံးပြုပြီး ဆူညံသံများကို ဖယ်ရှားပေးခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်သို့ ထည့်သွင်းမှုကိန်းရှင်ကို လျှော့ချပေးသည်။ သင်ရှာဖွေသောဖြေရှင်းချက်အမျိုးအစားအပေါ်အခြေခံ၍ သင်၏ AI မော်ဒယ်များကို စာသားမှသက်ဆိုင်ရာအင်္ဂါရပ်များကိုသာ ရွေးချယ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်နိုင်သည်။
ထုတ်ယူခြင်းအင်္ဂါရပ်
အင်္ဂါရပ်ကို ထုတ်ယူခြင်းသည် အချို့သော လုပ်ငန်းများသည် ဒေတာရှိ နောက်ထပ်သော့ချက်အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူရန် ရွေးချယ်နိုင်သော အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အင်္ဂါရပ်ကို ထုတ်ယူခြင်း၊ မြေပုံဆွဲခြင်း၊ စစ်ထုတ်ခြင်းနှင့် အစုအဝေးပြုလုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော နည်းပညာများစွာကို အသုံးပြုသည်။ အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းကို အသုံးပြုခြင်း၏ အဓိက အကျိုးကျေးဇူးမှာ - ၎င်းသည် မလိုအပ်သော ဒေတာများကို ဖယ်ရှားရန်နှင့် ML မော်ဒယ်ကို တီထွင်သည့် မြန်နှုန်းကို မြှင့်တင်ရန် ကူညီပေးသည်။
ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားများသို့ ဒေတာကို တဂ်လုပ်ခြင်း။
ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားများသို့ စာသားကို တဂ်လုပ်ခြင်းသည် စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၏ နောက်ဆုံးအဆင့်ဖြစ်သည်။ နည်းလမ်းသုံးမျိုးဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်၊
- Manual Tagging
- စည်းကမ်းအခြေခံ ကိုက်ညီမှု
- သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ - သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို ကြီးကြပ်ထားသည့် တဂ်လုပ်ခြင်းနှင့် ကြီးကြပ်မထားသည့် တဂ်လုပ်ခြင်းကဲ့သို့ အမျိုးအစားနှစ်ခုအဖြစ် ခွဲခြားနိုင်သည်။
- ကြီးကြပ်သင်ကြားမှု- ML မော်ဒယ်သည် ကြီးကြပ်ထားသော တဂ်ခြင်းတွင် လက်ရှိ အမျိုးအစားခွဲခြားထားသော အချက်အလက်များနှင့် တဂ်များကို အလိုအလျောက် ချိန်ညှိပေးနိုင်ပါသည်။ အမျိုးအစားခွဲထားသောဒေတာကို ရရှိပြီးသောအခါ၊ ML algorithms သည် တဂ်များနှင့် စာသားကြားတွင် လုပ်ဆောင်ချက်များကို မြေပုံဆွဲနိုင်ပါသည်။
- ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှု- ယခင်ရှိပြီးသား တဂ်လုပ်ထားသော ဒေတာများ ရှားပါးလာသောအခါတွင် ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ ML မော်ဒယ်များသည် ထုတ်ကုန်ဝယ်ယူမှုမှတ်တမ်း၊ သုံးသပ်ချက်များ၊ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအသေးစိတ်များနှင့် လက်မှတ်များကဲ့သို့သော အလားတူစာသားများကို အုပ်စုဖွဲ့ရန်အတွက် အစုလိုက်အပြုံလိုက်နှင့် စည်းမျဉ်းအခြေခံ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုပါသည်။ ဤကျယ်ပြန့်သောအုပ်စုများသည် အံဝင်ခွင်ကျဖောက်သည်ချဉ်းကပ်မှုများကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် အဖိုးတန်သောဖောက်သည်ဆိုင်ရာ တိကျသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ဆွဲထုတ်ရန် ထပ်လောင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်။
လုပ်ငန်းများတွင် စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် အသုံးပြုမှုအများအပြားရှိသည်။ စာသားဒေတာမှ အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို စုဆောင်းခြင်း၊ အုပ်စုခွဲခြင်း၊ ခွဲခြားခြင်းနှင့် ထုတ်ယူခြင်းများကို နယ်ပယ်များစွာတွင် အမြဲအသုံးပြုခဲ့သော်လည်း၊ စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းသည် စျေးကွက်ရှာဖွေရေး၊ ထုတ်ကုန်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး၊ ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှု၊ စီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် စီမံခန့်ခွဲရေးတို့တွင် ၎င်း၏ အလားအလာကို ရှာဖွေခြင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လုပ်ငန်းများကို ယှဉ်ပြိုင်နိုင်စွမ်းရှိသော ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေး၊ စျေးကွက်နှင့် ဖောက်သည် အသိပညာများ ရရှိစေရန်နှင့် ဒေတာကျောထောက်နောက်ခံပြုထားသော စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။
ထိရောက်ပြီး ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်သော စာသားအမျိုးအစားခွဲခြင်းကိရိယာကို တီထွင်ရန်မှာ မလွယ်ကူပါ။ သို့တိုင်၊ Shaip သည် သင်၏ဒေတာ—မိတ်ဖက်အနေဖြင့်၊ သင်သည် ထိရောက်သော၊ အတိုင်းအတာနှင့် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော AI-based စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းကိရိယာကို သင်တီထွင်နိုင်သည်။ ငါတို့မှာ တန်တွေရှိတယ်။ တိကျစွာ မှတ်သားထားပြီး အသုံးပြုရန် အသင့်ရှိသော ဒေတာအတွဲများ ၎င်းသည် သင့်မော်ဒယ်၏ထူးခြားသောလိုအပ်ချက်များအတွက် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် သင့်စာသားကို ယှဉ်ပြိုင်မှုဆိုင်ရာ အားသာချက်အဖြစ် ပြောင်းလဲပေးပါသည်။ ယနေ့ဆက်သွယ်လိုက်ပါ။
