Aber wie funktioniert MonkeyLearn? Hier ist eine kurze Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen und Trainieren von zwei verschiedenen Textanalysemodellen: einem Textklassifler und einem Textextraktor. CoreNLP ist das beliebteste Framework für NLP in Java. Es wurde von der Stanford University erstellt und bietet eine Vielzahl von Tools zum Verständnis menschlicher Sprache, wie z. B. einen Textparser, einen POS-Tagger (Part-of-Speech), einen Named Entity Recognizer (NER), ein Coreference-Auflösungssystem und Tools zur Informationsextraktion. Wenn Sie die Textanalyse ausprobieren möchten, besuchen Sie MonkeyLearn und trainieren Sie Ihre ganz eigenen Textklassifikatoren und Extraktoren – dank unserer benutzerfreundlichen Oberfläche und Integrationen ist keine Codierung erforderlich. Unternehmen möchten möglicherweise bestimmte Informationen wie Schlüsselwörter, Namen oder Unternehmensinformationen extrahieren. Sie können sogar Text mit Tags nach Thema oder Ansichtspunkt kategorisieren oder ihn als positiv oder negativ klassifizieren. Die Textklassifizierung (auch Textkategorisierung oder Textmarkierung) ist die Aufgabe, freigeschriebenen Kategorien einen Satz vordefinierter Kategorien zuzuweisen.

Textklassifikatoren können verwendet werden, um so ziemlich alles zu organisieren, zu strukturieren und zu kategorisieren. Zum Beispiel können neue Artikel nach Themen organisiert werden, Support-Tickets können nach Dringlichkeit organisiert werden, Chat-Gespräche können nach Sprache organisiert werden, Markenerwähnungen können nach Stimmung organisiert werden, und so weiter. Zwei Gründe fallen mir ein: 1) Wir erwarten mehr Meisterschaft als in vielen traditionellen Programmen (90%). Wir möchten auch, dass die Schüler die Verallgemeinerungen lernen, die den Mustern für die zu untersuchenden Wörter zugrunde liegen. Die Schüler sollten in der Lage sein, diese und verwandte Wörter richtig zu buchstabieren. 2) In den meisten Klassenzimmern gibt es unterschiedliche Niveaus der Alphabetisierungsentwicklung, und wir passen die Listen entsprechend an. es gibt fünf Stufen der Rechtschreibentwicklung, und wir passen die Listen und Aktivitäten, die wir verwenden, entsprechend an. Ich hoffe, das hilft. Gut.

Nachdem Sie nun über Trainingsdaten verfügen, ist es an der Zeit, diese in einen Machine Learning-Algorithmus einzuspeisen und einen Textklassifler zu erstellen. Die Sache ist, dass der größte Teil Ihres VoC wahrscheinlich geschriebener Text ist, also wie können Sie Wissen aus Tausenden von Feedback-Einträgen gewinnen? Datenbanken: Eine Datenbank ist eine Sammlung von Informationen. Mithilfe eines Datenbankverwaltungssystems kann ein Unternehmen alle Arten von Daten speichern, verwalten und analysieren.