ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ - ਮਹੱਤਵ, ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ

ਜਦੋਂ ML ਮਾਡਲ ਨੂੰ AI 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਪੂਰਵ-ਸੈੱਟ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਗਾਹਕਾਂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ

ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਚੋਣ, ਕੱਢਣ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ

ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ: ਆਸਾਨ ਵਰਗੀਕਰਨ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਅਤੇ ਸਰਲ ਟੈਕਸਟ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। 

ਸਧਾਰਣਕਰਣ: ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਸਾਰਾ ਟੈਕਸਟ ਸਮਝ ਦੇ ਸਮਾਨ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਦੇ ਕੁਝ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, 

• ਪੂਰੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਵਿਆਕਰਨਿਕ ਜਾਂ ਢਾਂਚਾਗਤ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਫੈਦ ਥਾਂਵਾਂ ਜਾਂ ਵਿਰਾਮ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ। ਜਾਂ ਪੂਰੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਛੋਟੇ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ। 
• ਸ਼ਬਦਾਂ ਤੋਂ ਅਗੇਤਰ ਅਤੇ ਪਿਛੇਤਰ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮੂਲ ਸ਼ਬਦ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਲਿਆਉਣਾ।
• ਸਟਾਪ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ 'ਅਤੇ' 'is' 'the' ਅਤੇ ਹੋਰ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ ਨਹੀਂ ਜੋੜਦੇ ਹਨ।

ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਚੋਣ

ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਚੋਣ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਦਮ ਹੈ। ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੀਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਾਲੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣਾ ਹੈ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਚੋਣ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। 

ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਚੋਣ ਸਿਰਫ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਰੌਲੇ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਲੱਭੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਹੱਲ ਦੀ ਕਿਸਮ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। 

ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱractionਣਾ

ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣਾ ਇੱਕ ਵਿਕਲਪਿਕ ਕਦਮ ਹੈ ਜੋ ਕੁਝ ਕਾਰੋਬਾਰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧੂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਲਈ ਕਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਪਿੰਗ, ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਅਤੇ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ। ਫੀਚਰ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਾ ਹੈ - ਇਹ ਬੇਲੋੜੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਅਤੇ ML ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। 

ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਟੈਗ ਕਰਨਾ

ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਟੈਗ ਕਰਨਾ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦਾ ਅੰਤਮ ਪੜਾਅ ਹੈ। ਇਹ ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ,

• ਮੈਨੁਅਲ ਟੈਗਿੰਗ
• ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਿਲਾਨ
• ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ - ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਦੋ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਟੈਗਿੰਗ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਟੈਗਿੰਗ।
  • ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ: ML ਮਾਡਲ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਟੈਗਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਟੈਗਸ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਇਕਸਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਉਪਲਬਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ML ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਟੈਗਸ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
  • ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ: ਇਹ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੌਜੂਦ ਟੈਗ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਮੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ML ਮਾਡਲ ਸਮਾਨ ਲਿਖਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹ ਕਰਨ ਲਈ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਅਤੇ ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਤਪਾਦ ਖਰੀਦ ਇਤਿਹਾਸ, ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਨਿੱਜੀ ਵੇਰਵਿਆਂ ਅਤੇ ਟਿਕਟਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ। ਇਹਨਾਂ ਵਿਆਪਕ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਕੀਮਤੀ ਗਾਹਕ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੂਝ-ਬੂਝਾਂ ਨੂੰ ਖਿੱਚਣ ਲਈ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਗਾਹਕ ਪਹੁੰਚਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। 

ਸਾਰੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕਈ ਕੇਸ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਸਮੂਹ ਕਰਨਾ, ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਕੱਢਣਾ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਕਈ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ, ਉਤਪਾਦ ਵਿਕਾਸ, ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ, ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਲੱਭ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਬੁੱਧੀ, ਮਾਰਕੀਟ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਗਿਆਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ-ਬੈਕਡ ਵਪਾਰਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। 

ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਸਮਝਦਾਰ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ ਟੂਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ, Shaip ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ-ਸਾਥੀ ਵਜੋਂ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵੀ, ਸਕੇਲੇਬਲ, ਅਤੇ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ ਟੂਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹਨ ਸਹੀ-ਸਹੀ ਐਨੋਟੇਟ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਾਂ; ਅੱਜ ਹੀ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ।