La classification de texte aide les machines à comprendre le processus de communication grâce au traitement du langage naturel. En fait, classer les textes pour machine est important pour comprendre que les textes clés ont du sens dans une phrase fournissant une compréhension globale aux machines.

En fait, la classification de texte peut également être effectuée manuellement par des humains ou en utilisant le machine learning ou un logiciel basé sur l'IA, qui classent également les textes clés pour la PNL et d'autres services de traitement du langage.

La PNL dans l'apprentissage automatique et le développement de l'IA joue un rôle plus important dans la compréhension du style de communication vocale entre les humains et le rend compréhensible aux machines. Et la classification de texte joue un rôle important pour classer les phrases ou les documents texte dans des catégories définies tout en intégrant la PNL dans les machines.

La classification de texte pour la PNL est effectuée pour filtrer et organiser les données utiles provenant de diverses sources telles que les e-mails, le chat, les pages Web, les médias sociaux, les enquêtes et bien d'autres. Ces textes sont disponibles dans des formats non structurés et l'obtention des informations clés est très difficile et prend beaucoup de temps.

Mais avec la classification de texte et les annotations de texte, les données sont classées dans un ensemble de données structurées, ce qui les rend dans des formats utilisables pour les algorithmes de traitement du langage naturel (NLP) pour l'IA ou un modèle basé sur l'apprentissage automatique comme le chatbot pour imiter comme les humains communiquent.

Cependant, la classification de texte fournit un bon cadre pour se familiariser avec le traitement des données textuelles sans manquer d'intérêt non plus. Comme il existe de multiples applications de classification de texte comme l'analyse des sentiments et les services de détection de spam.

Les modèles d'apprentissage automatique et les méthodes de classification de texte peuvent être divisés en deux catégories

  • ceux qui utilisent des informations sur l' ordre des mots ( séquence de mots ) pour comprendre la signification sématique. Il existe des modèles de séquence. Cette catégorie de modèles comprend les réseaux de neurones convolutifs (CNN), les réseaux de neurones récurrents (RNN) et leurs variations. Comme dans ce cas, nous nous intéressons à la signification des mots / phrases, ces méthodes utilisent des embeddings de mots Word2vec pour l'encodage.
  • et ceux qui traitent le texte comme un « sac de mots ». Ceux-ci sont également appelés modèles n-gram et utilisent des techniques telles que la régression logistique, les machines vectorielles de support, les perceptrons multicouches simples (MLP ou réseaux de neurones entièrement connectés). Le codage des mots dans ce cas pourrait être TF-IDF ou simplement compter les mots.

Classer le texte signifie, catégoriser les textes clés et attribuer des balises pour le rendre plus compréhensible et compréhensible pour le traitement du langage naturel ou les algorithmes de compréhension du langage naturel pour l'apprentissage automatique et les développements de modèles basés sur l'IA. Cela se fait manuellement, par des annotateurs qualifiés et compétents qui classent facilement les textes importants lors du traitement de la phrase en apprentissage automatique ou en apprentissage profond.

Classification des textes PNL

L'annotation de texte pour le traitement du langage naturel ou la PNL est effectuée avec un soin et des précautions supplémentaires, garantissant que chaque texte est classé dans la bonne catégorie, ce qui le rend compréhensible avec un soin et des précautions supplémentaires. La classification de texte est effectuée et disponible dans divers formats tels que les courriers électroniques, les conversations de chat, les sites Web, les médias sociaux et les portails en ligne.

Classification de texte Machine Learning et Deep Learning

La classification de texte pour l'apprentissage automatique est essentiellement effectuée pour former les modèles d'IA basés sur la PNL ou la NLU qui peuvent comprendre les textes utilisés entre les conversations humaines. Et les textes sont classés pour un apprentissage en profondeur supervisé pour s'assurer que chaque texte de la phrase entière est plus compréhensible avec précision. Cogito fournit le service de classification de texte pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.

Classification de texte pour l'analyse des sentiments

La classification de texte est également utile dans l'analyse des sentiments pour comprendre les sentiments des personnes à travers des critiques, des commentaires et des évaluations. Lorsque les textes sont classés, ils sont classés dans une certaine catégorie afin que les sentiments des différents types de personnes. Cogito fournit la classification de texte pour l'analyse des sentiments avec un meilleur niveau de précision pour une analyse et des prévisions appropriées.

Ensemble de données de classification de texte

Les entreprises qui développent les modèles d'IA basés sur NLP ou NLU peuvent obtenir un ensemble de données de classification de texte chez Cogito avec un service de classification et d'annotation de classe mondiale à un coût abordable. Il peut classer l'énorme quantité de données de manière bien organisée pour les rendre disponibles pour la formation aux modèles d'apprentissage automatique. Avec Cogito, obtenez la meilleure qualité et un ensemble de données de classification de texte précis à des prix très abordables.

les approches

Approche basée sur le lexique

Considère le dictionnaire lexique pour identifier la polarité du texte (basé sur la PNL), ces techniques reposent sur des arbres de décision tels que k-plus proches voisins (kNN), champ aléatoire conditionnel (CRF), modèles de Markov cachés (HMM), Classification unique dimensionnelle (DDC) et séquentielle Optimisation minimale (SMO), liée aux méthodologies de classification des sentiments 

Approche basée sur l'apprentissage automatique

Nécessité d'élaborer un modèle de classification, formé à l'aide d'un ensemble de
données pré-étiquetées de contenu positif, négatif et neutre. (Combine le concept de PNL et de ML), Ce type de technique est mis en œuvre en extrayant les phrases et les niveaux d'aspect. Les fonctions consistent en balises Parts of Speech (POS), ngrammes, bigrammes, uni-grammes et sachet de mots. L'apprentissage automatique comporte trois arômes par phrase et par aspect, à savoir Nave Bayes, Support Vector Machine (SVM) et Entropie maximale

Approche combinée (hybride)

Qui utilise un dictionnaire de lexiques avec un ensemble de données pré-étiquetées pour développer un modèle de classification. (Combine l'approche 1 et l'approche 2)


Approche d'apprentissage supervisé

L'apprentissage supervisé est un type d'apprentissage automatique qui permet au modèle de prédire les résultats futurs après leur formation en fonction de données antérieures. Les algorithmes de classification les plus utilisés sont :
1. Forêt aléatoire
2. Arbres de décision
3. Régression logistique
4. Machines à vecteurs de support SVM
Les modèles de régression les plus utilisés sont :
• Régression linéaire
• Régression de l'arbre de décision
• Régression Polynomiale

Approche basée sur le lexique

C'est une technique d’apprentissage automatique non supervisée. Le sentiment est fonction de l'orientation sémantique et de l'intensité des mots utilisé. Plusieurs travaux proposent l’utilisation de SentiWordNet, WordNet (Esuli & Sebastiani, SentiWordNet: A publicly available resource for opinion mining , 2006), (Baccianella, Esuli, & Sebastiani, 2010) pour la  classification des mots d’opinion dans le sondage d’opinion. La méthode basée sur le lexique fonctionne assez bien dans un grand nombre de domaines.