Der MonkeyLearn Text Classifier ist ein leistungsfähiges Werkzeug für die Textklassifizierung mit Machine Learning. In diesem Artikel werden wir die wichtigsten Funktionen und Schritte zum Erstellen eines Text Classifiers mit MonkeyLearn erläutern.
Was ist Textklassifizierung?
Textklassifizierung ist eine Machine-Learning-Technik, die automatisch Tags oder Kategorien zu Texten zuweist. Mit Hilfe von Natural Language Processing (NLP) können Textklassifizierer Texte nach Sentiment, Thema und Kundenintention analysieren und sortieren - schneller und genauer als Menschen.
Schritte zum Erstellen eines Text Classifiers
Um einen Text Classifier mit MonkeyLearn zu erstellen, müssen Sie die folgenden Schritte durchführen:
- Daten hochladen: Laden Sie Ihre Textdaten hoch, indem Sie Dateien direkt hochladen oder sich mit Drittanbieter-Apps verbinden.
- Tags definieren: Definieren Sie die Tags, die Sie für den Classifier verwenden möchten. Diese Tags werden verwendet, um Texte nach Ihren Kriterien zu klassifizieren oder zu kategorisieren.
- Taggen und Trainieren: Trainieren Sie den Classifier, indem Sie die geeigneten Tags für jeden Text auswählen, der angezeigt wird. Der Classifier beginnt sofort zu lernen.
- Bewerten und Verbessern: Testen Sie Ihr trainiertes Modell, um vorhergesagte Tags zu sehen. Verbessern Sie den Classifier, indem Sie mehr Daten taggen oder an den Modellmetriken arbeiten.
- Classifier in Einsatz bringen: Verwenden Sie Ihren neuen Classifier, um neue oder historische Texte zu analysieren. Laden Sie eine Datei hoch, um Texte in einem Batch zu verarbeiten, oder verwenden Sie Integrationen mit Drittanbieter-Apps oder unsere API, um Texte automatisch zu klassifizieren.
Tipps für die Tag-Definition
Beim Definieren von Tags sollten Sie Folgendes beachten:
- Vermeiden Sie überlappende Tags, um Verwirrung zu vermeiden.
- Verwenden Sie eine einzige Klassifizierungskriterien pro Modell.
- Strukturieren Sie Ihre Tags nach semantischen Beziehungen.
Algorithmen für Textklassifizierung
Es gibt verschiedene Algorithmen für Textklassifizierung, darunter:
- Naive Bayes: Ein probabilistischer Classifier, der Bayes' Theorem verwendet, um die Wahrscheinlichkeit eines Tags für einen gegebenen Text zu berechnen.
- Support Vector Machines (SVM): Ein Classifier, der am besten bei begrenzten Datenmengen funktioniert und die beste Trennung zwischen Vektoren findet, die zu einer bestimmten Gruppe gehören oder nicht.
Mit MonkeyLearn können Sie leicht und schnell einen Text Classifier erstellen, um Ihre Textdaten zu analysieren und zu klassifizieren.
