Aracılığıyla paylaş

Özel metin sınıflandırması nedir?

  • Makale

Özel metin sınıflandırması, Azure Yapay Zeka Dili tarafından sunulan özel özelliklerden biridir. Metin sınıflandırma görevleri için özel modeller oluşturmanıza olanak tanımak için makine öğrenmesi zekası uygulayan bulut tabanlı bir API hizmetidir.

Özel metin sınıflandırması, kullanıcıların metni kullanıcı tarafından önceden tanımlanmış özel sınıflara sınıflandırmak için özel yapay zeka modelleri oluşturmasını sağlar. Geliştiriciler, özel bir metin sınıflandırma projesi oluşturarak verileri yinelemeli olarak etiketleyebilir, eğitebilir, değerlendirebilir ve kullanım için kullanılabilir hale getirmeden önce model performansını geliştirebilir. Etiketlenen verilerin kalitesi model performansını büyük ölçüde etkiler. Hizmet, modelinizi oluşturmayı ve özelleştirmeyi basitleştirmek için Language Studio üzerinden erişilebilen özel bir web portalı sunar. Bu hızlı başlangıçtaki adımları izleyerek hizmeti kullanmaya kolayca başlayabilirsiniz.

Özel metin sınıflandırması iki proje türünü destekler:

  • Tek etiket sınıflandırması : Veri kümenizdeki her belge için tek bir sınıf atayabilirsiniz. Örneğin, bir film betiği yalnızca "Romantizm" veya "Komedi" olarak sınıflandırılabilir.
  • Çoklu etiket sınıflandırması : Veri kümenizdeki her belge için birden çok sınıf atayabilirsiniz. Örneğin, bir film betiği "Komedi" veya "Romantizm" ve "Komedi" olarak sınıflandırılabilir.

Bu belge aşağıdaki makale türlerini içerir:

  • Hızlı başlangıçlar , hizmete istekte bulunma konusunda size yol gösteren başlangıç yönergeleridir.
  • Kavramlar , hizmet işlevselliğinin ve özelliklerinin açıklamalarını sağlar.
  • Nasıl yapılır kılavuzları , hizmeti daha belirli veya özelleştirilmiş yollarla kullanmaya yönelik yönergeler içerir.

Örnek kullanım senaryoları

Özel metin sınıflandırması çeşitli sektörlerde birden çok senaryoda kullanılabilir:

Otomatik e-postalar veya bilet önceliklendirmesi

Her türdeki destek merkezleri yapılandırılmamış, serbest biçimli metinler ve ekler içeren yüksek hacimli e-postalar veya biletler alır. İç ekipler içindeki konu uzmanlarına zamanında gözden geçirme, bildirim ve yönlendirme kritik önem taşır. Bu ölçekte e-posta önceliklendirmesi, kişilerin zaman ve kaynak gerektiren doğru departmanları gözden geçirmesini ve yönlendirmesini gerektirir. Özel metin sınıflandırması, gelen metni analiz etmek ve daha fazla işlem için içeriği otomatik olarak ilgili bölümlere yönlendirilecek şekilde önceliklendirmek ve kategorilere ayırmak için kullanılabilir.

Arama, metin içeriğini kullanıcılara gösteren tüm uygulamalar için temeldir. Yaygın senaryolar arasında katalog veya belge aramaları, perakende ürün aramaları veya veri bilimi için bilgi madenciliği sayılabilir. Çeşitli sektörlerdeki birçok kuruluş, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış belgeleri içeren özel, heterojen içerikler üzerinde zengin bir arama deneyimi oluşturmayı amaçlar. Geliştiriciler, işlem hatlarının bir parçası olarak özel metin sınıflandırmasını kullanarak metinlerini sektörleriyle ilgili sınıflara ayırabilir. Tahmin edilen sınıflar, daha özelleştirilmiş bir arama deneyimi için dosyanın dizinini zenginleştirmek için kullanılabilir.

Proje geliştirme yaşam döngüsü

Özel metin sınıflandırma projesi oluşturmak için genellikle birkaç farklı adım gerekir.

Geliştirme yaşam döngüsü

Modelinizden en iyi şekilde yararlanmak için şu adımları izleyin:

  1. Şemanızı tanımlama: Belirsizliği önlemek için verilerinizi bilin ve ayırt etmek istediğiniz sınıfları belirleyin.

  2. Verilerinizi etiketleme: Veri etiketleme kalitesi, model performansını belirlemede önemli bir faktördür. aynı sınıfa ait belgeler her zaman aynı sınıfa sahip olmalıdır, iki sınıfa düşebilen bir belgeniz varsa Çok etiketli sınıflandırma projelerini kullanır. Sınıf belirsizliğinden kaçının, özellikle tek etiketli sınıflandırma projeleriyle sınıflarınızın birbirinden açıkça ayrıştırılabilir olduğundan emin olun.

  3. Modeli eğitme: Modeliniz etiketlenmiş verilerinizden öğrenmeye başlar.

  4. Modelin performansını görüntüleme: Yeni verilere sunulduğunda ne kadar iyi performans sergilediğini belirlemek için modelinizin değerlendirme ayrıntılarını görüntüleyin.

  5. Modeli dağıtma: Modelin dağıtılması, modeli Çözümle API'sini kullanarak kullanılabilir hale getirir.

  6. Metni sınıflandırma: Özel metin sınıflandırma görevleri için özel modelinizi kullanın.

Başvuru belgeleri ve kod örnekleri

Özel metin sınıflandırmasını kullanırken Azure AI Dili için aşağıdaki başvuru belgelerine ve örneklerine bakın:

Geliştirme seçeneği / dil Başvuru belgeleri Örnekler
REST API'leri (Yazma) REST API belgeleri
REST API'leri (Çalışma Zamanı) REST API belgeleri
C# (Çalışma Zamanı) C# belgeleri C# örnekleri - Tek etiket sınıflandırması C# örnekleri - Çoklu etiket sınıflandırması
Java (Çalışma Zamanı) Java belgeleri Java Örnekleri - Tek etiketli sınıflandırma Java Örnekleri - Çoklu etiket sınıflandırması
JavaScript (Çalışma Zamanı) JavaScript belgeleri JavaScript örnekleri - Tek etiketli sınıflandırma JavaScript örnekleri - Çoklu etiket sınıflandırması
Python (Çalışma Zamanı) Python belgeleri Python örnekleri - Tek etiketli sınıflandırma Python örnekleri - Çoklu etiket sınıflandırması

Sorumlu AI

Yapay zeka sistemi yalnızca teknolojiyi değil, onu kullanacak kişileri, bundan etkilenecek kişileri ve dağıtıldığı ortamı da içerir. Sistemlerinizde sorumlu yapay zeka kullanımı ve dağıtımı hakkında bilgi edinmek için özel metin sınıflandırması için saydamlık notunu okuyun. Daha fazla bilgi için aşağıdaki makalelere de bakabilirsiniz:

Sonraki adımlar