Özel metin sınıflandırması nedir?
Özel metin sınıflandırması, Azure AI Language 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 oluşturmasına olanak tanır. Geliştiriciler özel bir metin sınıflandırma projesi oluşturarak verileri yinelemeli olarak etiketleyebilir, model performansını tüketim için kullanılabilir hale getirmeden önce eğitebilir, değerlendirebilir ve 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 etiketli sınıflandırma : 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 senaryosu "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 özel 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, onay ve yönlendirme kritik önem taşır. Bu ölçekte Email önceliklendirme, kişilerin doğru bölümleri gözden geçirmesini ve yönlendirmesini gerektirir ve bu da zaman ve kaynak gerektirir. Özel metin sınıflandırması, gelen metni analiz etmek ve daha fazla eylem için otomatik olarak ilgili bölümlere yönlendirilecek içeriği önceliklendirmek ve kategorilere ayırmak için kullanılabilir.
Anlam aramasını geliştirmek/zenginleştirmek için bilgi madenciliği
Arama, metin içeriğini kullanıcılara gösteren tüm uygulamalar için temel niteliktedir. Yaygın senaryolar katalog veya belge aramaları, perakende ürün aramaları veya veri bilimi için bilgi madenciliğidir. 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.
Modelinizden en iyi şekilde yararlanmak için şu adımları izleyin:
Şemanızı tanımlama: Belirsizliği önlemek için verilerinizi bilin ve ayırt etmek istediğiniz sınıfları belirleyin.
Verilerinizi etiketleme: Veri etiketlemenin 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 net bir şekilde ayrılabilir olduğundan emin olun.
Modeli eğitin: Modeliniz etiketlenmiş verilerinizden öğrenmeye başlar.
Modelin performansını görüntüleme: Yeni verilere sunulduğunda ne kadar iyi performans sergilediğini belirlemek için modelinizin değerlendirme ayrıntılarını görüntüleyin.
Modeli dağıtma: Modelin dağıtılması, Modeli Analiz API'sini kullanarak kullanılabilir hale getirir.
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 sınıflandırmasıC# örnekleri - Çoklu etiket sınıflandırması |
| Java (Çalışma Zamanı) | Java belgeleri | Java Örnekleri - Tek etiketli sınıflandırmaJava Örnekleri - Çoklu etiket sınıflandırması |
| JavaScript (Çalışma Zamanı) | JavaScript belgeleri | JavaScript örnekleri - Tek etiketli sınıflandırmaJavaScript örnekleri - Çoklu etiket sınıflandırması |
| Python (Çalışma Zamanı) | Python belgeleri | Python örnekleri - Tek etiketli sınıflandırmaPython 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
Özel metin sınıflandırmasını kullanmaya başlamak için hızlı başlangıç makalesini kullanın.
Proje geliştirme yaşam döngüsünü tamamladığınızda, bu özelliğin belgelerinde kullanılan terimler hakkında daha fazla bilgi edinmek için sözlüğü gözden geçirin.
Bölgesel kullanılabilirlik gibi bilgiler için hizmet sınırlarını görüntülemeyi unutmayın.