API för textklassificering

Vad är textklassificering?

Textklassificering är processen att kategorisera ett textblock. Som ett alternativ kan du be AI att välja en kategori från en lista med kategorier som du har angett i förväg.

Generativa AI-modeller som ChatGPT, GPT-3.5, GPT-4, LLaMA 3, Yi 34B och Mixtral 8x7B är mycket bra på att utföra textklassificering.

Klassificering av text

Låt oss säga att du har följande textblock:

Perseverance is just getting started, and already has provided some of the most iconic visuals in space exploration history. It reinforces the remarkable level of engineering and precision that is required to build and fly a vehicle to the Red Planet.

Låt oss också säga att du också har följande kategorier: space, science, and food.

Nu är frågan: Vilka av dessa kategorier passar bäst för detta textblock? Svaret är space och science naturligtvis.

Om du inte föreslår några kandidatkategorier kommer AI att föreslå den bästa möjliga kategorin baserat på de data som den tränats på.

Varför använda textklassificering?

Textklassificering kan användas i många användbara situationer. Låt oss ge dig ett par exempel.

Sortera inkommande meddelanden

Översvämmas du av inkommande meddelanden på jobbet? Om du märker upp dessa meddelanden ordentligt i förväg kan du definitivt bli mer produktiv. Du kan till exempel veta i förväg vilka meddelanden som är reklam och vilka som är kundförfrågningar

Upptäck brådska

Vissa kundförfrågningar måste ibland hanteras som en prioritet. Om så är fallet kan det vara mycket intressant att upptäcka dem i förväg och ta itu med dem direkt.

Kvalificering av leads

Låt oss säga att du letar efter företag inom fordonsbranschen. Du kan skanna webbplatser och bara behålla dem som har etiketten "fordonsindustri".

Ekonomisk underrättelsetjänst

Du kanske vill övervaka nytt innehåll från olika källor och kategorisera det därefter. Textklassificering är rätt sätt att göra det på.

Textklassificering med generativa AI-modeller.

Stora språkmodeller och generativ AI har revolutionerat området för textklassificering och möjliggör mer exakt och effektiv analys av textdata. Dessa modeller kan generera människoliknande text och känna igen mönster i stora datamängder, vilket gör att de kan klassificera text med en hög grad av noggrannhet. Detta har haft en betydande inverkan på branscher som kundtjänst, marknadsföring och e-handel, där korrekt textklassificering är avgörande för att fatta välgrundade beslut.

Eftersom dessa modeller fortsätter att förbättras kommer de sannolikt att bli ännu mer kraftfulla och allmänt använda, vilket förändrar hur företag och organisationer närmar sig textklassificering.

NLP Clouds API för textklassificering

NLP Cloud föreslår ett API för textklassificering som ger dig möjlighet att utföra textklassificering direkt, baserat på avancerade AI-modeller som Bart Large MNLI Yahoo Answers, Joe Davison's XLM Roberta Large XNLI, LLaMA 3 Dolphin, ChatDolphin ... De är mycket bra alternativ till ChatGPT, GPT-3.5 och GPT-4. Du kan antingen använda dessa förtränade modeller eller träna dina egna modeller.

Mer information finns i vår dokumentation om textklassificering här. För avancerad användning, se API-slutpunkten för textgenerering här. Och enkelt testa textklassificering på vår lekplats.

Att testa textklassificering lokalt är en sak, men att använda den på ett tillförlitligt sätt i produktionen är en annan sak. Med NLP Cloud kan du bara göra båda!

Försök med klassificering
gratis

Vanliga frågor och svar

Vad är textklassificering?

Textklassificering är ett delområde inom Natural Language Processing (NLP) som innebär att man kategoriserar text i fördefinierade grupper. Genom att analysera texten kan en algoritm förutsäga den lämpligaste klassen för texten baserat på dess innehåll. Detta är användbart i många tillämpningar, t.ex. spamdetektering, sentimentanalys och ämnesmärkning.

Kan textklassificering användas för sentimentanalys?

Ja, sentimentanalys är en underkategori av textklassificering

Hur utvärderar man noggrannheten i AI-klassificering?

För att utvärdera noggrannheten i AI-klassificering använder man vanligtvis en förvirringsmatris för att beräkna mätvärden som precision, återkallelse och F1-poäng, vilket ger insikter i hur väl AI-modellen skiljer mellan klasser. Dessutom kan noggrannheten bedömas direkt genom att dividera antalet korrekta förutsägelser med det totala antalet förutsägelser som gjorts av modellen.

Kan jag prova API:et för textklassificering gratis?

Ja, som alla modeller på NLP Cloud, kan textklassificeringens API-slutpunkt testas gratis

Kan jag klassificera text på flera språk med ert API?

Ja, i NLP Cloud kan du klassificera text på 200 språk

Vilka är några användningsområden för textklassificering?

Klassificering täcker en mängd olika användningsområden. Här är några exempel: sentimentanalys, spamdetektering, innehållsmoderering, triagering av supportärenden, dokumentmärkning...

Hur hanterar ert AI API datasekretess och säkerhet under textklassificeringsprocessen?

NLP Cloud fokuserar på dataintegritet genom design: vi loggar eller lagrar inte innehållet i de förfrågningar du gör på vårt API. NLP Cloud är både HIPAA- och GDPR-kompatibel.
Försök med klassificering
gratis