Datele sunt superputerea care transformă peisajul digital în lumea de astăzi. De la e-mailuri la postări pe rețelele sociale, există date peste tot. Este adevărat că afacerile nu au avut niciodată acces la atât de multe date, dar este suficient să ai acces la date? Sursa bogată de informații devine inutilă sau depășită atunci când nu este procesată.
Textul nestructurat poate fi o sursă bogată de informații, dar nu va fi util întreprinderilor decât dacă datele sunt organizate, clasificate și analizate. Datele nestructurate, cum ar fi text, audio, videoclipuri și rețele sociale, se ridică la 80 -90% a tuturor datelor. În plus, abia 18% dintre organizații profită de datele nestructurate ale organizației lor.
Cernerea manuală a teraocteților de date stocați pe servere este o sarcină care necesită timp și, sincer, este imposibilă. Cu toate acestea, odată cu progresele în învățarea automată, procesarea limbajului natural și automatizarea, este posibil să structurați și să analizați datele text rapid și eficient. Primul pas în analiza datelor este clasificarea textului.
Ce este clasificarea textului?
Clasificarea sau categorizarea textului este procesul de grupare a textului în categorii sau clase predeterminate. Folosind această abordare de învățare automată, orice text – documente, fișiere web, studii, documente juridice, rapoarte medicale și multe altele – poate fi clasificat, organizat și structurat.
Clasificarea textului este pasul de bază în procesarea limbajului natural care are mai multe utilizări în detectarea spam-ului. Analiza sentimentelor, detectarea intenției, etichetarea datelor și multe altele.
Cazuri de utilizare posibile ale clasificării textului
Există mai multe beneficii ale utilizării clasificării textului de învățare automată, cum ar fi scalabilitatea, viteza de analiză, consistența și capacitatea de a lua decizii rapide pe baza conversațiilor în timp real.
Monitorizați situațiile de urgență
Clasificarea textului este utilizată pe scară largă de către agențiile de aplicare a legii. Scanând postările și conversațiile din rețelele sociale și aplicând instrumente de clasificare a textului, aceștia pot detecta conversațiile de panică prin filtrarea pentru urgență și detectarea răspunsurilor negative sau de urgență.
Identificați modalități de promovare a mărcilor
Specialiștii în marketing folosesc clasificarea textului pentru a-și promova mărcile și produsele. Companiile își pot servi mai bine clienții prin monitorizarea recenziilor utilizatorilor, răspunsurile, feedback-ul și conversațiile despre mărcile sau produsele lor online și identificând influențatorii, promotorii și detractorii.
Manipularea datelor a fost mai ușoară
Sarcina de manipulare a datelor este simplificată prin clasificarea textului. Academia, cercetătorii, administrația, guvernul și practicienii în drept beneficiază de clasificarea textului atunci când datele nestructurate sunt clasificate în grupuri.
Clasificați cererile de servicii
Companiile gestionează o mulțime de solicitări de servicii în fiecare zi. Parcurgerea manuală a fiecăruia pentru a-și înțelege scopul, urgența și livrarea este o provocare. Cu clasificarea textului bazată pe inteligență artificială, este mai ușor pentru companii să eticheteze locurile de muncă în funcție de categorie, locație și cerințe și să organizeze resursele în mod eficient.
Îmbunătățiți experiența utilizatorului site-ului
Clasificarea textului ajută la analiza conținutului și a imaginii produsului și la atribuirea categoriei potrivite pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului în timpul cumpărăturilor. Clasificarea textului ajută, de asemenea, la identificarea conținutului exact de pe site-uri, cum ar fi portaluri de știri, bloguri, magazine de comerț electronic, curatori de știri și multe altele.
Când modelul ML este antrenat pe AI care clasifică automat articolele în categorii prestabilite, puteți converti rapid browserele ocazionale în clienți.
Procesul de clasificare a textului
Procesul de clasificare a textului începe cu preprocesarea, selectarea caracteristicilor, extragerea și clasificarea datelor.
Preprocesare
Tokenizare: Textul este împărțit în forme de text mai mici și mai simple pentru o clasificare ușoară.
Normalizare: Tot textul dintr-un document trebuie să fie la același nivel de înțelegere. Unele forme de normalizare includ,
- Menținerea standardelor gramaticale sau structurale pe tot textul, cum ar fi eliminarea spațiilor albe sau a semnelor de punctuație. Sau menținerea minusculelor în tot textul.
- Eliminarea prefixelor și sufixelor din cuvinte și readucerea lor la cuvântul lor rădăcină.
- Eliminarea cuvintelor oprite precum „și” „este” „the” și altele care nu adaugă valoare textului.
Selectarea caracteristicilor
Selectarea caracteristicilor este un pas fundamental în clasificarea textului. Procesul are ca scop reprezentarea textelor cu cele mai relevante caracteristici. Selectările de caracteristici ajută la eliminarea datelor irelevante și la îmbunătățirea acurateței.
Selectarea caracteristicilor reduce variabila de intrare în model utilizând numai cele mai relevante date și eliminând zgomotul. În funcție de tipul de soluție pe care îl căutați, modelele dvs. AI pot fi proiectate pentru a alege doar caracteristicile relevante din text.
Extracția elementelor
Extragerea caracteristicilor este un pas opțional pe care unele companii îl fac pentru a extrage caracteristici cheie suplimentare din date. Extragerea caracteristicilor folosește mai multe tehnici, cum ar fi maparea, filtrarea și gruparea. Avantajul principal al utilizării extragerii caracteristicilor este – ajută la eliminarea datelor redundante și la îmbunătățirea vitezei cu care este dezvoltat modelul ML.
Etichetarea datelor la categorii predeterminate
Etichetarea textului în categorii predefinite este pasul final în clasificarea textului. Se poate face în trei moduri diferite,
- Etichetare manuală
- Potrivire bazată pe reguli
- Algoritmi de învățare – Algoritmii de învățare pot fi clasificați în două categorii, cum ar fi etichetarea supravegheată și etichetarea nesupravegheată.
- Învățare supravegheată: modelul ML poate alinia automat etichetele cu datele clasificate existente în etichetarea supravegheată. Când datele clasificate sunt deja disponibile, algoritmii ML pot mapa funcția dintre etichete și text.
- Învățare nesupravegheată: se întâmplă atunci când există o lipsă de date etichetate existente anterior. Modelele ML folosesc algoritmi de grupare și bazați pe reguli pentru a grupa texte similare, cum ar fi bazate pe istoricul achizițiilor de produse, recenzii, detalii personale și bilete. Aceste grupuri largi pot fi analizate în continuare pentru a obține informații valoroase specifice clienților care pot fi utilizate pentru a concepe abordări personalizate ale clienților.
Clasificarea textului: aplicații și cazuri de utilizare
Autonomizarea grupării sau clasificării unor bucăți mari de text sau date aduce mai multe beneficii, dând naștere unor cazuri de utilizare distincte. Să ne uităm la unele dintre cele mai comune aici:
- Detectarea spamului: Folosit de furnizorii de servicii de e-mail, furnizorii de servicii de telecomunicații și aplicațiile de protecție pentru a identifica, filtra și bloca conținutul spam
- Analiza sentimentelor: Analizați recenziile și conținutul generat de utilizatori pentru sentimentul și contextul de bază și asistați în ORM (Gestionarea reputației online)
- Detectarea intenției: Înțelegeți mai bine intenția din spatele solicitărilor sau interogărilor furnizate de utilizatori pentru a genera rezultate precise și relevante
- Etichetarea subiectului: Clasificați articolele de știri sau postările create de utilizatori în funcție de subiecte sau subiecte predefinite
- Detectarea limbii: Detectați limba în care este afișat sau prezentat un text
- Detectare urgenta: Identificați și prioritizați comunicațiile de urgență
- Monitorizarea social media: Automatizați procesul de urmărire a mențiunilor mărcilor pe rețelele sociale
- Categorizarea biletelor de asistență: Compilați, organizați și prioritizați biletele de asistență și solicitările de servicii de la clienți
- Organizarea documentelor: Sortați, structurați și standardizați documentele legale și medicale
- Filtrarea e-mailurilor: Filtrați e-mailurile în funcție de condiții specifice
- Detectarea fraudei: Detectați și semnalați activitățile suspecte în cadrul tranzacțiilor
- Cercetare de piață: Înțelegeți condițiile pieței din analize și ajutați la o poziționare mai bună a produselor și a reclamelor digitale și multe altele
Ce valori sunt utilizate pentru a evalua clasificarea textului?
După cum am menționat, optimizarea modelului este inevitabilă pentru a vă asigura că performanța modelului dvs. este constant ridicată. Deoarece modelele pot întâmpina probleme tehnice și cazuri precum halucinațiile, este esențial ca acestea să fie trecute prin tehnici riguroase de validare înainte de a fi preluate live sau prezentate unui public de testare.
Pentru a face acest lucru, puteți folosi o tehnică puternică de evaluare numită Cross-Validation.
Validare încrucișată
Aceasta implică împărțirea datelor de antrenament în bucăți mai mici. Fiecare bucată mică de date de antrenament este apoi folosită ca eșantion pentru a vă instrui și valida modelul. Pe măsură ce porniți procesul, modelul dvs. se antrenează pe fragmentul inițial mic de date de antrenament furnizat și este testat față de alte bucăți mai mici. Rezultatele finale ale performanței modelului sunt cântărite cu rezultatele generate de modelul dvs. instruit pe date adnotate de utilizator.
Valori cheie utilizate în validarea încrucișată
| Acuratețe | Rechemare | Precizie | Scorul F1 |
|---|---|---|---|
| care denotă numărul de predicții corecte sau de rezultate generate privind predicțiile totale | care denotă consistența în prezicerea rezultatelor corecte în comparație cu previziunile corecte totale | care denotă capacitatea modelului dvs. de a prezice mai puține false pozitive | care determină performanța globală a modelului prin calcularea mediei armonice a retragerii și preciziei |
Cum executați clasificarea textului?
Deși sună descurajant, procesul de abordare a clasificării textului este sistematic și implică de obicei următorii pași:
- Creați un set de date de antrenament: Primul pas este compilarea unui set divers de date de antrenament pentru a familiariza și a învăța modelele să detecteze în mod autonom cuvinte, fraze, modele și alte conexiuni. Pe această bază se pot construi modele de antrenament aprofundat.
- Pregătiți setul de date: Datele compilate sunt acum gata. Cu toate acestea, este încă brut și nestructurat. Acest pas implică curățarea și standardizarea datelor pentru a le face pregătite pentru mașină. În această fază sunt urmate tehnici precum adnotarea și tokenizarea.
- Antrenează modelul de clasificare a textului: Odată ce datele sunt structurate, începe faza de antrenament. Modelele învață din datele adnotate și încep să facă conexiuni din seturile de date alimentate. Pe măsură ce mai multe date de antrenament sunt introduse în modele, aceștia învață mai bine și generează în mod autonom rezultate optimizate care sunt aliniate intenției lor fundamentale.
- Evaluează și optimizează: Pasul final este evaluarea, în care comparați rezultatele generate de modelele dvs. cu valori și valori de referință preidentificate. Pe baza rezultatelor și a concluziilor, puteți lua un apel pentru a stabili dacă este implicată mai multă instruire sau dacă modelul este pregătit pentru următoarea etapă de implementare.
Dezvoltarea unui instrument eficient și perspicace de clasificare a textului nu este ușoară. Totuși, cu Shaip în calitate de partener de date, puteți dezvolta un sistem eficient, scalabil și rentabil Instrument de clasificare a textului bazat pe inteligență artificială. Avem o mulțime de seturi de date adnotate cu precizie și gata de utilizare, care pot fi personalizate pentru cerințele unice ale modelului dvs. Transformăm textul tău într-un avantaj competitiv; luați legătura azi.
