Дані — це суперсила, яка трансформує цифровий ландшафт у сучасному світі. Від електронних листів до публікацій у соціальних мережах, дані є всюди. Це правда, що компанії ніколи не мали доступу до такої кількості даних, але чи достатньо мати доступ до даних? Багате джерело інформації стає марним або застарілим, якщо його не обробляти.
Неструктурований текст може бути багатим джерелом інформації, але він не буде корисним для бізнесу, якщо дані не будуть упорядковані, категоризовані та проаналізовані. Неструктуровані дані, такі як текст, аудіо, відео та соціальні мережі, складають 80 -90% усіх даних. Крім того, повідомляється, що лише 18% організацій використовують переваги неструктурованих даних своїх організацій.
Вручну просіювати терабайти даних, що зберігаються на серверах, є трудомістким і, відверто, нездійсненним завданням. Однак завдяки прогресу в машинному навчанні, обробці природної мови та автоматизації можна швидко й ефективно структурувати й аналізувати текстові дані. Першим кроком в аналізі даних є класифікація тексту.
Що таке класифікація тексту?
Класифікація тексту або категоризація — це процес групування тексту в заздалегідь визначені категорії або класи. Використовуючи цей підхід машинного навчання, будь-який текст – документи, веб-файли, дослідження, юридичні документи, медичні звіти тощо – можуть бути класифіковані, організовані та структуровані.
Класифікація тексту є основним етапом обробки природної мови, який має кілька застосувань для виявлення спаму. Аналіз настроїв, виявлення намірів, маркування даних тощо.
Можливі випадки використання класифікації тексту
Існує кілька переваг використання класифікації тексту за допомогою машинного навчання, наприклад, масштабованість, швидкість аналізу, послідовність і можливість швидко приймати рішення на основі розмов у реальному часі.
Монітор надзвичайних ситуацій
Класифікація тексту широко використовується правоохоронними органами. Скануючи дописи та розмови в соціальних мережах і застосовуючи інструменти класифікації тексту, вони можуть виявляти панічні розмови, фільтруючи за терміновістю та виявляючи негативні або екстрені відповіді.
Визначте способи просування брендів
Маркетологи використовують класифікацію текстів для просування своїх брендів і продуктів. Компанії можуть краще обслуговувати своїх клієнтів, відстежуючи відгуки користувачів, відповіді, відгуки та розмови про їхні бренди чи продукти в Інтернеті та визначаючи впливових осіб, промоутерів і противників.
Обробка даних стала легшою
Класифікація тексту полегшує роботу з даними. Наукові кола, дослідники, адміністрація, уряд і юристи отримують вигоду від класифікації тексту, коли неструктуровані дані класифікуються за групами.
Класифікуйте запити на обслуговування
Компанії щодня отримують масу запитів на обслуговування. Вручну пройти через кожну з них, щоб зрозуміти її призначення, терміновість і доставку, є складним завданням. Завдяки текстовій класифікації на основі штучного інтелекту підприємствам легше позначати вакансії на основі категорії, місця розташування та вимог, а також ефективно організовувати ресурси.
Покращити користувальницький досвід веб-сайту
Класифікація тексту допомагає проаналізувати вміст і зображення продукту та віднести його до потрібної категорії, щоб покращити взаємодію з користувачем під час здійснення покупок. Класифікація тексту також допомагає визначити точний вміст на таких сайтах, як портали новин, блоги, магазини електронної комерції, куратори новин тощо.
Коли модель ML навчається на ШІ, який автоматично класифікує елементи за попередньо встановленими категоріями, ви можете швидко перетворити звичайні браузери на клієнтів.
Процес класифікації тексту
Процес класифікації тексту починається з попередньої обробки, вибору ознак, вилучення та класифікації даних.
Попередня обробка
Токенізація: Для зручності класифікації текст розбивається на менші та простіші текстові форми.
Нормалізація: Увесь текст у документі має бути на однаковому рівні розуміння. Деякі форми нормалізації включають,
- Дотримання граматичних або структурних стандартів у тексті, наприклад видалення пробілів або розділових знаків. Або збереження нижнього регістру по всьому тексту.
- Видалення префіксів і суфіксів зі слів і повернення їх до кореня.
- Видалення стоп-слів, таких як «і» «є», «те» тощо, які не додають цінності тексту.
Вибір функції
Вибір ознак є фундаментальним кроком у класифікації тексту. Процес спрямований на представлення текстів з найбільш релевантними функціями. Вибір функцій допомагає видалити нерелевантні дані та підвищити точність.
Вибір функцій зменшує вхідну змінну в модель, використовуючи лише найбільш релевантні дані та усуваючи шум. Залежно від типу рішення, яке ви шукаєте, ваші моделі штучного інтелекту можуть бути розроблені так, щоб вибирати лише відповідні функції з тексту.
Видобуток функції
Вилучення функцій – це необов’язковий крок, який деякі компанії роблять, щоб отримати додаткові ключові характеристики в даних. Вилучення ознак використовує кілька методів, таких як відображення, фільтрація та кластеризація. Основна перевага використання вилучення функцій полягає в тому, що воно допомагає видалити зайві дані та покращити швидкість розробки моделі ML.
Додавання тегів до попередньо визначених категорій
Позначення тексту попередньо визначеними категоріями є останнім кроком у класифікації тексту. Це можна зробити трьома різними способами,
- Ручне тегування
- Зіставлення на основі правил
- Алгоритми навчання – Алгоритми навчання можна також класифікувати на дві категорії, такі як контрольоване тегування та неконтрольоване тегування.
- Контрольоване навчання: модель ML може автоматично вирівнювати теги з наявними категоризованими даними в контрольованих тегах. Коли категоризовані дані вже доступні, алгоритми ML можуть зіставляти функцію між тегами та текстом.
- Неконтрольоване навчання: це трапляється, коли бракує раніше існуючих тегованих даних. Моделі ML використовують кластеризацію та алгоритми на основі правил для групування подібних текстів, наприклад, на основі історії покупок продуктів, відгуків, особистих даних і квитків. Ці широкі групи можна додатково проаналізувати, щоб отримати цінну інформацію про конкретних клієнтів, яку можна використовувати для розробки індивідуальних підходів до клієнтів.
Класифікація тексту: застосування та випадки використання
Автономне групування або класифікація великих фрагментів тексту чи даних дає кілька переваг, створюючи різні випадки використання. Давайте розглянемо деякі з найпоширеніших тут:
- Виявлення спаму: використовується постачальниками послуг електронної пошти, телекомунікаційними послугами та програмами-захисниками для виявлення, фільтрації та блокування вмісту спаму
- Аналіз настрою: Аналізуйте відгуки та контент, створений користувачами, на предмет настроїв і контексту, а також допомагайте в ORM (керування онлайн-репутацією)
- Виявлення наміру: Краще розумійте намір підказок або запитів, наданих користувачами, щоб отримувати точні та релевантні результати
- Позначення теми: Класифікуйте статті новин або дописи, створені користувачами, за попередньо визначеними темами
- Визначення мови: Визначити мову, якою відображається або представлено текст
- Виявлення терміновості: Визначте та визначте пріоритети екстрених зв’язків
- Моніторинг соціальних медіа: автоматизуйте процес стеження за згадками брендів у соціальних мережах
- Категорія заявок підтримки: Зберіть, упорядкуйте та визначте пріоритетність заявок на підтримку та запитів на обслуговування від клієнтів
- Організація документів: Сортувати, структурувати та стандартизувати юридичні та медичні документи
- Фільтрування електронної пошти: Фільтруйте електронні листи на основі конкретних умов
- Виявлення шахрайства: Виявляйте та позначайте підозрілі дії в транзакціях
- Маркетингове дослідження: Зрозумійте ринкові умови на основі аналізу та сприяйте кращому позиціонуванню продуктів, цифрової реклами тощо
Які показники використовуються для оцінки класифікації тексту?
Як ми вже зазначали, оптимізація моделі неминуча, щоб забезпечити стабільно високу продуктивність моделі. Оскільки моделі можуть зіткнутися з технічними збоями та такими випадками, як галюцинації, дуже важливо, щоб вони пройшли ретельну перевірку, перш ніж їх використовувати в реальному часі або представляти тестовій аудиторії.
Для цього ви можете скористатися потужною технікою оцінки під назвою перехресна перевірка.
Перехресна перевірка
Це передбачає розбиття навчальних даних на менші частини. Кожен невеликий фрагмент навчальних даних потім використовується як зразок для навчання та перевірки вашої моделі. Коли ви починаєте процес, ваша модель тренується на початковому невеликому фрагменті наданих навчальних даних і перевіряється на інших менших фрагментах. Кінцеві результати продуктивності моделі порівнюються з результатами, отриманими вашою моделлю, навченою на анотованих користувачами даних.
Ключові показники, що використовуються під час перехресної перевірки
Точність | Згадувати | Точність | Оцінка F1 |
---|---|---|---|
що позначає кількість правильних прогнозів або результатів, згенерованих щодо загальної кількості прогнозів | що означає узгодженість у прогнозуванні правильних результатів у порівнянні із загальною кількістю правильних прогнозів | що вказує на здатність вашої моделі передбачати менше помилкових спрацьовувань | який визначає загальну продуктивність моделі шляхом обчислення середнього гармонійного відкликання та точності |
Як ви виконуєте класифікацію тексту?
Хоча це звучить страшно, процес підходу до класифікації тексту є систематичним і зазвичай включає такі кроки:
- Підберіть навчальний набір даних: Першим кроком є збір різноманітних навчальних даних для ознайомлення та навчання моделей самостійно виявляти слова, фрази, шаблони та інші зв’язки. На цій основі можна будувати моделі поглибленого навчання.
- Підготуйте набір даних: зібрані дані готові. Однак він все ще сирий і неструктурований. Цей крок передбачає очищення та стандартизацію даних, щоб зробити їх готовими до машин. На цьому етапі застосовуються такі методи, як анотація та токенізація.
- Тренувати модель класифікації тексту: коли дані структуровані, починається етап навчання. Моделі вчаться на анотованих даних і починають встановлювати зв’язки з підведених наборів даних. Оскільки більше тренувальних даних вводиться в моделі, вони краще навчаються та автономно генерують оптимізовані результати, які відповідають їхнім основним намірам.
- Оцініть і оптимізуйте: Останнім кроком є оцінювання, під час якого ви порівнюєте результати, створені вашими моделями, із заздалегідь визначеними показниками та контрольними показниками. Грунтуючись на результатах і висновках, ви можете прийняти дзвінок щодо того, чи потрібно додаткове навчання, чи модель готова до наступного етапу розгортання.
Розробити ефективний і проникливий інструмент класифікації тексту нелегко. Ще, с Шаїп як ваш партнер із обробки даних, ви можете розробити ефективну, масштабовану та економічно вигідну Інструмент класифікації тексту на основі ШІ. У нас є безліч точно анотованих і готових до використання наборів даних, які можна налаштувати відповідно до унікальних вимог вашої моделі. Ми перетворюємо ваш текст на конкурентну перевагу; зв’яжіться сьогодні.