В нашия дигитален свят бизнесът обработва тонове данни ежедневно. Данните поддържат организацията работеща и й помагат да взема по-добре информирани решения. Бизнесът е залят с документи, от служители, които създават нови, до документи, влизащи в организацията от различни източници като имейли, портали, фактури, разписки, приложения, предложения, искове и други.
Освен ако някой не прегледа тези документи, няма начин да разберете за какво е даден документ или най-добрия начин да го обработите. Обаче ръчната обработка на всеки документ, за да се знае къде и как трябва да се съхранява, е трудна.
Нека проучим класификацията на документи, да разберем защо класификацията на документи е от решаващо значение за бизнеса и да проучим как компютърното зрение, обработката на естествен език и оптичното разпознаване на символи играят роля в класификацията на документи или обработката на документи.
Какво е класификация на документи?
Задачите за ръчно класифициране на документи могат да бъдат огромно затруднение за много фирми, тъй като отнемат време, податливи на грешки и отнемат ресурси. Когато се използват модели за автоматична класификация, базирани на NLP и ML, текстът в документа се идентифицира, маркира и категоризира автоматично.
Задачите за класификация на документи обикновено се основават на две класификации: текстова и визуална. Класификацията на текста се основава на жанра, темата или типа на съдържанието. Обработката на естествен език се използва за разбиране на концепцията, емоциите и контекста на текста. Визуалната класификация се извършва въз основа на визуалните структурни елементи, присъстващи в документа, с помощта на компютърно зрение и системи за разпознаване на изображения.
Защо фирмите изискват класификация на документи?
Всеки бизнес, голям или малък, трябва да се справя с документация, за да управлява ежедневните си операции. Тъй като е невъзможно всеки документ да се обработва ръчно, е необходимо да се използва автоматична система за класификация на документи. Системата за класификация на документи позволява на бизнеса да организира съдържанието и да го направи достъпно по всяко време.
Класификацията на документи има няколко случая на употреба в различни индустрии, от болници до предприятия.
- Той помага на бизнеса да автоматизира управлението и обработката на документи.
- Класификацията на документи е ежедневна и повтаряща се задача, автоматизирането на процеса намалява грешките при обработката и подобрява времето за изпълнение.
- Автоматизирането на документи също подобрява ефективността, надеждността и мащабируемостта.
Класификация на документи Vs. Текстова класификация
Класификацията на текст и класификацията на документи понякога се използват взаимозаменяемо. Въпреки че има много малка разлика между двете, важно е да знаете как се различават.
Класификация на текста е за използване на техники за анализиране на текст в текстови документи. Текстът може да бъде класифициран на различни нива, като напр
| Ниво на изречението | Ниво на подизречението |
|---|---|
| Текстовата класификация се основава на информацията в едно изречение. | Нивото на подизречението извлича подизрази от изреченията. |
| Ниво на параграф | Ниво на документ |
|---|---|
| Извлича основната или най-важната информация от един параграф. | Извлечете важна информация от целия документ. |
Класификацията на текста е подгрупа от класификация на документи, която се занимава изцяло с класифицирането на текста във всеки даден документ. Докато класификацията на текста се занимава само с текста, класификация на документи е както текстово, така и визуално. При класификацията на текст само текстът се използва за класифициране, докато при класификацията на документи целият документ може да се използва за контекст.
Как работи класификацията на документи?
Класификацията на документи може да се извърши по два метода: ръчен и автоматичен. При ръчната класификация човешкият потребител трябва да прегледа документите, да намери връзки между понятията и да категоризира съответно. При автоматичната класификация на документи се използват техники за машинно обучение и дълбоко обучение. Нека разгадаем методите за класификация на документи, като разберем различните видове документи, които бизнес процесите обработват.
Структурирани документи
Документът съдържа добре форматирани данни с последователно номериране и шрифтове. Оформлението на документа също е последователно и няма отклонения. Изграждането на инструменти за класификация за такива структурирани документи е лесно и предвидимо.
Неструктурирани документи
Неструктуриран документ има съдържание, представено в неструктуриран или отворен формат. Примерите включват писма, договори и поръчки. Тъй като те са непоследователни, става предизвикателство да се намери критична информация.
Техники за класифициране на документи?
Автоматичната класификация на документи използва техники за машинно обучение и обработка на естествен език, за да опрости, автоматизира и ускори процеса на категоризиране. Машинното обучение прави класификацията на документи по-малко тромава, по-бърза, по-точна, мащабируема и безпристрастна.
Класификацията на документи може да се извърши с помощта на три техники. Те са
Техника, базирана на правила
Техниката, базирана на правила, се основава на лингвистични модели и правила, които предоставят инструкции на модела. Моделите са обучени да идентифицират езикови модели, морфология, синтаксис, семантика и други за маркиране на текста. Тази техника може постоянно да се подобрява, да се добавят нови правила и да се импровизира, за да се извлекат точни прозрения. Тази техника обаче може да отнеме много време, да не може да се мащабира и да е сложна.
Контролирано обучение
В контролираното обучение се дефинира набор от етикети и няколко текста се маркират ръчно, така че системата за машинно обучение да може да се научи да прави точни прогнози. Алгоритъмът се обучава ръчно върху набор от маркирани документи. Колкото повече данни въвеждате в системата, толкова по-добър е резултатът. Например, ако текстът гласи „Услугата беше достъпна“, етикетът трябва да е под „ценообразуване“. След като обучението на модела приключи, той може автоматично да предвижда невидяни документи.
Неуправляемо обучение
При неконтролирано обучение подобни документи се групират в различни клъстери. Това обучение не изисква никакви предварителни познания. Документите са категоризирани въз основа на шрифтове, теми, шаблони и др. Ако правилата са предварително дефинирани, променени и усъвършенствани, този модел може да предостави класификация с точност.
Процес на класификация на документи
Изграждането на автоматизиран алгоритъм за класифициране на документи включва задълбочено обучение и работни процеси за машинно обучение.
Стъпка 1: Събиране на данни
Събиране на данни е може би най-важната стъпка в обучението на алгоритми за класифициране на документи. Необходимо е да се съберат документи от различни категории, за да може алгоритъмът да се научи как да ги класифицира.
Например, ако вашият модел трябва да се класифицира в пет различни категории, трябва да имате набор от данни, съдържащ минимум 300 документа за категория.
Също така се уверете, че наборът от данни, който използвате за обучението, е правилно маркиран. Ако наборът от данни е неправилен, моделът, който изграждате, ще бъде пълен с проблеми.
Стъпка 2: Определяне на параметър
Преди да обучите модела, трябва да определите параметрите за обучение на моделите за машинно обучение. Показателите, които дефинирате на този етап, могат да бъдат модифицирани, за да направят модела по-точен и надежден в своите прогнози.
Стъпка 3: Обучение на модел
След задаване на параметрите моделът трябва да бъде обучен. Ако тепърва започвате с разработването на модели, можете да опитате да използвате набори от данни с отворен код за целите на обучение и тестване.
Ако моделът обикновено работи с алгоритъм за машинно обучение, можете да импортирате модела или да извършите кодиране въз основа на логиката на алгоритъма.
Стъпка 4: Оценка на модела
Оценяването на модела след обучението е от съществено значение за подобряване на неговата ефективност и точност. Започнете, като разделите набора от данни на две широки секции, едната за обучение, а другата за тестване. Използвайте 70% от набора от данни за обучение на модела, а останалите 30% за тестване и оценка.
Случаи на използване в реалния живот
Класификацията на документи се използва за справяне с няколко бизнес проблема. Въпреки че повечето случаи на употреба не са задачи за класификация, алгоритъмът се оказва използван за решаване на няколко проблема от реалния живот.
Откриване на спам
Класификацията на документи, особено класификацията на текста, се използва за откриване на нежелан спам. Моделът е обучен да открива спам фрази и тяхната честота, за да определи дали съобщението е спам. Например детекторът на Google за нежелана поща в Gmail използва техниката за обработка на естествения език, за да открие често срещани думи в нежелани съобщения и да пусне пощата в правилната папка.
Анализ на чувството
Анализът на настроенията чрез социално слушане помага на бизнеса да разбере своите клиенти, техните мнения и техните отзиви. Чрез класифициране на прегледи, обратна връзка и оплаквания и категоризирането им въз основа на тяхната емоционална природа, базираните на НЛП модели помагат при анализа на настроенията. Моделът е обучен да извлича думи, които обозначават или имат положителни или отрицателни конотации.
Билет или приоритетна класификация
Отделът за обслужване на клиенти на всеки бизнес се натъква на много заявки за услуги и билети. Автоматизиран инструмент за класифициране на документи може да ви помогне да преминете през огромния обем билети. Използвайки NLP, приоритетните билети могат да бъдат насочени към правилния отдел. Това значително подобрява скоростта на разрешаване, обработка и обслужване.
Разпознаване на обекти
Автоматизираната класификация на документи се използва и за обработка на големи количества визуални данни в документи чрез класифицирането им според категории. Разпознаването на обекти обикновено се използва в електронната търговия или производствени единици за класифициране на продукти.
Първи стъпки с класификацията на документи, осигурена от AI
Документите съдържат данни от критично значение за функционирането на бизнеса. Документите съдържат ценни прозрения, които подпомагат операциите, услугите и целите за растеж на една организация.
Класифицирането на документи обаче е досадна, но необходима задача. Тъй като класификацията на документи е предизвикателство, особено ако обемът е сравнително голям, е необходимо да има автоматизирана система за класификация на документи.
Базиран на AI модел за класификация на документи, обучен от алгоритми за машинно обучение, е ефективен, рентабилен, без грешки и точен. Но процесът може да започне само когато моделът, който изграждате, е обучен върху качествени и точно маркирани набори от данни.
Shaip ви носи предварително маркирани набори от данни които помагат при разработването на точни класификационни модели. Свържете се с нас и започнете незабавно с вашия инструмент за класификация на документи.
