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?
Всяка организация, от стартиращи компании до компании от Fortune 500, обработва огромни обеми документи ежедневно. Без автоматизация, ръчната обработка на документи се превръща в пречка, която забавя работните процеси и изтощава ресурси.
Ето защо класификацията на документи, задвижвана от изкуствен интелект, е задължителна:
- Ускорява управлението на документи: Автоматизира сортирането, индексирането и маршрутизирането, което позволява незабавен достъп до съответните документи.
- Повишава точността и намалява грешките: Минимизира човешките грешки, често срещани при повтарящи се задачи, като гарантира целостта на данните.
- Повишава оперативната ефективност: Освобождава служителите от рутинни задачи, позволявайки им да се съсредоточат върху стратегически инициативи.
- Безпроблемно мащабиране: Справя се с нарастващите обеми документи без пропорционално увеличаване на персонала.
- Поддържа съответствие и сигурност: Гарантира, че чувствителните документи са правилно идентифицирани и обработени съгласно разпоредбите.
Индустрии като здравеопазване, финанси, застраховане, право и електронна търговия вече използват класификация, базирана на изкуствен интелект, за да рационализират обработката на искове, управлението на договори, поддръжката на клиенти и категоризирането на инвентара.
Класификация на документи срещу класификация на текст: Разбиране на нюансите
Въпреки че често се използват взаимозаменяемо, класификацията на документи и класификацията на текст имат фини, но важни разлики:
| Аспект | Класификация на текста | Класификация на документа |
|---|---|---|
| Обхват | Фокусира се единствено върху анализа и категоризирането на текст. | Анализира както текстови, така и визуални/оформителни елементи. |
| Въвеждане на данни | Чисто текстово съдържание (изречения, абзаци). | Целият документ, включително изображения, таблици, форматиране. |
| Използвайте Случаи | Анализ на настроенията, маркиране на теми, откриване на спам. | Сортиране на фактури, идентифициране на вида договор, обработка на формуляри. |
| Техники | НЛП-центрични методи като анализ на настроенията, разпознаване на обекти. | Комбинира НЛП с компютърно зрение и OCR. |
По същество, класификацията на текст е подмножество на класификацията на документи, което предлага по-богато, мултимодално разбиране на документите.
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.
Как работи класификацията на документи, базирана на изкуствен интелект?
Класификацията на документи, базирана на изкуствен интелект, обикновено следва тези ключови стъпки:
1. Събиране на данни и анотиране
Висококачествените и разнообразни набори от данни са от основно значение. Документите трябва да бъдат събрани в различни категории и точно етикетирани (маркирани), за да се обучават ефективно моделите за машинно обучение.
2. Предварителна обработка и извличане на характеристики
С помощта на оптично разпознаване на символи (OCR) текстът се извлича от сканирани или базирани на изображения документи. NLP техниките след това почистват, токенизират и трансформират текста в смислени елементи. Едновременно с това, компютърното зрение анализира оформлението на документите и визуалните сигнали.
3. Обучение по модел
Алгоритмите за контролирано обучение (напр. трансформатори, CNN) се обучават върху етикетирани данни, за да разпознават модели. Моделите се учат да свързват характеристиките на документите с категории.
4. Оценка и оптимизация на модела
Моделите се тестват стриктно върху невидими данни, за да се измери точността, прецизността и пълнотата на извличане. Хиперпараметрите се настройват за подобряване на производителността.
5. Разгръщане и непрекъснато обучение
След внедряване, моделите класифицират входящите документи в реално време и се подобряват с течение на времето чрез обратна връзка и допълнителни данни за обучение.
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.
