Данните са суперсилата, която трансформира цифровия пейзаж в днешния свят. От имейли до публикации в социалните медии, има данни навсякъде. Вярно е, че бизнесът никога не е имал достъп до толкова много данни, но достатъчно ли е достъпът до данни? Богатият източник на информация става безполезен или остарял, когато не се обработва.
Неструктурираният текст може да бъде богат източник на информация, но няма да бъде полезен за бизнеса, освен ако данните не са организирани, категоризирани и анализирани. Неструктурираните данни, като текст, аудио, видеоклипове и социални медии, възлизат на 80 -90% на всички данни. Освен това се съобщава, че едва 18% от организациите се възползват от неструктурираните данни на своята организация.
Ръчното пресяване на терабайти данни, съхранявани в сървърите, отнема много време и откровено невъзможна задача. Въпреки това, с напредъка в машинното обучение, обработката на естествен език и автоматизацията е възможно да се структурират и анализират текстови данни бързо и ефективно. Първата стъпка в анализа на данните е класификация на текста.
Какво е класификация на текст?
Класифицирането или категоризирането на текст е процес на групиране на текст в предварително определени категории или класове. Използвайки този подход за машинно обучение, всеки текст – документи, уеб файлове, проучвания, правни документи, медицински доклади и др – могат да бъдат класифицирани, организирани и структурирани.
Текстовата класификация е основната стъпка в обработката на естествения език, която има няколко приложения при откриване на спам. Анализ на настроението, откриване на намерения, етикетиране на данни и др.
Възможни случаи на използване на текстова класификация
Наблюдавайте спешни случаи
Текстовата класификация се използва широко от правоприлагащите органи. Чрез сканиране на публикации и разговори в социалните медии и прилагане на инструменти за класифициране на текст, те могат да открият панически разговори чрез филтриране за спешност и откриване на отрицателни или спешни отговори.
Идентифицирайте начини за популяризиране на марки
Маркетолозите използват текстова класификация, за да рекламират своите марки и продукти. Фирмите могат да обслужват своите клиенти по-добре, като наблюдават потребителски отзиви, отговори, обратна връзка и разговори за техните марки или продукти онлайн и идентифицират влиятелните лица, промоторите и недоброжелателите.
Обработката на данни стана по-лесна
Тежестта на обработката на данни се улеснява с класификацията на текста. Академичните среди, изследователите, администрацията, правителството и практикуващите юристи се възползват от класификацията на текста, когато неструктурираните данни се категоризират в групи.
Категоризирайте заявките за услуги
Бизнесът управлява тон заявки за услуги всеки ден. Ръчното преминаване през всеки, за да се разбере тяхната цел, спешност и доставка, е предизвикателство. С класификацията на текст, базирана на изкуствен интелект, за фирмите е по-лесно да маркират работни места въз основа на категория, местоположение и изискване и да организират ресурсите ефективно.
Подобрете потребителското изживяване на уебсайта
Текстовата класификация помага да се анализира съдържанието и изображението на продукта и да се присвои на правилната категория, за да се подобри потребителското изживяване при пазаруване. Класификацията на текста също помага да се идентифицира точното съдържание на сайтове като новинарски портали, блогове, магазини за електронна търговия, куратори на новини и др.
Когато ML моделът е обучен на AI, който автоматично категоризира елементите в предварително зададени категории, можете бързо да конвертирате случайни браузъри в клиенти.
Процес на класифициране на текст
Процесът на класифициране на текст започва с предварителна обработка, избор на характеристики, извличане и класифициране на данни.
Предварителна обработка
Токенизация: Текстът е разделен на по-малки и по-прости текстови форми за лесно класифициране.
Нормализация: Целият текст в документа трябва да бъде на едно и също ниво на разбиране. Някои форми на нормализация включват,
- Поддържане на граматически или структурни стандарти в текста, като премахване на празни интервали или препинателни знаци. Или запазване на малки букви в целия текст.
- Премахване на префикси и суфикси от думи и връщането им към тяхната коренна дума.
- Премахване на спиращи думи като „и“ „е“ „това“ и други, които не добавят стойност към текста.
Избор на функция
Изборът на характеристики е основна стъпка в класификацията на текста. Процесът е насочен към представяне на текстове с най-подходящите характеристики. Изборът на функции помага за премахване на неподходящи данни и за подобряване на точността.
Изборът на функция намалява входната променлива в модела, като използва само най-подходящите данни и елиминира шума. Въз основа на типа решение, което търсите, вашите AI модели могат да бъдат проектирани да избират само съответните функции от текста.
Извличане на функции
Извличането на характеристики е незадължителна стъпка, която някои фирми предприемат, за да извлекат допълнителни ключови характеристики в данните. Извличането на функции използва няколко техники, като картографиране, филтриране и клъстериране. Основната полза от използването на извличане на характеристики е – помага за премахване на излишни данни и подобрява скоростта, с която се разработва ML моделът.
Маркиране на данни към предварително определени категории
Маркирането на текст към предварително дефинирани категории е последната стъпка в класификацията на текста. Може да се направи по три различни начина,
- Ръчно маркиране
- Съпоставяне на базата на правила
- Алгоритми за обучение – Алгоритмите за обучение могат допълнително да бъдат класифицирани в две категории като контролирано маркиране и неконтролирано маркиране.
- Контролирано обучение: ML моделът може автоматично да подравнява етикетите със съществуващи категоризирани данни в контролирано маркиране. Когато категоризираните данни вече са налични, ML алгоритмите могат да съпоставят функцията между таговете и текста.
- Неконтролирано обучение: Случва се, когато има недостиг на съществуващи преди това маркирани данни. ML моделите използват групиране и базирани на правила алгоритми за групиране на подобни текстове, като например въз основа на история на покупките на продукти, рецензии, лични данни и билети. Тези широки групи могат да бъдат допълнително анализирани, за да се извлекат ценни специфични за клиента прозрения, които могат да се използват за проектиране на индивидуални подходи към клиента.
Текстова класификация: приложения и случаи на употреба
Автономизирането на групирането или класифицирането на големи части от текст или данни дава няколко предимства, пораждайки различни случаи на употреба. Нека да разгледаме някои от най-често срещаните тук:
- Откриване на спам: Използва се от доставчици на имейл услуги, доставчици на телекомуникационни услуги и защитни приложения за идентифициране, филтриране и блокиране на спам съдържание
- Анализ на настроението: Анализирайте рецензии и генерирано от потребителите съдържание за основните настроения и контекст и подпомагайте ORM (Онлайн управление на репутацията)
- Откриване на намерение: По-добре разберете намерението зад подканите или заявките, предоставени от потребителите, за да генерирате точни и подходящи резултати
- Етикетиране на теми: Категоризирайте новинарски статии или публикации, създадени от потребители, по предварително зададени предмети или теми
- Разпознаване на език: Разпознаване на езика, на който се показва или представя текст
- Спешно откриване: Идентифицирайте и приоритизирайте спешните комуникации
- Мониторинг на социалните медии: Автоматизирайте процеса на следене за споменавания на марки в социалните медии
- Категоризация на билети за поддръжка: Съберете, организирайте и приоритизирайте билети за поддръжка и заявки за услуги от клиенти
- Организация на документите: Сортирайте, структурирайте и стандартизирайте юридически и медицински документи
- Филтриране на имейли: Филтрирайте имейли въз основа на конкретни условия
- Откриване на измами: Откриване и маркиране на подозрителни дейности в транзакции
- Проучване на пазара: Разберете пазарните условия от анализи и съдействайте за по-добро позициониране на продукти и дигитални реклами и др
Какви показатели се използват за оценка на класификацията на текста?
Както споменахме, оптимизирането на модела е неизбежно, за да се гарантира, че производителността на вашия модел е постоянно висока. Тъй като моделите могат да се сблъскат с технически проблеми и случаи като халюцинации, от съществено значение е те да преминат през строги техники за валидиране, преди да бъдат взети на живо или представени на тестова публика.
За да направите това, можете да използвате мощна техника за оценка, наречена кръстосано валидиране.
Кръстосано валидиране
Това включва разделяне на данните за обучение на по-малки части. Всяка малка част от данните за обучение след това се използва като извадка за обучение и валидиране на вашия модел. Докато стартирате процеса, вашият модел се обучава върху първоначалната малка част от предоставените данни за обучение и се тества спрямо други по-малки части. Крайните резултати от производителността на модела се претеглят спрямо резултатите, генерирани от вашия модел, обучен на анотирани от потребителя данни.
Ключови показатели, използвани при кръстосано валидиране
| Точност | Спомнете | Прецизност | F1 резултат |
|---|---|---|---|
| което обозначава броя на правилните прогнози или генерирани резултати по отношение на общите прогнози | което означава последователност в прогнозирането на правилните резултати в сравнение с общите правилни прогнози | което означава способността на вашия модел да предвижда по-малко фалшиви положителни резултати | което определя общата производителност на модела чрез изчисляване на хармоничната средна стойност на припомняне и прецизност |
Как изпълнявате класификацията на текст?
Въпреки че звучи плашещо, процесът на подход към класификацията на текста е систематичен и обикновено включва следните стъпки:
- Курирайте набор от данни за обучение: Първата стъпка е съставянето на разнообразен набор от данни за обучение, за да се запознаят и научат моделите да откриват автономно думи, фрази, модели и други връзки. На тази основа могат да се изградят модели за задълбочено обучение.
- Подгответе набора от данни: Компилираните данни вече са готови. Въпреки това, той все още е суров и неструктуриран. Тази стъпка включва почистване и стандартизиране на данните, за да бъдат готови за машината. В тази фаза се следват техники като анотация и токенизация.
- Обучете модела за класификация на текст: След като данните са структурирани, започва фазата на обучение. Моделите се учат от анотирани данни и започват да правят връзки от подадените набори от данни. Тъй като повече данни за обучение се въвеждат в моделите, те учат по-добре и автономно генерират оптимизирани резултати, които са съобразени с тяхното основно намерение.
- Оценете и оптимизирайте: Последната стъпка е оценката, при която сравнявате резултатите, генерирани от вашите модели, с предварително идентифицирани показатели и сравнителни показатели. Въз основа на резултатите и изводите можете да се обадите дали е необходимо допълнително обучение или моделът е готов за следващия етап на внедряване.
Разработването на ефективен и проницателен инструмент за класифициране на текст не е лесно. Все пак, с Сайп като ваш партньор за данни можете да разработите ефективен, мащабируем и рентабилен Базиран на AI инструмент за класификация на текст. Разполагаме с тонове точно анотирани и готови за използване набори от данни, които могат да бъдат персонализирани за уникалните изисквания на вашия модел. Ние превръщаме вашия текст в конкурентно предимство; свържете се днес.
