Klasifikace dokumentů

Klasifikace dokumentů na základě AI – výhody, proces a případy použití

V našem digitálním světě podniky denně zpracovávají tuny dat. Data udržují organizaci v chodu a pomáhají jí přijímat informovanější rozhodnutí. Podniky jsou zaplaveny dokumenty, od zaměstnanců, kteří vytvářejí nové, až po dokumenty vstupující do organizace z různých zdrojů, jako jsou e-maily, portály, faktury, účtenky, žádosti, návrhy, reklamace a další.

Pokud tyto dokumenty někdo nezkontroluje, neexistuje způsob, jak zjistit, o čem konkrétní dokument je, nebo jak jej nejlépe zpracovat. Ruční zpracování každého dokumentu, abyste věděli, kde a jak má být uložen, je však obtížné.

Pojďme prozkoumat klasifikaci dokumentů, porozumět tomu, proč je klasifikace dokumentů pro podnikání klíčová, a studovat, jakou roli hraje počítačové vidění, zpracování přirozeného jazyka a optické rozpoznávání znaků při klasifikaci dokumentů nebo zpracování dokumentů.

Co je klasifikace dokumentů?

Klasifikace dokumentů je segregace nebo seskupování dokumentů do tříd nebo předem definovaných kategorií. Klasifikace dokumentů je navržena tak, aby usnadnila přiřazování, filtrování, analýzu a správu dokumentů. Dokumenty jsou klasifikovány podle označování a označování v závislosti na jejich obsahu.

Úlohy ruční klasifikace dokumentů mohou být pro mnoho podniků velkým úzkým hrdlem, protože jsou časově náročné, náchylné k chybám a náročné na zdroje. Když jsou použity modely automatické klasifikace založené na NLP a ML, text v dokumentu je identifikován, označen a kategorizován automaticky.

Úlohy klasifikace dokumentů jsou obecně založeny na dvou klasifikacích: textové a vizuální. Klasifikace textu je založena na žánru, tématu nebo typu obsahu. Zpracování přirozeného jazyka se používá k pochopení konceptu, emocí a kontextu textu. Vizuální klasifikace se provádí na základě vizuálních strukturních prvků přítomných v dokumentu pomocí počítačového vidění a systémů rozpoznávání obrazu.

Proč podniky vyžadují klasifikaci dokumentů?

Klasifikace dokumentů

Každý podnik, velký i malý, se musí vypořádat s dokumentací, aby mohl řídit své každodenní operace. Protože není možné zpracovat každý dokument ručně, je nutné použít automatický systém třídění dokumentů. Systém klasifikace dokumentů umožňuje podnikům organizovat obsah a zpřístupnit jej kdykoli.

Klasifikace dokumentů má několik případů použití v různých odvětvích, od nemocnic po podniky.

  • Pomáhá podnikům automatizovat správu a zpracování dokumentů.
  • Klasifikace dokumentů je všední a opakující se úkol, automatizace procesu snižuje chyby zpracování a zkracuje dobu zpracování.
  • Automatizace dokumentů také zlepšuje efektivitu, spolehlivost a škálovatelnost.

Klasifikace dokumentů vs. Klasifikace textu

Klasifikace textu a klasifikace dokumentu se někdy používají zaměnitelně. I když je mezi nimi velmi nepatrný rozdíl, je důležité vědět, v čem se liší.

Klasifikace textu je o využití technik k analýze textu v textových dokumentech. Text lze klasifikovat na různých úrovních, jako např

Úroveň větyVedlejší větný stupeň
Klasifikace textu je založena na informacích v jedné větě.Úroveň dílčí věty čerpá dílčí výrazy z vět.
Úroveň odstavceÚroveň dokumentu
Extrahuje základní nebo nejdůležitější informace z jednoho odstavce.Důležité informace čerpat z celého dokumentu.

Klasifikace textu je podmnožinou klasifikace dokumentů, která se zabývá výhradně klasifikací textu v daném dokumentu. Zatímco textová klasifikace se zabývá pouze textem, klasifikace dokumentu je textová i vizuální. Při klasifikaci textu se ke klasifikaci používá pouze text, zatímco při klasifikaci dokumentů lze pro kontext použít celý dokument.

Jak funguje klasifikace dokumentů?

Klasifikaci dokumentů lze provést dvěma způsoby: ruční a automatickou. Při ruční klasifikaci musí lidský uživatel zkontrolovat dokumenty, najít vztahy mezi pojmy a podle toho kategorizovat. Při automatické klasifikaci dokumentů se používají techniky strojového učení a hlubokého učení. Pojďme odhalit metody klasifikace dokumentů pochopením různých typů dokumentů, které podnikové procesy zpracovávají.

Strukturované dokumenty

Dokument obsahuje dobře formátovaná data s konzistentním číslováním a fonty. Rozvržení dokumentu je také konzistentní a nemá odchylky. Vytváření klasifikačních nástrojů pro takto strukturované dokumenty je snadné a předvídatelné.

Nestrukturované dokumenty

Nestrukturovaný dokument má obsah prezentovaný v nestrukturovaném nebo otevřeném formátu. Příklady zahrnují dopisy, smlouvy a objednávky. Protože jsou nekonzistentní, je obtížné najít kritické informace.

Klasifikace dokumentů

Pojďme dnes diskutovat o vašem požadavku na školení AI.

Techniky klasifikace dokumentů?

Automatická klasifikace dokumentů využívá techniky strojového učení a zpracování přirozeného jazyka ke zjednodušení, automatizaci a urychlení procesu kategorizace. Díky strojovému učení je klasifikace dokumentů méně těžkopádná, rychlejší, přesnější, škálovatelnější a nezaujatá.

Klasifikace dokumentů může být provedena pomocí tří technik. Oni jsou

Technika založená na pravidlech

Technika založená na pravidlech je založena na jazykových vzorech a pravidlech, která modelu poskytují instrukce. Modely jsou trénovány tak, aby identifikovaly jazykové vzorce, morfologii, syntaxi, sémantiku a další pro označování textu. Tuto techniku ​​lze neustále vylepšovat, přidávat nová pravidla a improvizovat, abyste získali přesné poznatky. Tato technika však může být časově náročná, neškálovatelná a složitá.

Dozorované učení

Při učení pod dohledem je definována sada značek a několik textů je ručně označeno, aby se systém strojového učení mohl naučit vytvářet přesné předpovědi. Algoritmus je ručně trénován na sadě označených dokumentů. Čím více dat do systému vložíte, tím lepší bude výsledek. Pokud například text říká „Služba byla cenově dostupná“, značka by měla být pod „cena“. Jakmile je školení modelu dokončeno, může automaticky předvídat neviditelné dokumenty.

Učení bez dozoru

Při učení bez dozoru jsou podobné dokumenty seskupeny do různých skupin. Toto učení nevyžaduje žádné předchozí znalosti. Dokumenty jsou kategorizovány na základě písem, motivů, šablon a dalších. Pokud jsou pravidla předem definovaná, upravená a zdokonalená, může tento model poskytovat klasifikaci s přesností.

Proces klasifikace dokumentů

Vytváření automatizovaného algoritmu klasifikace dokumentů zahrnuje pracovní postupy hlubokého učení a strojového učení.

Proces klasifikace dokumentů

Krok 1: Sběr dat

Sběr dat je možná nejdůležitějším krokem v tréninku algoritmů klasifikace dokumentů. Je nutné shromáždit dokumenty z různých kategorií, aby se algoritmus mohl naučit, jak je klasifikovat.

Pokud se například vyžaduje, aby se váš model klasifikoval do pěti různých kategorií, musíte mít datovou sadu obsahující minimálně 300 dokumentů na kategorii.

Také se ujistěte, že datová sada, kterou používáte pro školení, je správně označena. Pokud je datová sada nesprávná, model, který vytvoříte, bude plný problémů.

Krok 2: Stanovení parametrů

Před trénováním modelu musíte určit parametry pro trénování modelů strojového učení. Metriky, které definujete v této fázi, lze upravit, aby byl model přesnější a spolehlivější ve svých předpovědích.

Krok 3: Modelový trénink

Po nastavení parametrů je nutné model natrénovat. Pokud s vývojem modelu teprve začínáte, můžete zkusit použít open source datové sady pro účely školení a testování.

Pokud model obvykle pracuje s algoritmem strojového učení, můžete model importovat nebo provést kódování na základě logiky algoritmu.

Krok 4: Vyhodnocení modelu

Vyhodnocení modelu po školení je nezbytné pro zvýšení jeho účinnosti a přesnosti. Začněte rozdělením datové sady na dvě široké části, jednu pro školení a druhou pro testování. Použijte 70 % datové sady pro trénování modelu a zbytek, 30 %, pro testování a hodnocení.

Skutečné případy použití

Klasifikace dokumentů se používá k řešení několika obchodních problémů. Ačkoli většina případů použití nejsou klasifikačními úlohami, algoritmus se používá k řešení několika reálných problémů.

  • Detekce spamu

    Klasifikace dokumentů, zejména klasifikace textu, se používá k detekci nežádoucího spamu. Model je trénován k detekci spamových frází a jejich četnosti, aby bylo možné určit, zda se jedná o spam. Například detektor spamu Gmail od Google používá techniku ​​Natural Language Processing k detekci často se vyskytujících slov v nevyžádaných zprávách a vhazování pošty do správné složky.

  • Analýza sentimentu

    Analýza sentimentu prostřednictvím sociálního naslouchání pomáhá podnikům porozumět jejich zákazníkům, jejich názorům a recenzím. Klasifikací recenzí, zpětné vazby a stížností a jejich kategorizací na základě jejich emocionální povahy pomáhají modely založené na NLP při analýze sentimentu. Model je trénován k extrakci slov, která označují nebo mají pozitivní nebo negativní konotace.

  • Vstupenka nebo prioritní klasifikace

    Oddělení služeb zákazníkům jakékoli firmy se setkává s mnoha požadavky na služby a lístky. Automatizovaný nástroj pro klasifikaci dokumentů může pomoci prokousat se obrovským objemem lístků. Pomocí NLP mohou být prioritní vstupenky směrovány do správného oddělení. To výrazně zvyšuje rychlost rozlišení, zpracování a servisu.

  • Rozpoznávání objektů

    Automatická klasifikace dokumentů se také používá ke zpracování velkého množství vizuálních dat v dokumentech jejich klasifikací podle kategorií. Rozpoznávání objektů se obvykle používá v elektronickém obchodu nebo ve výrobních jednotkách ke klasifikaci produktů.

Začínáme s klasifikací dokumentů Využívá technologii AI

Dokumenty obsahují data kritická pro fungování podniku. Dokumenty obsahují cenné poznatky, které podporují operace, služby a cíle růstu organizace.

Klasifikace dokumentů je však únavný, ale nezbytný úkol. Protože klasifikace dokumentů je výzvou, zejména pokud je objem relativně vysoký, je nutné mít automatizovaný systém klasifikace dokumentů.

Model klasifikace dokumentů založený na AI trénovaný pomocí algoritmů strojového učení je efektivní, nákladově efektivní, bezchybný a přesný. Proces však může začít pouze tehdy, když je model, který vytváříte, trénován na kvalitních a přesně označených souborech dat.

Shaip vám přináší předem označené datové sady které pomáhají při vývoji přesných klasifikačních modelů. Kontaktujte nás a začněte ihned používat svůj nástroj pro klasifikaci dokumentů.

Sociální sdílení