Data jsou supervelmoc, která mění digitální krajinu v dnešním světě. Od e-mailů po příspěvky na sociálních sítích jsou data všude. Je pravda, že podniky nikdy neměly přístup k tolika datům, ale stačí mít přístup k datům? Bohatý zdroj informací se stává zbytečným nebo zastaralým, když není zpracován.
Nestrukturovaný text může být bohatým zdrojem informací, ale nebude pro podniky užitečný, pokud nebudou data organizována, kategorizována a analyzována. Nestrukturovaná data, jako je text, zvuk, videa a sociální média, činí až 80 -90% všech údajů. Navíc sotva 18 % organizací údajně využívá nestrukturovaných dat své organizace.
Ruční prosévání terabajtů dat uložených na serverech je časově náročný a upřímně nemožný úkol. S pokroky v oblasti strojového učení, zpracování přirozeného jazyka a automatizace je však možné rychle a efektivně strukturovat a analyzovat textová data. Prvním krokem v analýze dat je klasifikace textu.
Co je klasifikace textu?
Klasifikace nebo kategorizace textu je proces seskupování textu do předem určených kategorií nebo tříd. Pomocí tohoto přístupu strojového učení, jakýkoli text – dokumenty, webové soubory, studie, právní dokumenty, lékařské zprávy a další – lze klasifikovat, organizovat a strukturovat.
Klasifikace textu je základním krokem ve zpracování přirozeného jazyka, který má několik použití při detekci spamu. Analýza sentimentu, detekce záměrů, označování dat a další.
Možné případy použití klasifikace textu
Použití klasifikace textu strojového učení má několik výhod, jako je škálovatelnost, rychlost analýzy, konzistence a schopnost činit rychlá rozhodnutí na základě konverzací v reálném čase.
Monitorujte stav nouze
Třídění textu je široce používáno orgány činnými v trestním řízení. Skenováním příspěvků a konverzací na sociálních sítích a použitím nástrojů pro klasifikaci textu mohou detekovat panické konverzace filtrováním naléhavosti a detekcí negativních nebo nouzových reakcí.
Identifikujte způsoby, jak propagovat značky
Obchodníci používají klasifikaci textu k propagaci svých značek a produktů. Firmy mohou lépe sloužit svým zákazníkům sledováním uživatelských recenzí, odpovědí, zpětné vazby a konverzací o jejich značkách nebo produktech online a identifikováním ovlivňovatelů, propagátorů a kritiků.
Usnadnění manipulace s daty
Klasifikace textu usnadňuje manipulaci s daty. Akademická obec, výzkumní pracovníci, administrativa, vláda a právníci těží z klasifikace textu, když jsou nestrukturovaná data kategorizována do skupin.
Kategorizace požadavků na služby
Podniky každý den spravují tunu požadavků na služby. Ruční procházení každého, abyste pochopili jeho účel, naléhavost a doručení, je výzvou. Díky klasifikaci textu na základě umělé inteligence je pro podniky snazší označovat úlohy podle kategorie, umístění a požadavků a efektivně organizovat zdroje.
Vylepšete uživatelskou zkušenost webu
Klasifikace textu pomáhá analyzovat obsah a obrázek produktu a přiřadit jej do správné kategorie pro zlepšení uživatelské zkušenosti při nakupování. Klasifikace textu také pomáhá identifikovat přesný obsah na stránkách, jako jsou zpravodajské portály, blogy, obchody elektronického obchodu, kurátoři zpráv a další.
Když je model ML trénován na AI, která automaticky kategorizuje položky do předem nastavených kategorií, můžete rychle převést běžné prohlížeče na zákazníky.
Proces klasifikace textu
Proces klasifikace textu začíná předzpracováním, výběrem prvků, extrakcí a klasifikací dat.
Předzpracování
Tokenizace: Text je pro snadnou klasifikaci rozdělen do menších a jednodušších textových forem.
Normalizace: Veškerý text v dokumentu musí být na stejné úrovni porozumění. Některé formy normalizace zahrnují např.
- Zachování gramatických nebo strukturálních standardů v textu, jako je odstranění bílých mezer nebo interpunkce. Nebo zachování malých písmen v celém textu.
- Odstraňování předpon a přípon ze slov a jejich přivádění zpět k jejich kořenovému slovu.
- Odstranění zastavovacích slov, jako je 'a' 'je' 'the' a další, která nepřidávají hodnotu textu.
Výběr funkcí
Výběr funkcí je základním krokem v klasifikaci textu. Proces je zaměřen na reprezentaci textů s nejrelevantnější funkcí. Výběr funkcí pomáhá odstranit nepodstatná data a zvyšuje přesnost.
Výběr funkcí redukuje vstupní proměnnou do modelu tím, že používá pouze nejrelevantnější data a eliminuje šum. Na základě typu řešení, které hledáte, mohou být vaše modely AI navrženy tak, aby z textu vybíraly pouze relevantní funkce.
Extrakce prvků
Extrakce funkcí je volitelný krok, který některé podniky podnikají k extrakci dalších klíčových funkcí z dat. Extrakce funkcí používá několik technik, jako je mapování, filtrování a shlukování. Hlavní výhodou použití extrakce funkcí je – pomáhá odstraňovat nadbytečná data a zvyšuje rychlost vývoje modelu ML.
Označování dat do předem určených kategorií
Označení textu do předdefinovaných kategorií je posledním krokem v klasifikaci textu. Lze to provést třemi různými způsoby,
- Ruční značkování
- Shoda na základě pravidel
- Algoritmy učení – Algoritmy učení lze dále rozdělit do dvou kategorií, jako je značkování pod dohledem a značkování bez dozoru.
- Učení pod dohledem: Model ML může automaticky sladit značky se stávajícími kategorizovanými daty v značkování pod dohledem. Když jsou kategorizovaná data již k dispozici, algoritmy ML mohou mapovat funkci mezi tagy a textem.
- Učení bez dozoru: Stává se to, když je nedostatek dříve existujících tagovaných dat. Modely ML používají shlukování a algoritmy založené na pravidlech k seskupování podobných textů, například na základě historie nákupů produktů, recenzí, osobních údajů a lístků. Tyto široké skupiny lze dále analyzovat a získat tak cenné poznatky specifické pro zákazníky, které lze použít k návrhu zákaznických přístupů na míru.
Existuje několik případů použití pro klasifikaci textu napříč odvětvími. Přestože se shromažďování, seskupování, klasifikace a získávání cenných poznatků z textových dat vždy používalo v několika oblastech, klasifikace textu nachází svůj potenciál v marketingu, vývoji produktů, zákaznických službách, managementu a správě. Pomáhá podnikům získat konkurenční zpravodajství, znalosti trhu a zákazníků a činit obchodní rozhodnutí podložená daty.
Vyvinout účinný a srozumitelný nástroj pro klasifikaci textu není snadné. Přesto se společností Shaip jako vaším datovým partnerem můžete vyvinout účinný, škálovatelný a nákladově efektivní nástroj pro klasifikaci textu založený na umělé inteligenci. Máme jich tuny přesně anotované a připravené k použití datové sady které lze přizpůsobit jedinečným požadavkům vašeho modelu. Proměníme váš text v konkurenční výhodu; ozvěte se ještě dnes.
