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
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 nejdůležitějšími rysy. 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.
Klasifikace textu: Aplikace a případy použití
Autonomizace seskupování nebo klasifikace velkých kusů textu nebo dat přináší několik výhod, které vedou k různým případům použití. Podívejme se zde na některé z nejběžnějších:
- Detekce spamu: Používají poskytovatelé e-mailových služeb, poskytovatelé telekomunikačních služeb a aplikace Defense k identifikaci, filtrování a blokování spamu
- Analýza sentimentu: Analyzujte recenze a uživatelsky generovaný obsah pro základní sentiment a kontext a asistujte při ORM (Online Reputation Management)
- Detekce záměru: Lepší pochopení záměru za výzvami nebo dotazy poskytovanými uživateli, abyste získali přesné a relevantní výsledky
- Označení tématu: Kategorizujte zpravodajské články nebo příspěvky vytvořené uživateli podle předdefinovaných předmětů nebo témat
- Detekce jazyka: Zjistěte jazyk, ve kterém je text zobrazen nebo prezentován
- Detekce naléhavosti: Identifikujte a upřednostněte nouzovou komunikaci
- Sociální Media monitoring: Automatizujte proces sledování zmínek o značkách na sociálních sítích
- Kategorizace lístků podpory: Kompilujte, organizujte a upřednostňujte lístky na podporu a servisní požadavky od zákazníků
- Organizace dokumentu: Třídit, strukturovat a standardizovat právní a lékařské dokumenty
- Filtrování e-mailů: Filtrujte e-maily na základě konkrétních podmínek
- Detekce podvodů: Detekujte a označujte podezřelé aktivity napříč transakcemi
- Průzkum trhu: Pochopte tržní podmínky z analýz a pomozte lépe umístit produkty a digitální reklamy a další
Jaké metriky se používají k hodnocení klasifikace textu?
Jak jsme zmínili, optimalizace modelu je nevyhnutelná, aby byl výkon vašeho modelu trvale vysoký. Vzhledem k tomu, že modely se mohou setkat s technickými závadami a případy, jako jsou halucinace, je nezbytné, aby prošly přísnými ověřovacími technikami, než budou pořízeny naživo nebo prezentovány testovacímu publiku.
K tomu můžete využít výkonnou vyhodnocovací techniku zvanou Cross-Validation.
Křížová validace
To zahrnuje rozdělení tréninkových dat na menší části. Každý malý kousek trénovacích dat se pak použije jako vzorek pro trénování a ověření vašeho modelu. Když proces spustíte, váš model se trénuje na počátečním malém kousku poskytnutých trénovacích dat a je testován proti jiným menším kouskům. Konečné výsledky výkonnosti modelu jsou porovnány s výsledky generovanými vaším modelem trénovaným na uživatelsky anotovaných datech.
Klíčové metriky používané při křížové validaci
| Přesnost | Odvolání | Přesnost | Skóre F1 |
|---|---|---|---|
| což označuje počet správných předpovědí nebo výsledků generovaných ohledně celkových předpovědí | což označuje konzistenci v předpovídání správných výsledků ve srovnání s celkovými správnými předpověďmi | což označuje schopnost vašeho modelu předpovídat méně falešně pozitivních výsledků | který určuje celkový výkon modelu výpočtem harmonického průměru vyvolání a přesnosti |
Jak provádíte klasifikaci textu?
I když to zní skličujícím způsobem, proces přibližování se klasifikaci textu je systematický a obvykle zahrnuje následující kroky:
- Vytvořte tréninkovou datovou sadu: Prvním krokem je sestavení různorodého souboru trénovacích dat pro seznámení a výuku modelů autonomně detekovat slova, fráze, vzorce a další spojení. Na tomto základu lze stavět modely hloubkového tréninku.
- Připravte datovou sadu: Kompilovaná data jsou nyní připravena. Je to však stále syrové a nestrukturované. Tento krok zahrnuje čištění a standardizaci dat, aby byla připravena pro stroj. V této fázi se dodržují techniky jako anotace a tokenizace.
- Trénujte model klasifikace textu: Jakmile jsou data strukturována, začíná trénovací fáze. Modely se učí z anotovaných dat a začínají vytvářet spojení z dodávaných datových sad. Jak je do modelů vkládáno více tréninkových dat, učí se lépe a autonomně generují optimalizované výsledky, které jsou v souladu s jejich základním záměrem.
- Vyhodnoťte a optimalizujte: Posledním krokem je vyhodnocení, kde porovnáváte výsledky generované vašimi modely s předem určenými metrikami a benchmarky. Na základě výsledků a závěrů si můžete zavolat, zda se jedná o další školení nebo zda je model připraven na další fázi nasazení.
Vyvinout účinný a srozumitelný nástroj pro klasifikaci textu není snadné. Přesto s Saip jako váš datový partner můžete vyvinout efektivní, škálovatelné a nákladově efektivní Nástroj pro klasifikaci textu založený na umělé inteligenci. Máme spoustu přesně anotovaných a připravených datových sad, které lze přizpůsobit jedinečným požadavkům vašeho modelu. Proměníme váš text v konkurenční výhodu; spojte se ještě dnes.
