В нашем цифровом мире предприятия ежедневно обрабатывают тонны данных. Данные поддерживают работу организации и помогают принимать более обоснованные решения. Компании наводнены документами, от сотрудников, создающих новые, до документов, поступающих в организацию из различных источников, таких как электронные письма, порталы, счета-фактуры, квитанции, приложения, предложения, претензии и многое другое.
Если кто-то не просмотрит эти документы, невозможно узнать, о чем конкретный документ или как лучше всего его обработать. Однако вручную обрабатывать каждый документ, чтобы знать, где и как он должен храниться, сложно.
Давайте рассмотрим классификацию документов, поймем, почему классификация документов имеет решающее значение для бизнеса, и изучим, как компьютерное зрение, обработка естественного языка и оптическое распознавание символов играют роль в классификации документов или обработке документов.
Что такое классификация документов?
Задачи ручной классификации документов могут быть огромным узким местом для многих предприятий, поскольку они отнимают много времени, подвержены ошибкам и требуют больших ресурсов. Когда используются модели автоматической классификации, основанные на NLP и ML, текст в документе идентифицируется, маркируется и классифицируется автоматически.
Задачи классификации документов обычно основаны на двух классификациях: текстовой и визуальной. Классификация текстов основана на жанре, теме или типе контента. Обработка естественного языка используется для понимания концепции текста, эмоций и контекста. Визуальная классификация выполняется на основе визуальных структурных элементов, присутствующих в документе, с использованием компьютерного зрения и систем распознавания изображений.
Почему предприятиям требуется классификация документов?
Каждая организация, от стартапов до компаний из списка Fortune 500, ежедневно сталкивается с огромными объёмами документов. Без автоматизации ручная обработка документов становится узким местом, замедляющим рабочие процессы и истощающим ресурсы.
Вот почему классификация документов на основе ИИ так необходима:
- Ускоряет управление документами: автоматизирует сортировку, индексацию и маршрутизацию, обеспечивая мгновенный доступ к необходимым документам.
- Повышает точность и сокращает количество ошибок: сводит к минимуму человеческие ошибки, типичные для повторяющихся задач, обеспечивая целостность данных.
- Повышает эффективность работы: освобождает сотрудников от рутинных задач, позволяя сосредоточиться на стратегических инициативах.
- Легко масштабируется: обрабатывает растущие объемы документов без пропорционального увеличения численности персонала.
- Соблюдение нормативных требований и обеспечение безопасности: гарантирует правильную идентификацию и обработку конфиденциальных документов в соответствии с нормативными требованиями.
Такие отрасли, как здравоохранение, финансы, страхование, юриспруденция и электронная коммерция, уже используют классификацию на основе ИИ для оптимизации обработки претензий, управления контрактами, поддержки клиентов и категоризации запасов.
Классификация документов против классификации текстов: понимание нюансов
Хотя термины классификация документов и классификация текстов часто используются как взаимозаменяемые, между ними есть тонкие, но важные различия:
| Аспект | Классификация текста | Классификация документов |
|---|---|---|
| Объем | Сосредоточен исключительно на анализе и категоризации текста. | Анализирует как текстовые, так и визуальные/макетные элементы. |
| Ввод данных | Чисто текстовое содержание (предложения, абзацы). | Весь документ, включая изображения, таблицы, форматирование. |
| Случаи использования | Анализ настроений, маркировка тем, обнаружение спама. | Сортировка счетов-фактур, определение типа договора, обработка форм. |
| Насыщенность | Методы, основанные на НЛП, такие как анализ настроений и распознавание сущностей. | Объединяет обработку естественного языка с компьютерным зрением и оптическим распознаванием текста. |
По сути, классификация текстов является подмножеством классификации документов, которая обеспечивает более богатое, многомодальное понимание документов.
Как работает классификация документов?
Классификация документов может производиться двумя способами: ручным и автоматическим. При ручной классификации пользователь-человек должен просматривать документы, находить отношения между понятиями и соответствующим образом классифицировать. В автоматической классификации документов используются методы машинного обучения и глубокого обучения. Давайте разберем методы классификации документов, разобравшись с различными типами документов в бизнес-процессах.
Структурированные документы
Документ содержит хорошо отформатированные данные с последовательной нумерацией и шрифтами. Оформление документа также последовательное и не имеет отклонений. Создание инструментов классификации для таких структурированных документов легко и предсказуемо.
Неструктурированные документы
Неструктурированный документ имеет содержание, представленное в неструктурированном или открытом формате. Примеры включают письма, контракты и заказы. Поскольку они противоречивы, становится сложно найти важную информацию. 
Методы классификации документов?
Автоматическая классификация документов использует методы машинного обучения и обработки естественного языка для упрощения, автоматизации и ускорения процесса категоризации. Машинное обучение делает классификацию документов менее громоздкой, быстрой, точной, масштабируемой и беспристрастной.
Классификация документов может быть выполнена с использованием трех методов. Они есть
Техника, основанная на правилах
Техника, основанная на правилах, основана на лингвистических паттернах и правилах, которые предоставляют модели инструкции. Модели обучены идентифицировать языковые шаблоны, морфологию, синтаксис, семантику и многое другое для маркировки текста. Эту технику можно постоянно улучшать, добавлять новые правила и импровизировать для извлечения точных сведений. Однако этот метод может быть трудоемким, немасштабируемым и сложным.
Контролируемое обучение
Набор тегов определяется в обучении с учителем, и несколько текстов помечаются вручную, чтобы система машинного обучения могла научиться делать точные прогнозы. Алгоритм вручную обучается на наборе размеченных документов. Чем больше данных вы введете в систему, тем лучше будет результат. Например, если в тексте указано «Услуга была доступной», тег должен быть в разделе «Цены». После завершения обучения модели она может автоматически прогнозировать невидимые документы.
Обучение без учителя
При неконтролируемом обучении похожие документы группируются в разные кластеры. Это обучение не требует каких-либо предварительных знаний. Документы классифицируются по шрифтам, темам, шаблонам и т. д. Если правила заранее определены, настроены и усовершенствованы, эта модель может обеспечить точную классификацию.
Как работает классификация документов на основе ИИ?
Классификация документов с помощью ИИ обычно включает следующие основные этапы:
1. Сбор данных и аннотация
Основу составляют высококачественные и разнообразные наборы данных. Для эффективного обучения моделей машинного обучения документы должны быть собраны по категориям и точно промаркированы (тегированы).
2. Предварительная обработка и извлечение признаков
С помощью оптического распознавания символов (OCR) текст извлекается из отсканированных или графических документов. Затем методы обработки естественного языка очищают, токенизируют и преобразуют текст в содержательные элементы. Одновременно с этим система компьютерного зрения анализирует структуру документа и визуальные подсказки.
3. Модельное обучение
Алгоритмы контролируемого обучения (например, преобразователи, сверточные нейронные сети) обучаются распознавать закономерности на размеченных данных. Модели обучаются связывать характеристики документов с категориями.
4. Оценка и оптимизация модели
Модели тщательно тестируются на ранее неизвестных данных для измерения точности, достоверности и полноты. Гиперпараметры настраиваются для повышения производительности.
5. Развертывание и непрерывное обучение
После развертывания модели классифицируют входящие документы в режиме реального времени и со временем совершенствуются за счет циклов обратной связи и дополнительных обучающих данных.
Примеры использования в реальной жизни
Классификация документов используется для решения нескольких бизнес-задач. Хотя большинство вариантов использования не являются задачами классификации, алгоритм используется для решения нескольких реальных задач.
Обнаружение спама
Классификация документов, особенно классификация текста, используется для обнаружения нежелательного спама. Модель обучена обнаруживать спам-фразы и их частоту, чтобы определить, является ли сообщение спамом. Например, детектор спама Gmail от Google использует технику обработки естественного языка, чтобы обнаруживать часто встречающиеся слова в нежелательных сообщениях и помещать почту в нужную папку.
Анализ настроений
Анализ настроений с помощью социального прослушивания помогает компаниям понять своих клиентов, их мнения и отзывы. Классифицируя обзоры, отзывы и жалобы и классифицируя их на основе их эмоциональной природы, модели на основе НЛП помогают в анализе настроений. Модель обучена извлекать слова, которые обозначают или имеют положительную или отрицательную коннотацию.
Билет или приоритетная классификация
Отдел обслуживания клиентов любой компании сталкивается со множеством запросов на обслуживание и тикетов. Автоматизированный инструмент классификации документов может помочь справиться с огромным объемом тикетов. Используя NLP, приоритетные билеты могут быть направлены в нужный отдел. Это значительно повышает скорость разрешения, обработки и обслуживания.
Распознавание объектов
Автоматическая классификация документов также используется для обработки больших объемов визуальных данных в документах путем их классификации по категориям. Распознавание объектов обычно используется в электронной коммерции или производственных подразделениях для классификации продуктов.
Начало работы с классификацией документов на основе ИИ
Документы содержат данные, критически важные для функционирования бизнеса. Документы содержат ценную информацию, которая способствует деятельности, услугам и целям роста организации.
Однако классификация документов является утомительной, но необходимой задачей. Поскольку классификация документов является сложной задачей, особенно если объем относительно велик, необходимо иметь автоматизированную систему классификации документов.
Модель классификации документов на основе ИИ, обученная алгоритмами машинного обучения, эффективна, экономична, безошибочна и точна. Но процесс может начаться только тогда, когда модель, которую вы строите, обучена на качественных и точно помеченных наборах данных.
Шаип приносит вам предварительно помеченные наборы данных которые помогают в разработке точных моделей классификации. Свяжитесь с нами и сразу приступайте к работе с инструментом классификации документов.
