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?
Каждый бизнес, большой и малый, должен иметь дело с документацией для управления своими повседневными операциями. Поскольку невозможно обрабатывать каждый документ вручную, необходимо использовать автоматическую систему классификации документов. Система классификации документов позволяет компаниям упорядочивать контент и делать его доступным в любое время.
Классификация документов имеет несколько вариантов использования в различных отраслях, от больниц до предприятий.
- Это помогает предприятиям автоматизировать управление и обработку документов.
- Классификация документов — это рутинная и повторяющаяся задача, автоматизация процесса снижает количество ошибок при обработке и сокращает время обработки.
- Автоматизация документов также повышает эффективность, надежность и масштабируемость.
Классификация документов против. Текстовая классификация
Классификация текста и классификация документов иногда используются взаимозаменяемо. Хотя между ними есть очень небольшая разница, важно знать, чем они отличаются.
Классификация текста речь идет об использовании методов анализа текста в текстовых документах. Текст может быть классифицирован на различных уровнях, таких как
| Уровень предложения | Уровень подпредложения |
|---|---|
| Классификация текста основана на информации, содержащейся в одном предложении. | Уровень подпредложения рисует подвыражения внутри предложений. |
| Уровень абзаца | Уровень документа |
|---|---|
| Извлекает основную или наиболее важную информацию из одного абзаца. | Извлеките важную информацию из всего документа. |
Классификация текста — это подмножество классификации документов, которое полностью занимается классификацией текста в любом заданном документе. В то время как текстовая классификация имеет дело только с текстом, классификация документов бывает текстовой и визуальной. При текстовой классификации для классификации используется только текст, тогда как при классификации документов весь документ может использоваться в качестве контекста.
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.
Процесс классификации документов
Создание автоматизированного алгоритма классификации документов включает рабочие процессы глубокого и машинного обучения.
Шаг 1: Сбор данных
Сбор данных пожалуй, самый важный шаг в обучении алгоритмов классификации документов. Необходимо собрать документы из разных категорий, чтобы алгоритм научился их классифицировать.
Например, если ваша модель должна классифицироваться по пяти различным категориям, у вас должен быть набор данных, содержащий не менее 300 документов в каждой категории.
Кроме того, убедитесь, что набор данных, который вы используете для обучения, правильно помечен. Если набор данных неверен, построенная вами модель будет пронизана проблемами.
Шаг 2: Определение параметров
Перед обучением модели необходимо определить параметры для обучения моделей машинного обучения. Показатели, которые вы определяете на этом этапе, можно изменить, чтобы сделать прогнозы модели более точными и надежными.
Шаг 3: Обучение модели
После настройки параметров необходимо обучить модель. Если вы только начинаете разрабатывать модели, вы можете попробовать использовать наборы данных с открытым исходным кодом для обучения и тестирования.
Если модель обычно работает с алгоритмом машинного обучения, вы можете импортировать модель или выполнять кодирование на основе логики алгоритма.
Шаг 4: Оценка модели
Оценка модели после обучения необходима для повышения ее эффективности и точности. Начните с разделения набора данных на два широких раздела: один для обучения, а другой для тестирования. Используйте 70 % набора данных для обучения модели, а остальные 30 % — для тестирования и оценки.
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.
