Данные — это сверхдержава, которая трансформирует цифровой ландшафт в современном мире. От электронных писем до постов в социальных сетях данные есть везде. Это правда, что предприятия никогда не имели доступа к такому большому количеству данных, но достаточно ли иметь доступ к данным? Богатый источник информации становится бесполезным или устаревшим, если он не обрабатывается.
Неструктурированный текст может быть богатым источником информации, но он будет бесполезен для бизнеса, если данные не будут организованы, классифицированы и проанализированы. Неструктурированные данные, такие как текст, аудио, видео и социальные сети, составляют 80-90% всех данных. Более того, по сообщениям, едва ли 18% организаций используют преимущества неструктурированных данных своей организации.
Вручную просеивать терабайты данных, хранящихся на серверах, — трудоемкая и откровенно невыполнимая задача. Однако благодаря достижениям в области машинного обучения, обработки естественного языка и автоматизации стало возможным быстро и эффективно структурировать и анализировать текстовые данные. Первым шагом в анализе данных является классификация текста.
Что такое классификация текстов?
Классификация или категоризация текста — это процесс группировки текста в заранее определенные категории или классы. Используя этот подход машинного обучения, любой текст — документы, веб-файлы, исследования, юридические документы, медицинские заключения и т. д. – могут быть классифицированы, организованы и структурированы.
Классификация текста — это основной этап обработки естественного языка, который имеет несколько применений при обнаружении спама. Анализ настроений, обнаружение намерений, маркировка данных и многое другое.
Возможные варианты использования классификации текста
Мониторинг чрезвычайных ситуаций
Классификация текстов широко используется правоохранительными органами. Сканируя сообщения и разговоры в социальных сетях и применяя инструменты классификации текста, они могут обнаруживать панические разговоры, фильтруя их по срочности и обнаруживая негативные или экстренные ответы.
Определить способы продвижения брендов
Маркетологи используют текстовую классификацию для продвижения своих брендов и продуктов. Компании могут лучше обслуживать своих клиентов, отслеживая отзывы пользователей, ответы, отзывы и разговоры о своих брендах или продуктах в Интернете и выявляя влиятельных лиц, промоутеров и недоброжелателей.
Обработка данных стала проще
Бремя обработки данных упрощается благодаря классификации текста. Академические организации, исследователи, администрация, правительство и юристы получают выгоду от классификации текста, когда неструктурированные данные распределяются по группам.
Классифицировать запросы на обслуживание
Компании ежедневно обрабатывают множество запросов на обслуживание. Вручную пройтись по каждому, чтобы понять их цель, срочность и доставку, — непростая задача. С текстовой классификацией на основе ИИ предприятиям проще маркировать вакансии на основе категории, местоположения и требований, а также эффективно организовывать ресурсы.
Улучшение пользовательского опыта веб-сайта
Классификация текста помогает проанализировать содержимое и изображение продукта и отнести его к нужной категории, чтобы улучшить взаимодействие с пользователем при совершении покупок. Классификация текста также помогает идентифицировать точный контент на таких сайтах, как новостные порталы, блоги, магазины электронной коммерции, кураторы новостей и т. д.
Когда модель машинного обучения обучается на ИИ, который автоматически классифицирует элементы по заранее заданным категориям, вы можете быстро превратить случайных посетителей в клиентов.
Процесс классификации текста
Процесс классификации текста начинается с предварительной обработки, выбора признаков, извлечения и классификации данных.
Предварительная обработка
лексемизация: Текст разбивается на более мелкие и простые текстовые формы для облегчения классификации.
Нормализация: Весь текст в документе должен быть на одном уровне понимания. Некоторые формы нормализации включают,
- Соблюдение грамматических или структурных стандартов в тексте, например удаление пробелов или знаков препинания. Или сохранение строчных букв по всему тексту.
- Удаление приставок и суффиксов из слов и приведение их к их корневому слову.
- Удаление стоп-слов, таких как «и», «есть», «то» и других, которые не добавляют ценности тексту.
Выбор функций
Выбор признаков — это фундаментальный шаг в классификации текста. Целью этого процесса является представление текстов с наиболее релевантными признаками. Выбор признаков помогает удалить нерелевантные данные и повысить точность.
Выбор признаков уменьшает входную переменную в модель, используя только наиболее релевантные данные и устраняя шум. В зависимости от типа решения, которое вы ищете, ваши модели ИИ могут быть разработаны таким образом, чтобы выбирать из текста только соответствующие функции.
Функция извлечения
Извлечение признаков — это необязательный шаг, который предпринимают некоторые компании для извлечения дополнительных ключевых признаков из данных. Извлечение признаков использует несколько методов, таких как сопоставление, фильтрация и кластеризация. Основное преимущество использования извлечения признаков заключается в том, что оно помогает удалить избыточные данные и повысить скорость разработки модели машинного обучения.
Пометка данных по заранее определенным категориям
Пометка текста предопределенными категориями является последним шагом в классификации текста. Это можно сделать тремя разными способами,
- Маркировка вручную
- Сопоставление на основе правил
- Алгоритмы обучения. Алгоритмы обучения можно разделить на две категории, такие как контролируемая маркировка и неконтролируемая маркировка.
- Контролируемое обучение: модель машинного обучения может автоматически согласовывать теги с существующими категоризированными данными при контролируемом тегировании. Когда классифицированные данные уже доступны, алгоритмы машинного обучения могут отображать функцию между тегами и текстом.
- Неконтролируемое обучение: это происходит, когда не хватает ранее существующих помеченных данных. В моделях машинного обучения используются алгоритмы кластеризации и алгоритмы на основе правил для группировки похожих текстов, например, на основе истории покупок продуктов, отзывов, личных данных и билетов. Эти широкие группы можно дополнительно проанализировать, чтобы получить ценную информацию о конкретных клиентах, которую можно использовать для разработки индивидуальных подходов к клиентам.
Классификация текста: приложения и варианты использования
Автономизация группировки или классификации больших фрагментов текста или данных дает несколько преимуществ, порождая различные варианты использования. Давайте рассмотрим некоторые из наиболее распространенных из них:
- Обнаружение спама: используется поставщиками услуг электронной почты, поставщиками телекоммуникационных услуг и защитными приложениями для выявления, фильтрации и блокировки спама.
- Анализ настроений: Анализируйте отзывы и пользовательский контент на предмет основных настроений и контекста, а также помогайте в управлении репутацией в Интернете (ORM)
- Обнаружение намерений: Лучше понимать намерения, стоящие за подсказками или запросами пользователей, чтобы генерировать точные и релевантные результаты.
- Маркировка тем: Категоризируйте новостные статьи или созданные пользователями сообщения по предопределенным темам или направлениям
- Определение языка: Определите язык, на котором отображается или представлен текст
- Обнаружение срочности: Определите и расставьте приоритеты в экстренных сообщениях
- Социальный мониторинг СМИ: Автоматизируйте процесс отслеживания упоминаний брендов в социальных сетях
- Категоризация тикетов поддержки: Составлять, организовывать и расставлять приоритеты по заявкам на поддержку и запросам на обслуживание от клиентов
- Организация документов: Сортировать, структурировать и стандартизировать юридические и медицинские документы
- Фильтрация электронной почты: Фильтруйте электронные письма на основе определенных условий
- Обнаружение мошенничества: Выявляйте и отмечайте подозрительные действия в транзакциях
- Исследования рынка: Понимание рыночных условий с помощью анализа и помощь в лучшем позиционировании продуктов и цифровой рекламы и т. д.
Какие показатели используются для оценки классификации текста?
Как мы уже упоминали, оптимизация модели неизбежна для обеспечения стабильно высокой производительности модели. Поскольку модели могут сталкиваться с техническими сбоями и такими явлениями, как галлюцинации, важно, чтобы они прошли строгие методы проверки, прежде чем они будут запущены в эксплуатацию или представлены тестовой аудитории.
Для этого вы можете использовать мощный метод оценки, называемый перекрестной проверкой.
Перекрестная проверка
Это подразумевает разбиение обучающих данных на более мелкие фрагменты. Каждый небольшой фрагмент обучающих данных затем используется в качестве образца для обучения и проверки вашей модели. Когда вы запускаете процесс, ваша модель обучается на первоначальном небольшом фрагменте предоставленных обучающих данных и тестируется на других более мелких фрагментах. Конечные результаты производительности модели сопоставляются с результатами, полученными вашей моделью, обученной на аннотированных пользователем данных.
Ключевые показатели, используемые при перекрестной проверке
| точность | Recall | Точность | Счет F1 |
|---|---|---|---|
| который обозначает количество правильных предсказаний или результатов, полученных относительно общего числа предсказаний | что означает последовательность в прогнозировании правильных результатов по сравнению с общим количеством правильных прогнозов | что означает способность вашей модели предсказывать меньше ложных срабатываний | который определяет общую эффективность модели путем вычисления гармонического среднего полноты и точности |
Как выполняется классификация текста?
Хоть это и звучит устрашающе, процесс классификации текста является систематическим и обычно включает в себя следующие этапы:
- Создайте обучающий набор данных: Первый шаг — это составление разнообразного набора обучающих данных для ознакомления и обучения моделей автономному обнаружению слов, фраз, шаблонов и других связей. На этой основе можно построить модели углубленного обучения.
- Подготовьте набор данных: Скомпилированные данные теперь готовы. Однако они все еще сырые и неструктурированные. Этот шаг включает очистку и стандартизацию данных, чтобы сделать их готовыми для машинного использования. На этом этапе применяются такие методы, как аннотация и токенизация.
- Обучить модель классификации текста: После того, как данные структурированы, начинается фаза обучения. Модели обучаются на аннотированных данных и начинают устанавливать связи с поданными наборами данных. По мере того, как в модели поступает больше обучающих данных, они лучше обучаются и автономно генерируют оптимизированные результаты, соответствующие их фундаментальному замыслу.
- Оценить и оптимизировать: Последний шаг — это оценка, где вы сравниваете результаты, полученные с помощью ваших моделей, с заранее определенными метриками и контрольными показателями. На основе результатов и выводов вы можете принять решение о том, требуется ли дополнительное обучение или модель готова к следующему этапу развертывания.
Разработка эффективного и проницательного инструмента классификации текста — непростая задача. Тем не менее, с Шаип Как ваш партнер по работе с данными, вы можете разработать эффективную, масштабируемую и экономичную Инструмент классификации текста на основе искусственного интеллекта. У нас есть тонны точно аннотированных и готовых к использованию наборов данных, которые можно настроить под уникальные требования вашей модели. Мы превращаем ваш текст в конкурентное преимущество; связаться сегодня.
