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
Использование классификации текста с помощью машинного обучения имеет несколько преимуществ, таких как масштабируемость, скорость анализа, согласованность и возможность принимать быстрые решения на основе разговоров в реальном времени.
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 является фундаментальным шагом в классификации текста. Процесс направлен на представление текстов с наиболее релевантным признаком. Выбор функций помогает удалить ненужные 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.
Существует несколько вариантов использования классификации текста в разных отраслях. Хотя сбор, группировка, классификация и извлечение ценных сведений из текстовых данных всегда использовались в нескольких областях, классификация текстов находит свой потенциал в маркетинге, разработке продуктов, обслуживании клиентов, управлении и администрировании. Это помогает предприятиям получать информацию о конкурентах, рынке и клиентах, а также принимать бизнес-решения на основе данных.
Разработать эффективный и содержательный инструмент классификации текста непросто. Тем не менее, с Shaip в качестве вашего партнера по данным вы можете разработать эффективный, масштабируемый и экономичный инструмент классификации текста на основе ИИ. У нас есть тонны точно аннотированные и готовые к использованию наборы данных которые могут быть настроены в соответствии с уникальными требованиями вашей модели. Превращаем ваш текст в конкурентное преимущество; свяжитесь сегодня.
