In ons digitale wêreld verwerk besighede daagliks tonne data. Data hou die organisasie aan die gang en help dit om beter ingeligte besluite te neem. Besighede word oorstroom met dokumente, van werknemers wat nuwes skep tot dokumente wat die organisasie binnekom vanaf verskeie bronne soos e-posse, portale, fakture, kwitansies, aansoeke, voorstelle, eise, en meer.
Tensy iemand hierdie dokumente hersien, is daar geen manier om te weet waaroor 'n spesifieke dokument gaan of die beste manier om dit te verwerk nie. Dit is egter moeilik om elke dokument met die hand te verwerk om te weet waar en hoe dit gestoor moet word.
Kom ons ondersoek dokumentklassifikasie, verstaan hoekom dokumentklassifikasie van kardinale belang is vir 'n besigheid, en bestudeer hoe rekenaarvisie, natuurlike taalverwerking en optiese karakterherkenning 'n rol speel in dokumentklassifikasie of dokumentverwerking.
Wat is dokumentklassifikasie?
Handmatige dokumentklassifikasietake kan 'n groot knelpunt vir baie besighede wees, aangesien dit tydrowend, foutief en hulpbronrowend is. Wanneer outomatiese klassifikasiemodelle gebaseer op NLP en ML gebruik word, word die teks in 'n dokument outomaties geïdentifiseer, gemerk en gekategoriseer.
Dokumentklassifikasietake is oor die algemeen gebaseer op twee klassifikasies: teks en visueel. Teksklassifikasie is gebaseer op die inhoud se genre, tema of tipe. Natuurlike taalverwerking word gebruik om die teks se konsep, emosies en konteks te verstaan. Visuele klassifikasie word gedoen op grond van die visuele strukturele elemente teenwoordig in die dokument deur rekenaarvisie en beeldherkenningstelsels te gebruik.
Waarom benodig besighede dokumentklassifikasie?
Elke besigheid, groot en klein, het te doen met dokumentasie om sy alledaagse bedrywighede te bestuur. Aangesien dit onmoontlik is om elke dokument met die hand te verwerk, is dit nodig om 'n outomatiese dokumentklassifikasiestelsel te gebruik. Die dokumentklassifikasiestelsel stel besighede in staat om inhoud te organiseer en enige tyd beskikbaar te stel.
Dokumentklassifikasie het verskeie gebruiksgevalle in verskeie industrieë, van hospitale tot besighede.
- Dit help ondernemings om dokumentbestuur en -verwerking te outomatiseer.
- Dokumentklassifikasie is 'n alledaagse en herhalende taak, die outomatisering van die proses verminder verwerkingsfoute en verbeter die omkeertyd.
- Outomatisering van dokumente verbeter ook doeltreffendheid, betroubaarheid en skaalbaarheid.
Dokumentklassifikasie vs. Teks Klassifikasie
Teksklassifikasie en dokumentklassifikasie word soms uitruilbaar gebruik. Alhoewel daar 'n baie geringe verskil tussen die twee is, is dit belangrik om te weet hoe hulle verskil.
Teksklassifikasie gaan oor die gebruik van tegnieke om teks in teksgebaseerde dokumente te ontleed. Die teks kan op verskeie vlakke geklassifiseer word, soos bv
| Sinsvlak | Bysin Vlak |
|---|---|
| Die teksklassifikasie is gebaseer op die inligting in 'n enkele sin. | Die subsinvlak trek sub-uitdrukkings van binne sinne af. |
| Paragraafvlak | Dokumentvlak |
|---|---|
| Onttrek die kern of mees kritieke inligting uit 'n enkele paragraaf. | Teken belangrike inligting uit die hele dokument. |
Teksklassifikasie is 'n subset van dokumentklassifikasie wat geheel en al handel oor die klassifikasie van die teks in enige gegewe dokument. Terwyl teksklassifikasie slegs oor die teks handel, dokument klassifikasie is beide tekstueel en visueel. In teksklassifikasie word slegs die teks gebruik om te klassifiseer, terwyl, in dokumentklassifikasie, die volledige dokument vir konteks gebruik kan word.
Hoe werk dokumentklassifikasie?
Dokumentklassifikasie kan met behulp van twee metodes gedoen word: handmatig en outomaties. In handmatige klassifikasie moet 'n menslike gebruiker dokumente hersien, verwantskappe tussen konsepte vind en daarvolgens kategoriseer. In outomatiese dokumentklassifikasie word masjienleer- en diepleertegnieke gebruik. Kom ons ontrafel dokumentklassifikasiemetodes deur die verskillende tipes dokumente wat 'n besigheid verwerk, te verstaan.
Gestruktureerde dokumente
'n Dokument bevat goed geformateerde data met konsekwente nommering en lettertipes. Die uitleg van die dokument is ook konsekwent en het nie afwykings nie. Die bou van klassifikasie-instrumente vir sulke gestruktureerde dokumente is maklik en voorspelbaar.
Ongestruktureerde dokumente
'n Ongestruktureerde dokument het inhoud wat in 'n nie-gestruktureerde of oop formaat aangebied word. Voorbeelde sluit in briewe, kontrakte en bestellings. Aangesien hulle inkonsekwent is, word dit uitdagend om kritieke inligting op te spoor.
Dokumentklassifikasietegnieke?
Outomatiese dokumentklassifikasie gebruik masjienleer en natuurlike taalverwerkingstegnieke om die kategoriseringsproses te vereenvoudig, outomatiseer en bespoedig. Masjienleer maak dokumentklassifikasie minder omslagtig, vinniger, meer akkuraat, skaalbaar en onbevooroordeeld.
Dokumentklassifikasie kan met drie tegnieke gedoen word. Hulle is
Reël-gebaseerde tegniek
Die reëlgebaseerde tegniek is gebaseer op linguistiese patrone en reëls wat instruksies aan die model verskaf. Die modelle is opgelei om taalpatrone, morfologie, sintaksis, semantiek en meer te identifiseer om die teks te merk. Hierdie tegniek kan voortdurend verbeter word, nuwe reëls bygevoeg en geïmproviseer word om akkurate insigte te onttrek. Hierdie tegniek kan egter tydrowend, onskaalbaar en kompleks wees.
Toesig oor leer
'n Stel merkers word gedefinieer in leer onder toesig, en verskeie tekste word met die hand gemerk sodat die masjienleerstelsel kan leer om akkurate voorspellings te maak. Die algoritme word met die hand opgelei op 'n stel gemerkte dokumente. Hoe meer data jy in die stelsel invoer, hoe beter is die uitkoms. Byvoorbeeld, as die teks sê: 'Die diens was bekostigbaar', moet die merker onder 'pryse' wees. Sodra die model se opleiding voltooi is, kan dit outomaties ongesiene dokumente voorspel.
Onbewaakte leer
By leer sonder toesig word soortgelyke dokumente in verskillende groepe gegroepeer. Hierdie leer vereis geen voorkennis nie. Die dokumente word gekategoriseer op grond van lettertipes, temas, sjablone en meer. As die reëls vooraf gedefinieer, aangepas en vervolmaak is, kan hierdie model klassifikasie met akkuraatheid lewer.
Dokumentklassifikasieproses
Die bou van 'n outomatiese dokumentklassifikasiealgoritme behels diepgaande leer- en masjienleerwerkvloeie.
Stap 1: Data-insameling
Data-insameling is miskien die mees deurslaggewende stap in opleiding dokument klassifikasie algoritmes. Dit is nodig om dokumente uit verskeie kategorieë te versamel sodat die algoritme kan leer hoe om dit te klassifiseer.
As u model byvoorbeeld in vyf verskillende kategorieë moet klassifiseer, moet u 'n datastel hê wat 'n minimum van 300 dokumente per kategorie bevat.
Maak ook seker dat die datastel wat jy vir die opleiding gebruik, korrek gemerk is. As die datastel verkeerd is, sal die model wat jy bou deurspek wees met probleme.
Stap 2: Parameterbepaling
Voordat u die model oplei, moet u die parameters bepaal om die masjienleermodelle op te lei. Die maatstawwe wat jy op hierdie stadium definieer, kan gewysig word om die model meer akkuraat en betroubaar in sy voorspellings te maak.
Stap 3: Modelopleiding
Nadat die parameters gestel is, moet die model opgelei word. As jy net begin met modelontwikkeling, kan jy probeer om oopbrondatastelle vir opleiding- en toetsdoeleindes te gebruik.
As die model tipies met 'n masjienleeralgoritme werk, kan jy die model invoer of kodering uitvoer op grond van die algoritme se logika.
Stap 4: Model Evaluering
Die evaluering van die model na die opleiding is noodsaaklik om die doeltreffendheid en akkuraatheid daarvan te verbeter. Begin deur die datastel in twee breë afdelings te verdeel, een vir opleiding en die ander vir toetsing. Gebruik 70% van die datastel vir die opleiding van die model, en die res, 30%, vir toetsing en evaluering.
Werklike gebruiksgevalle
Dokumentklassifikasie word gebruik om verskeie sakeprobleme aan te spreek. Alhoewel die meeste gebruiksgevalle nie klassifikasietake is nie, word die algoritme aangewend om verskeie werklike probleme op te los.
Spam-opsporing
Dokumentklassifikasie, veral teksklassifikasie, word gebruik om ongewenste strooipos op te spoor. Die model is opgelei om strooiposfrases en hul frekwensie op te spoor om te bepaal of die boodskap strooipos is. Byvoorbeeld, Google se Gmail-strooiposverklikker gebruik die natuurlike taalverwerkingstegniek om woorde wat gereeld voorkom in gemorsboodskappe op te spoor en die pos in die regte vouer te laat val.
Sentimentanalise
Sentimentontleding deur sosiale luister help besighede om hul kliënte, hul menings en hul resensies te verstaan. Deur resensies, terugvoer en klagtes te klassifiseer en te kategoriseer op grond van hul emosionele aard, help die NLP-gebaseerde modelle met sentimentanalise. Die model is opgelei om woorde te onttrek wat positiewe of negatiewe konnotasies aandui of het.
Kaartjie of prioriteitsklassifikasie
Enige besigheid se kliëntediensafdeling kom op baie diensversoeke en kaartjies teë. 'n Outomatiese dokumentklassifikasie-instrument kan help om deur die massiewe volume kaartjies te waad. Deur NLP te gebruik, kan prioriteitskaartjies na die korrekte departement gestuur word. Dit verbeter die spoed van resolusie, verwerking en diens aansienlik.
Voorwerpherkenning
Outomatiese dokumentklassifikasie word ook gebruik om groot hoeveelhede visuele data in dokumente te verwerk deur dit volgens kategorieë te klassifiseer. Voorwerpherkenning word tipies in e-handel of vervaardigingseenhede gebruik om produkte te klassifiseer.
Aan die gang met dokumentklassifikasie aangedryf deur KI
Dokumente bevat data wat krities is vir die besigheid se funksionering. Die dokumente bevat waardevolle insigte wat die bedrywighede, dienste en groeidoelwitte van 'n organisasie bevorder.
Om dokumente te klassifiseer is egter 'n vervelige dog noodsaaklike taak. Aangesien dokumentklassifikasie 'n uitdaging is, veral as die volume relatief hoog is, is dit nodig om 'n outomatiese dokumentklassifikasiestelsel te hê.
'n KI-gebaseerde dokumentklassifikasiemodel wat deur masjienleeralgoritmes opgelei is, is doeltreffend, koste-effektief, foutvry en akkuraat. Maar die proses kan slegs begin wanneer die model wat jy bou opgelei is op kwaliteit en akkuraat gemerkte datastelle.
Shaip bring vir jou vooraf-gemerkte datastelle wat help met die ontwikkeling van akkurate klassifikasiemodelle. Kom in kontak met ons en begin dadelik met jou dokumentklassifikasie-instrument.
