Data is die supermoondheid wat die digitale landskap in vandag se wêreld transformeer. Van e-posse tot sosiale media-plasings, daar is oral data. Dit is waar dat besighede nog nooit toegang tot soveel data gehad het nie, maar is toegang tot data genoeg? Die ryk bron van inligting raak nutteloos of verouderd wanneer dit nie verwerk word nie.
Ongestruktureerde teks kan 'n ryk bron van inligting wees, maar dit sal nie vir besighede nuttig wees nie, tensy die data georganiseer, gekategoriseer en ontleed word. Ongestruktureerde data, soos teks, oudio, video's en sosiale media, kom neer op 80 -90% van alle data. Boonop trek skaars 18% van organisasies na bewering voordeel uit hul organisasie se ongestruktureerde data.
Handmatig sif deur teragrepe van data wat in die bedieners gestoor is, is 'n tydrowende en eerlik onmoontlike taak. Met die vooruitgang in masjienleer, natuurlike taalverwerking en outomatisering, is dit egter moontlik om teksdata vinnig en effektief te struktureer en te ontleed. Die eerste stap in data-analise is teksklassifikasie.
Wat is teksklassifikasie?
Teksklassifikasie of -kategorisering is die proses om teks in voorafbepaalde kategorieë of klasse te groepeer. Die gebruik van hierdie masjienleerbenadering, enige teks – dokumente, weblêers, studies, regsdokumente, mediese verslae, en meer – kan geklassifiseer, georganiseer en gestruktureer word.
Teksklassifikasie is die basiese stap in natuurlike taalverwerking wat verskeie gebruike in strooiposopsporing het. Sentimentanalise, voorneme-opsporing, data-etikettering, en meer.
Moontlike gebruiksgevalle van teksklassifikasie
Monitor noodgevalle
Teksklassifikasie word wyd gebruik deur wetstoepassingsagentskappe. Deur sosialemediaplasings en gesprekke te skandeer en teksklassifikasienutsmiddels toe te pas, kan hulle paniekgesprekke opspoor deur vir dringendheid te filter en negatiewe of noodreaksies op te spoor.
Identifiseer maniere om handelsmerke te bevorder
Bemarkers gebruik teksklassifikasie om hul handelsmerke en produkte te bevorder. Besighede kan hul kliënte beter bedien deur gebruikersresensies, -antwoorde, terugvoer en gesprekke oor hul handelsmerke of produkte aanlyn te monitor en die beïnvloeders, promotors en teenstanders te identifiseer.
Datahantering vergemaklik
Die las van die hantering van data word makliker gemaak met teksklassifikasie. Akademie, navorsers, administrasie, regering en regspraktisyns trek voordeel uit teksklassifikasie wanneer die ongestruktureerde data in groepe gekategoriseer word.
Kategoriseer diensversoeke
Besighede bestuur 'n ton diensversoeke elke dag. Om elkeen handmatig deur te gaan om hul doel, dringendheid en aflewering te verstaan, is 'n uitdaging. Met KI-gebaseerde teksklassifikasie is dit makliker vir besighede om poste te merk op grond van kategorie, ligging en vereiste, en hulpbronne effektief te organiseer.
Verbeter die webwerfgebruikerservaring
Teksklassifikasie help om die produk se inhoud en beeld te ontleed en dit aan die regte kategorie toe te wys om die gebruikerservaring te verbeter terwyl jy inkopies doen. Teksklassifikasie help ook om akkurate inhoud op die werwe te identifiseer, soos nuusportale, blogs, e-handelwinkels, nuuskurators, en meer.
Wanneer die ML-model opgelei is op KI wat items outomaties onder voorafbepaalde kategorieë kategoriseer, kan u gemaklike blaaiers vinnig in kliënte omskakel.
Teksklassifikasieproses
Die teksklassifikasieproses begin met voorafverwerking, kenmerkkeuse, onttrekking en klassifisering van data.
Voorverwerking
Tokenisering: Teks word in kleiner en eenvoudiger teksvorme opgebreek vir maklike klassifikasie.
normalisering: Alle teks in 'n dokument moet op dieselfde vlak van begrip wees. Sommige vorme van normalisering sluit in,
- Handhawing van grammatikale of strukturele standaarde regoor die teks, soos die verwydering van wit spasies of leestekens. Of om kleinletters regdeur die teks te handhaaf.
- Verwyder voor- en agtervoegsels van woorde en bring dit terug na hul stamwoord.
- Die verwydering van stopwoorde soos 'en' 'is' 'die' en meer wat nie waarde tot die teks toevoeg nie.
Kenmerkeuse
Kenmerkkeuse is 'n fundamentele stap in teksklassifikasie. Die proses is daarop gemik om tekste met die mees relevante kenmerke voor te stel. Kenmerkkeuses help om irrelevante data te verwyder, en verbeter akkuraatheid.
Kenmerkeuse verminder die insetveranderlike in die model deur slegs die mees relevante data te gebruik en geraas uit te skakel. Op grond van die tipe oplossing wat u soek, kan u KI-modelle ontwerp word om slegs die relevante kenmerke uit die teks te kies.
Onttrekking van funksies
Kenmerkonttrekking is 'n opsionele stap wat sommige besighede onderneem om bykomende sleutelkenmerke in die data te onttrek. Kenmerkonttrekking gebruik verskeie tegnieke, soos kartering, filtering en groepering. Die primêre voordeel van die gebruik van kenmerkonttrekking is – dit help om oortollige data te verwyder en die spoed waarmee die ML-model ontwikkel word, te verbeter.
Merk data na voorafbepaalde kategorieë
Om teks na voorafbepaalde kategorieë te merk, is die laaste stap in teksklassifikasie. Dit kan op drie verskillende maniere gedoen word,
- Handmatige etikettering
- Reël-gebaseerde passing
- Leeralgoritmes – Die leeralgoritmes kan verder in twee kategorieë geklassifiseer word, soos etikettering onder toesig en etikettering sonder toesig.
- Leer onder toesig: Die ML-model kan die etikette outomaties in lyn bring met bestaande gekategoriseerde data in onder toesig gemerkte etikettering. Wanneer gekategoriseerde data reeds beskikbaar is, kan die ML-algoritmes die funksie tussen die etikette en teks karteer.
- Leer sonder toesig: Dit gebeur wanneer daar 'n gebrek aan voorheen bestaande gemerkte data is. ML-modelle gebruik groepering en reëlgebaseerde algoritmes om soortgelyke tekste te groepeer, soos gebaseer op produkaankoopgeskiedenis, resensies, persoonlike besonderhede en kaartjies. Hierdie breë groepe kan verder ontleed word om waardevolle kliëntspesifieke insigte te verkry wat gebruik kan word om pasgemaakte kliëntbenaderings te ontwerp.
Teksklassifikasie: toepassings en gebruiksgevalle
Outonomisering van groepering of klassifikasie van groot stukke teks of data lewer verskeie voordele op, wat aanleiding gee tot afsonderlike gebruiksgevalle. Kom ons kyk na sommige van die algemeenstes hier:
- Spam-opsporing: Word deur e-posdiensverskaffers, telekommunikasiediensverskaffers en verdedigerprogramme gebruik om strooiposinhoud te identifiseer, te filter en te blokkeer
- Sentimentontleding: Ontleed resensies en gebruiker-gegenereerde inhoud vir onderliggende sentiment en konteks en help met ORM (Online Reputation Management)
- Voornemebespeuring: Verstaan beter die bedoeling agter aansporings of navrae wat deur gebruikers verskaf word om akkurate en relevante resultate te genereer
- Onderwerpetikettering: Kategoriseer nuusartikels of gebruikergeskepte plasings volgens voorafbepaalde onderwerpe of onderwerpe
- Taalbespeuring: Bespeur die taal waarin 'n teks vertoon of aangebied word
- Dringend opsporing: Identifiseer en prioritiseer noodkommunikasie
- Monitering van sosiale media: Outomatiseer die proses om dop te hou vir sosiale media-vermeldings van handelsmerke
- Ondersteuningskaartjiekategorisering: Stel ondersteuningskaartjies en diensversoeke van kliënte saam, organiseer en prioritiseer dit
- Dokumentorganisasie: Sorteer, struktureer en standaardiseer regs- en mediese dokumente
- E-posfiltrering: Filtreer e-posse gebaseer op spesifieke toestande
- Bedrogopsporing: Bespeur en vlag verdagte aktiwiteite oor transaksies heen
- Marknavorsing: Verstaan marktoestande uit ontledings en help met beter posisionering van produkte en digitale advertensies en meer
Watter maatstawwe word gebruik om teksklassifikasie te evalueer?
Soos ons genoem het, is modeloptimering onvermydelik om te verseker dat u modelprestasie konstant hoog is. Aangesien modelle tegniese foute en gevalle soos hallusinasies kan teëkom, is dit noodsaaklik dat hulle deur streng valideringstegnieke geslaag word voordat hulle regstreeks geneem of aan 'n toetsgehoor aangebied word.
Om dit te doen, kan jy 'n kragtige evalueringstegniek genaamd Kruisvalidering gebruik.
Kruis-validering
Dit behels die opbreek van opleidingsdata in kleiner stukke. Elke klein stukkie opleidingsdata word dan as 'n voorbeeld gebruik om jou model op te lei en te valideer. Soos jy die proses begin, oefen jou model op die aanvanklike klein stukkie opleidingsdata wat verskaf word en word teen ander kleiner stukkies getoets. Die eindresultate van modelprestasie word geweeg teen die resultate wat gegenereer word deur jou model wat opgelei is op gebruiker-aantekeninge data.
Sleutelmaatstawwe wat in kruisvalidering gebruik word
| Akkuraatheid | Onthou | Presisie | F1 telling |
|---|---|---|---|
| wat die aantal regte voorspellings of resultate wat gegenereer word met betrekking tot totale voorspellings aandui | wat die konsekwentheid in die voorspelling van die regte uitkomste aandui in vergelyking met die totale regte voorspellings | wat jou model se vermoë aandui om minder vals positiewe te voorspel | wat die algehele modelprestasie bepaal deur die harmoniese gemiddelde van herroeping en akkuraatheid te bereken |
Hoe voer jy teksklassifikasie uit?
Alhoewel dit skrikwekkend klink, is die proses om teksklassifikasie te benader sistematies en behels gewoonlik die volgende stappe:
- Stel 'n opleidingdatastel saam: Die eerste stap is om 'n diverse stel opleidingsdata saam te stel om modelle bekend te maak en te leer om woorde, frases, patrone en ander verbindings outonoom op te spoor. Diepte-opleidingsmodelle kan op hierdie grondslag gebou word.
- Berei die datastel voor: Die saamgestelde data is nou gereed. Dit is egter steeds rou en ongestruktureerd. Hierdie stap behels die skoonmaak en standaardisering van die data om dit masjiengereed te maak. Tegnieke soos annotasie en tokenisering word in hierdie fase gevolg.
- Lei die teksklassifikasiemodel op: Sodra die data gestruktureer is, begin die opleidingsfase. Modelle leer uit geannoteerde data en begin verbindings maak vanaf die gevoer datastelle. Soos meer opleidingsdata in modelle ingevoer word, leer hulle beter en genereer outonoom geoptimaliseerde resultate wat in lyn is met hul fundamentele bedoeling.
- Evalueer en optimaliseer: Die laaste stap is die evaluering, waar jy resultate wat deur jou modelle gegenereer word, vergelyk met vooraf geïdentifiseerde maatstawwe en maatstawwe. Gebaseer op resultate en afleidings, kan jy 'n oproep aanneem of meer opleiding betrokke is en of die model gereed is vir die volgende fase van ontplooiing.
Dit is nie maklik om 'n effektiewe en insiggewende teksklassifikasie-instrument te ontwikkel nie. Tog, met Shaip as jou data-vennoot, kan jy 'n effektiewe, skaalbare en koste-effektiewe KI-gebaseerde teksklassifikasie-instrument. Ons het tonne akkuraat geannoteerde en gereed-vir-gebruik datastelle wat aangepas kan word vir jou model se unieke vereistes. Ons verander jou teks in 'n mededingende voordeel; kontak vandag nog.
