Documentclassificatie

Op AI gebaseerde documentclassificatie: voordelen, processen en use-cases

In onze digitale wereld verwerken bedrijven dagelijks tonnen gegevens. Data houden de organisatie draaiende en helpen beter geïnformeerde beslissingen te nemen. Bedrijven worden overspoeld met documenten, van werknemers die nieuwe maken tot documenten die de organisatie binnenkomen vanuit verschillende bronnen, zoals e-mails, portals, facturen, kwitanties, aanvragen, voorstellen, claims en meer.

Tenzij iemand deze documenten beoordeelt, is er geen manier om te weten waar een bepaald document over gaat of hoe het het beste kan worden verwerkt. Het handmatig verwerken van elk document om te weten waar en hoe het moet worden opgeslagen, is echter moeilijk.

Laten we documentclassificatie onderzoeken, begrijpen waarom documentclassificatie cruciaal is voor een bedrijf en bestuderen hoe computervisie, natuurlijke taalverwerking en optische karakterherkenning een rol spelen bij documentclassificatie of documentverwerking.

Wat is documentclassificatie?

Documentclassificatie is het scheiden of groeperen van documenten in klassen of vooraf gedefinieerde categorieën. Documentclassificatie is ontworpen om het toewijzen, filteren, analyseren en beheren van documenten eenvoudiger te maken. De documenten zijn gerangschikt op etikettering en tagging afhankelijk van hun inhoud.

Handmatige documentclassificatietaken kunnen voor veel bedrijven een enorm knelpunt zijn, omdat ze tijdrovend, foutgevoelig en arbeidsintensief zijn. Wanneer automatische classificatiemodellen op basis van NLP en ML worden gebruikt, wordt de tekst in een document automatisch geïdentificeerd, getagd en gecategoriseerd.

Documentclassificatietaken zijn over het algemeen gebaseerd op twee classificaties: tekst en visueel. Tekstclassificatie is gebaseerd op het genre, thema of type van de inhoud. Natuurlijke taalverwerking wordt gebruikt om het concept, de emoties en de context van de tekst te begrijpen. Visuele classificatie gebeurt op basis van de visuele structurele elementen die aanwezig zijn in het document met behulp van Computer Vision en beeldherkenningssystemen.

Waarom hebben bedrijven documentclassificatie nodig?

Documentclassificatie

Elk bedrijf, groot en klein, heeft te maken met documentatie om zijn dagelijkse activiteiten te beheren. Omdat het onmogelijk is om elk document handmatig te verwerken, is het noodzakelijk om een ​​automatisch documentclassificatiesysteem te gebruiken. Met het documentclassificatiesysteem kunnen bedrijven inhoud organiseren en op elk moment beschikbaar maken.

Documentclassificatie heeft verschillende use-cases in verschillende industrieën, van ziekenhuizen tot bedrijven.

  • Het helpt bedrijven bij het automatiseren van documentbeheer en -verwerking.
  • Documentclassificatie is een alledaagse en repetitieve taak, automatisering van het proces vermindert verwerkingsfouten en verbetert de doorlooptijd.
  • Automatisering van documenten verbetert ook de efficiëntie, betrouwbaarheid en schaalbaarheid.

Documentclassificatie versus. Tekst classificatie

Tekstclassificatie en documentclassificatie worden soms door elkaar gebruikt. Hoewel er een heel klein verschil is tussen de twee, is het belangrijk om te weten hoe ze verschillen.

Tekstclassificatie gaat over het gebruik van technieken om tekst in op tekst gebaseerde documenten te analyseren. De tekst kan op verschillende niveaus worden ingedeeld, zoals

Zin niveauNiveau subzin
De tekstclassificatie is gebaseerd op de informatie in één zin.Het deelzinsniveau haalt subuitdrukkingen uit zinnen.
Paragraaf niveauDocumentniveau
Haalt de belangrijkste of meest kritieke informatie uit een enkele alinea.Haal belangrijke informatie uit het hele document.

Tekstclassificatie is een subset van documentclassificatie die zich volledig bezighoudt met het classificeren van de tekst in een bepaald document. Terwijl tekstclassificatie alleen betrekking heeft op de tekst, documentclassificatie is zowel tekstueel als visueel. Bij tekstclassificatie wordt alleen de tekst gebruikt om te classificeren, terwijl bij documentclassificatie het volledige document kan worden gebruikt voor context.

Hoe werkt documentclassificatie?

Documentclassificatie kan op twee manieren worden uitgevoerd: handmatig en automatisch. Bij handmatige classificatie moet een menselijke gebruiker documenten beoordelen, relaties tussen concepten vinden en dienovereenkomstig categoriseren. Bij automatische documentclassificatie wordt gebruik gemaakt van machine learning en deep learning technieken. Laten we documentclassificatiemethoden ontrafelen door inzicht te krijgen in de verschillende soorten documenten die een bedrijf verwerkt.

Gestructureerde documenten

Een document bevat goed opgemaakte gegevens met consistente nummering en lettertypen. Ook de opmaak van het document is consistent en kent geen afwijkingen. Het bouwen van classificatietools voor dergelijke gestructureerde documenten is eenvoudig en voorspelbaar.

Ongestructureerde documenten

Een ongestructureerd document bevat inhoud die wordt gepresenteerd in een niet-gestructureerd of open formaat. Voorbeelden hiervan zijn brieven, contracten en bestellingen. Omdat ze inconsistent zijn, wordt het een uitdaging om kritieke informatie te vinden.

Documentclassificatie

Laten we vandaag uw AI-trainingsgegevensvereiste bespreken.

Documentclassificatietechnieken?

Automatische documentclassificatie maakt gebruik van Machine Learning en Natural Language Processing-technieken om het categorisatieproces te vereenvoudigen, automatiseren en versnellen. Machine learning maakt documentclassificatie minder omslachtig, sneller, nauwkeuriger, schaalbaar en onbevooroordeeld.

Documentclassificatie kan worden gedaan met behulp van drie technieken. Zij zijn

Op regels gebaseerde techniek

De op regels gebaseerde techniek is gebaseerd op taalkundige patronen en regels die het model instructies geven. De modellen zijn getraind om taalpatronen, morfologie, syntaxis, semantiek en meer te identificeren om de tekst te taggen. Deze techniek kan voortdurend worden verbeterd, nieuwe regels worden toegevoegd en geïmproviseerd om nauwkeurige inzichten te verkrijgen. Deze techniek kan echter tijdrovend, onschaalbaar en complex zijn.

Leren onder toezicht

Bij gesuperviseerd leren wordt een set tags gedefinieerd en verschillende teksten worden handmatig getagd, zodat het machine learning-systeem kan leren om nauwkeurige voorspellingen te doen. Het algoritme wordt handmatig getraind op een set getagde documenten. Hoe meer gegevens u in het systeem invoert, hoe beter het resultaat. Als de tekst bijvoorbeeld zegt: 'De service was betaalbaar', moet de tag onder 'prijzen' staan. Zodra de training van het model is voltooid, kan het automatisch ongeziene documenten voorspellen.

Niet-gecontroleerd leren

Bij onbegeleid leren worden vergelijkbare documenten gegroepeerd in verschillende clusters. Dit leren vereist geen voorkennis. De documenten zijn gecategoriseerd op basis van lettertypen, thema's, sjablonen en meer. Als de regels vooraf zijn gedefinieerd, aangepast en geperfectioneerd, kan dit model classificatie met nauwkeurigheid leveren.

Documentclassificatieproces

Het bouwen van een geautomatiseerd algoritme voor documentclassificatie omvat deep learning- en machine learning-workflows.

Documentclassificatieproces

Stap 1: gegevensverzameling

Data Collection is misschien wel de meest cruciale stap in het trainen van algoritmen voor documentclassificatie. Het is noodzakelijk om documenten uit verschillende categorieën te verzamelen, zodat het algoritme kan leren hoe ze te classificeren.

Als uw model bijvoorbeeld in vijf verschillende categorieën moet worden ingedeeld, moet u een dataset hebben met minimaal 300 documenten per categorie.

Zorg er ook voor dat de dataset die u gebruikt voor de training correct is getagd. Als de dataset onjuist is, zit het model dat u bouwt vol met problemen.

Stap 2: parameterbepaling

Voordat u het model traint, moet u de parameters bepalen om de machine learning-modellen te trainen. De statistieken die u in dit stadium definieert, kunnen worden gewijzigd om het model nauwkeuriger en betrouwbaarder te maken in zijn voorspellingen.

Stap 3: Modeltraining

Na het instellen van de parameters moet het model worden getraind. Als u net begint met modelontwikkeling, kunt u proberen open-source datasets te gebruiken voor trainings- en testdoeleinden.

Als het model doorgaans werkt met een machine learning-algoritme, kunt u het model importeren of coderen op basis van de logica van het algoritme.

Stap 4: Modelevaluatie

Het evalueren van het model na de training is essentieel om de effectiviteit en nauwkeurigheid te verbeteren. Begin met het verdelen van de dataset in twee brede secties, een voor training en de andere voor testen. Gebruik 70% van de dataset voor het trainen van het model en de rest, 30%, voor testen en evalueren.

Gebruiksscenario's in de praktijk

Documentclassificatie wordt gebruikt om verschillende bedrijfsproblemen aan te pakken. Hoewel de meeste use-cases geen classificatietaken zijn, wordt het algoritme gebruikt om verschillende real-life problemen op te lossen.

  • Spamdetectie

    Documentclassificatie, met name tekstclassificatie, wordt gebruikt om ongewenste spam te detecteren. Het model is getraind om spamzinnen en hun frequentie te detecteren om te bepalen of het bericht spam is. De Gmail-spamdetector van Google gebruikt bijvoorbeeld de Natural Language Processing-techniek om vaak voorkomende woorden in ongewenste berichten te detecteren en de e-mail in de juiste map te plaatsen.

  • Sentiment analyse

    Sentimentanalyse door middel van sociaal luisteren helpt bedrijven hun klanten, hun meningen en hun beoordelingen te begrijpen. Door beoordelingen, feedback en klachten te classificeren en ze te categoriseren op basis van hun emotionele aard, helpen de op NLP gebaseerde modellen bij sentimentanalyse. Het model is getraind om woorden te extraheren die een positieve of negatieve connotatie aanduiden of hebben.

  • Ticket- of prioriteitsclassificatie

    De klantenservice van elk bedrijf komt veel serviceverzoeken en tickets tegen. Een geautomatiseerde tool voor documentclassificatie kan helpen om door het enorme aantal tickets heen te komen. Met behulp van NLP kunnen prioriteitstickets naar de juiste afdeling worden gerouteerd. Dit verbetert de snelheid van resolutie, verwerking en onderhoud aanzienlijk.

  • Object herkenning

    Geautomatiseerde documentclassificatie wordt ook gebruikt om grote hoeveelheden visuele gegevens in documenten te verwerken door ze te classificeren volgens categorieën. Objectherkenning wordt meestal gebruikt in e-commerce of productie-eenheden om producten te classificeren.

Aan de slag met documentclassificatie mogelijk gemaakt door AI

Documenten bevatten gegevens die cruciaal zijn voor het functioneren van het bedrijf. De documenten bevatten waardevolle inzichten die de activiteiten, services en groeidoelen van een organisatie bevorderen.

Het classificeren van documenten is echter een vervelende maar noodzakelijke taak. Omdat documentclassificatie een uitdaging is, vooral als het volume relatief hoog is, is het noodzakelijk om een ​​geautomatiseerd documentclassificatiesysteem te hebben.

Een op AI gebaseerd documentclassificatiemodel dat is getraind door machine learning-algoritmen is efficiënt, kosteneffectief, foutloos en nauwkeurig. Maar het proces kan pas van start gaan als het model dat u aan het bouwen bent, is getraind op kwaliteit en nauwkeurig getagde datasets.

Shaip brengt naar jou vooraf getagde datasets die helpen bij het ontwikkelen van nauwkeurige classificatiemodellen. Neem contact met ons op en ga direct aan de slag met uw documentclassificatietool.

Sociale Share