Tekstclassificatie

Tekstclassificatie - belang, gebruiksscenario's en proces

Data is de superkracht die het digitale landschap in de wereld van vandaag transformeert. Van e-mails tot berichten op sociale media, er zijn overal gegevens. Het klopt dat bedrijven nog nooit toegang hebben gehad tot zoveel data, maar is toegang tot data voldoende? De rijke bron van informatie wordt onbruikbaar of verouderd wanneer deze niet wordt verwerkt.

Ongestructureerde tekst kan een rijke bron van informatie zijn, maar is pas nuttig voor bedrijven als de gegevens zijn georganiseerd, gecategoriseerd en geanalyseerd. Ongestructureerde gegevens, zoals tekst, audio, video's en sociale media, bedragen 80 -90% van alle gegevens. Bovendien maakt amper 18% van de organisaties naar verluidt misbruik van de ongestructureerde data van hun organisatie.

Het handmatig doorzoeken van terabytes aan gegevens die op de servers zijn opgeslagen, is een tijdrovende en eerlijk gezegd onmogelijke taak. Met de vooruitgang op het gebied van machine learning, natuurlijke taalverwerking en automatisering is het echter mogelijk om tekstgegevens snel en effectief te structureren en analyseren. De eerste stap in data-analyse is tekstclassificatie.

Wat is tekstclassificatie?

Tekstclassificatie of categorisatie is het proces van het groeperen van tekst in vooraf bepaalde categorieën of klassen. Met behulp van deze machine learning-benadering kan elke tekst - documenten, webbestanden, onderzoeken, juridische documenten, medische rapporten en meer - kan worden geclassificeerd, georganiseerd en gestructureerd.

Tekstclassificatie is de basisstap in de verwerking van natuurlijke taal die op verschillende manieren kan worden gebruikt bij spamdetectie. Sentimentanalyse, intentiedetectie, datalabeling en meer.

Mogelijke gebruiksgevallen van tekstclassificatie

Mogelijke use-cases voor tekstclassificatie Het gebruik van machine learning-tekstclassificatie heeft verschillende voordelen, zoals schaalbaarheid, snelheid van analyse, consistentie en de mogelijkheid om snelle beslissingen te nemen op basis van realtime gesprekken.

  • Toezicht houden op noodsituaties

    Tekstclassificatie wordt veel gebruikt door wetshandhavingsinstanties. Door berichten en gesprekken op sociale media te scannen en tekstclassificatietools toe te passen, kunnen ze paniekgesprekken detecteren door te filteren op urgentie en negatieve of noodreacties te detecteren.

  • Identificeer manieren om merken te promoten

    Marketeers gebruiken tekstclassificatie om hun merken en producten te promoten. Bedrijven kunnen hun klanten beter van dienst zijn door gebruikersrecensies, reacties, feedback en gesprekken over hun merken of producten online te volgen en de beïnvloeders, promotors en tegenstanders te identificeren.

  • Gegevensverwerking eenvoudiger gemaakt

    De last van het omgaan met gegevens wordt gemakkelijker gemaakt met tekstclassificatie. Academia, onderzoekers, administratie, overheid en juristen profiteren van tekstclassificatie wanneer de ongestructureerde gegevens in groepen worden gecategoriseerd.

  • Categoriseer serviceaanvragen

    Bedrijven beheren elke dag een heleboel serviceverzoeken. Het is een uitdaging om ze handmatig door te nemen om hun doel, urgentie en levering te begrijpen. Met op AI gebaseerde tekstclassificatie is het voor bedrijven gemakkelijker om vacatures te taggen op basis van categorie, locatie en vereiste, en om resources effectief te organiseren.

  • Verbeter de gebruikerservaring van de website

    Tekstclassificatie helpt bij het analyseren van de inhoud en afbeelding van het product en het toewijzen aan de juiste categorie om de gebruikerservaring tijdens het winkelen te verbeteren. Tekstclassificatie helpt ook bij het identificeren van nauwkeurige inhoud op de sites, zoals nieuwsportalen, blogs, e-commerce winkels, nieuwscuratoren en meer.

Betrouwbare tekstannotatieservices om ML-modellen te trainen.

Wanneer het ML-model is getraind op AI die items automatisch categoriseert in vooraf ingestelde categorieën, kun je gewone browsers snel omzetten in klanten.

Tekstclassificatieproces

Het tekstclassificatieproces begint met voorverwerking, functieselectie, extractie en classificatie van gegevens.

Tekstclassificatieproces

Voorbewerking

Tokenisatie: Tekst wordt opgesplitst in kleinere en eenvoudigere tekstvormen voor gemakkelijke classificatie. 

Normalisatie: Alle tekst in een document moet op hetzelfde niveau van begrip zijn. Sommige vormen van normalisatie omvatten, 

  • Handhaving van grammaticale of structurele standaarden in de hele tekst, zoals het verwijderen van witruimten of interpunctie. Of het handhaven van kleine letters in de hele tekst. 
  • Voorvoegsels en achtervoegsels van woorden verwijderen en ze terugbrengen naar hun hoofdwoord.
  • Het verwijderen van stopwoorden zoals 'en' 'is' 'de' en meer die geen waarde toevoegen aan de tekst.

Functieselectie

Functieselectie is een fundamentele stap in tekstclassificatie. Het proces is gericht op het weergeven van teksten met het meest relevante kenmerk. Functieselecties helpen irrelevante gegevens te verwijderen en de nauwkeurigheid te verbeteren. 

Functieselectie vermindert de invoervariabele in het model door alleen de meest relevante gegevens te gebruiken en ruis te elimineren. Op basis van het type oplossing dat u zoekt, kunnen uw AI-modellen worden ontworpen om alleen de relevante functies uit de tekst te kiezen. 

Functie extractie

Functie-extractie is een optionele stap die sommige bedrijven ondernemen om aanvullende belangrijke kenmerken in de gegevens te extraheren. Functie-extractie maakt gebruik van verschillende technieken, zoals mapping, filtering en clustering. Het belangrijkste voordeel van het gebruik van functie-extractie is: het helpt overbodige gegevens te verwijderen en de snelheid waarmee het ML-model wordt ontwikkeld te verbeteren. 

Gegevens taggen in vooraf bepaalde categorieën

Het taggen van tekst naar vooraf gedefinieerde categorieën is de laatste stap in tekstclassificatie. Dit kan op drie verschillende manieren,

  • Handmatig taggen
  • Regelgebaseerd matchen
  • Leeralgoritmen - De leeralgoritmen kunnen verder worden ingedeeld in twee categorieën, zoals taggen onder toezicht en taggen zonder toezicht.
    • Gesuperviseerd leren: het ML-model kan de tags automatisch afstemmen op bestaande gecategoriseerde gegevens in gesuperviseerde tagging. Als er al gecategoriseerde gegevens beschikbaar zijn, kunnen de ML-algoritmen de functie tussen de tags en tekst in kaart brengen.
    • Ongecontroleerd leren: het gebeurt wanneer er een tekort is aan eerder bestaande getagde gegevens. ML-modellen gebruiken clustering en op regels gebaseerde algoritmen om vergelijkbare teksten te groeperen, bijvoorbeeld op basis van productaankoopgeschiedenis, recensies, persoonlijke gegevens en tickets. Deze brede groepen kunnen verder worden geanalyseerd om waardevolle klantspecifieke inzichten te verkrijgen die kunnen worden gebruikt om klantbenaderingen op maat te ontwerpen. 

Er zijn meerdere use-cases voor tekstclassificatie in verschillende sectoren. Hoewel het verzamelen, groeperen, classificeren en extraheren van waardevolle inzichten uit tekstgegevens altijd op verschillende gebieden is gebruikt, vindt tekstclassificatie zijn potentieel in marketing, productontwikkeling, klantenservice, management en administratie. Het helpt bedrijven concurrentie-informatie, markt- en klantkennis te verwerven en op gegevens gebaseerde zakelijke beslissingen te nemen. 

Het ontwikkelen van een effectieve en inzichtelijke tool voor tekstclassificatie is niet eenvoudig. Toch kunt u met Shaip als uw gegevenspartner een effectieve, schaalbare en kosteneffectieve op AI gebaseerde tekstclassificatietool ontwikkelen. We hebben er tonnen nauwkeurig geannoteerde en gebruiksklare datasets die kan worden aangepast aan de unieke vereisten van uw model. Wij maken van uw tekst een concurrentievoordeel; neem vandaag nog contact op.

Sociale Share