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
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.
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.
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
Feature-selectie is een fundamentele stap in tekstclassificatie. Het proces is gericht op het weergeven van teksten met de meest relevante features. Feature-selecties 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.
Tekstclassificatie: toepassingen en use cases
Het autonomiseren van groepering of classificatie van grote stukken tekst of data levert verschillende voordelen op, wat leidt tot verschillende use cases. Laten we eens kijken naar enkele van de meest voorkomende:
- Spamdetectie: Wordt gebruikt door e-mail serviceproviders, telecom serviceproviders en defender-apps om spam-inhoud te identificeren, filteren en blokkeren
- Sentiment analyse: Analyseer beoordelingen en door gebruikers gegenereerde content op onderliggende sentimenten en context en help bij ORM (Online Reputation Management)
- Intentiedetectie: Begrijp beter de bedoeling achter de prompts of vragen die door gebruikers worden gesteld om nauwkeurige en relevante resultaten te genereren
- Onderwerplabeling: Categoriseer nieuwsartikelen of door gebruikers gemaakte berichten op vooraf gedefinieerde onderwerpen of thema's
- Taaldetectie: Detecteer de taal waarin een tekst wordt weergegeven of gepresenteerd
- Urgentiedetectie: Noodcommunicatie identificeren en prioriteren
- Social Media Monitoring: Automatiseer het proces van het in de gaten houden van vermeldingen van merken op sociale media
- Categorisering van supporttickets: Samenstellen, organiseren en prioriteren van supporttickets en serviceaanvragen van klanten
- Document organisatie: Sorteer, structureer en standaardiseer juridische en medische documenten
- E-mailfiltering: E-mails filteren op basis van specifieke voorwaarden
- Fraude detectie: Detecteer en markeer verdachte activiteiten in transacties
- Marktonderzoek: Begrijp de marktomstandigheden door middel van analyses en help bij het beter positioneren van producten en digitale advertenties en meer
Welke statistieken worden gebruikt om tekstclassificatie te evalueren?
Zoals we al zeiden, is modeloptimalisatie onvermijdelijk om ervoor te zorgen dat uw modelprestaties consistent hoog zijn. Omdat modellen technische storingen en situaties als hallucinaties kunnen tegenkomen, is het essentieel dat ze strenge validatietechnieken ondergaan voordat ze live worden gezet of aan een testpubliek worden gepresenteerd.
Om dit te doen, kunt u gebruikmaken van een krachtige evaluatietechniek genaamd Cross-Validation.
Kruisvalidatie
Dit houdt in dat trainingsdata in kleinere stukken worden opgedeeld. Elk klein stuk trainingsdata wordt vervolgens gebruikt als een sample om uw model te trainen en valideren. Terwijl u het proces start, traint uw model op het eerste kleine stuk trainingsdata dat is verstrekt en wordt het getest tegen andere kleinere stukken. De eindresultaten van de modelprestaties worden afgewogen tegen de resultaten die zijn gegenereerd door uw model dat is getraind op door de gebruiker geannoteerde data.
Belangrijkste statistieken die worden gebruikt bij kruisvalidatie
| Nauwkeurigheid | Terugroepen | precisie | F1-score |
|---|---|---|---|
| wat het aantal juiste voorspellingen of gegenereerde resultaten met betrekking tot totale voorspellingen aangeeft | wat duidt op de consistentie in het voorspellen van de juiste uitkomsten in vergelijking met de totale juiste voorspellingen | wat aangeeft dat uw model minder vals-positieve resultaten kan voorspellen | die de algehele modelprestatie bepaalt door het berekenen van het harmonische gemiddelde van recall en precisie |
Hoe voert u tekstclassificatie uit?
Hoewel het misschien ingewikkeld klinkt, is het proces van tekstclassificatie systematisch en omvat het doorgaans de volgende stappen:
- Een trainingsdataset samenstellen: De eerste stap is het samenstellen van een diverse set trainingsdata om modellen vertrouwd te maken en te leren woorden, zinnen, patronen en andere verbindingen autonoom te detecteren. Diepgaande trainingsmodellen kunnen op deze basis worden gebouwd.
- De dataset voorbereiden: De gecompileerde data is nu klaar. Het is echter nog steeds ruw en ongestructureerd. Deze stap omvat het opschonen en standaardiseren van de data om deze machine-ready te maken. Technieken zoals annotatie en tokenisatie worden in deze fase gevolgd.
- Train het tekstclassificatiemodel: Zodra de data gestructureerd is, begint de trainingsfase. Modellen leren van geannoteerde data en beginnen verbindingen te maken vanuit de gevoede datasets. Naarmate er meer trainingsdata in modellen wordt gevoerd, leren ze beter en genereren ze autonoom geoptimaliseerde resultaten die zijn afgestemd op hun fundamentele bedoeling.
- Evalueer en optimaliseer: De laatste stap is de evaluatie, waarbij u de resultaten die door uw modellen zijn gegenereerd, vergelijkt met vooraf geïdentificeerde statistieken en benchmarks. Op basis van de resultaten en gevolgtrekkingen kunt u een beslissing nemen over of er meer training nodig is of dat het model klaar is voor de volgende fase van de implementatie.
Het ontwikkelen van een effectieve en inzichtelijke tekstclassificatietool is niet eenvoudig. Toch, met Shaip Als uw datapartner kunt u een effectief, schaalbaar en kosteneffectief Op AI gebaseerde tool voor tekstclassificatie. We hebben tonnen nauwkeurig geannoteerde en gebruiksklare datasets die kunnen worden aangepast aan de unieke vereisten van uw model. We veranderen uw tekst in een concurrentievoordeel; neem vandaag nog contact op.
