Data er supermagten, der transformerer det digitale landskab i nutidens verden. Fra e-mails til opslag på sociale medier er der data overalt. Det er rigtigt, at virksomheder aldrig har haft adgang til så meget data, men er det nok at have adgang til data? Den rige informationskilde bliver ubrugelig eller forældet, når den ikke behandles.
Ustruktureret tekst kan være en rig kilde til information, men den vil ikke være nyttig for virksomheder, medmindre dataene er organiseret, kategoriseret og analyseret. Ustrukturerede data, såsom tekst, lyd, videoer og sociale medier, udgør 80 -90% af alle data. Desuden er det angiveligt, at knap 18 % af organisationerne udnytter deres organisations ustrukturerede data.
Manuel sigtning gennem terabyte af data, der er gemt på serverne, er en tidskrævende og ærlig talt umulig opgave. Men med fremskridt inden for maskinlæring, naturlig sprogbehandling og automatisering er det muligt at strukturere og analysere tekstdata hurtigt og effektivt. Det første trin i dataanalyse er tekstklassificering.
Hvad er tekstklassificering?
Tekstklassificering eller kategorisering er processen med at gruppere tekst i forudbestemte kategorier eller klasser. Ved at bruge denne maskinlæringstilgang kan evt tekst – dokumenter, webfiler, undersøgelser, juridiske dokumenter, medicinske rapporter og mere – kan klassificeres, organiseres og struktureres.
Tekstklassificering er det grundlæggende trin i behandling af naturligt sprog, der har flere anvendelser i spam-detektion. Følelsesanalyse, hensigtsdetektion, datamærkning og mere.
Mulige anvendelsestilfælde af tekstklassificering
Overvåg nødsituationer
Tekstklassificering bruges i vid udstrækning af retshåndhævende myndigheder. Ved at scanne indlæg og samtaler på sociale medier og anvende tekstklassificeringsværktøjer kan de registrere paniksamtaler ved at filtrere for uopsættelighed og opdage negative reaktioner eller nødreaktioner.
Identificer måder at promovere brands på
Marketingfolk bruger tekstklassificering til at promovere deres mærker og produkter. Virksomheder kan betjene deres kunder bedre ved at overvåge brugeranmeldelser, svar, feedback og samtaler om deres brands eller produkter online og identificere influencers, promotorer og kritikere.
Datahåndtering gjort lettere
Byrden med at håndtere data bliver lettere med tekstklassificering. Den akademiske verden, forskere, administration, regering og jurister nyder godt af tekstklassificering, når de ustrukturerede data er kategoriseret i grupper.
Kategoriser serviceanmodninger
Virksomheder administrerer et væld af serviceanmodninger hver dag. Det er en udfordring at gå manuelt igennem hver enkelt for at forstå deres formål, haster og levering. Med AI-baseret tekstklassificering er det nemmere for virksomheder at tagge job baseret på kategori, placering og krav og organisere ressourcer effektivt.
Forbedre hjemmesidens brugeroplevelse
Tekstklassificering hjælper med at analysere produktets indhold og billede og tildele det til den rigtige kategori for at forbedre brugeroplevelsen, mens du handler. Tekstklassificering hjælper også med at identificere nøjagtigt indhold på webstederne såsom nyhedsportaler, blogs, e-handelsbutikker, nyhedskuratorer og mere.
Når ML-modellen er trænet i AI, der automatisk kategoriserer varer under forudindstillede kategorier, kan du hurtigt konvertere afslappede browsere til kunder.
Tekstklassificeringsproces
Tekstklassificeringsprocessen starter med forbehandling, funktionsvalg, udtrækning og klassificering af data.
Forbehandling
Tokenisering: Tekst er opdelt i mindre og enklere tekstformer for nem klassificering.
Normalisering: Al tekst i et dokument skal være på samme niveau af forståelse. Nogle former for normalisering omfatter,
- Opretholdelse af grammatiske eller strukturelle standarder på tværs af teksten, såsom fjernelse af hvide mellemrum eller tegnsætninger. Eller bevare små bogstaver i hele teksten.
- Fjernelse af præfikser og suffikser fra ord og bringe dem tilbage til deres rodord.
- Fjernelse af stopord som 'og' 'er' 'den' og flere, der ikke tilføjer værdi til teksten.
Funktionsvalg
Funktionsvalg er et grundlæggende trin i tekstklassificering. Processen er rettet mod at repræsentere tekster med de mest relevante funktioner. Funktionsvalg hjælper med at fjerne irrelevante data og forbedre nøjagtigheden.
Funktionsvalg reducerer inputvariablen i modellen ved kun at bruge de mest relevante data og eliminere støj. Baseret på den type løsning, du søger, kan dine AI-modeller designes til kun at vælge de relevante funktioner fra teksten.
Funktion ekstraktion
Funktionsudtrækning er et valgfrit trin, som nogle virksomheder påtager sig for at udtrække yderligere nøglefunktioner i dataene. Funktionsudtrækning bruger flere teknikker, såsom kortlægning, filtrering og klyngedannelse. Den primære fordel ved at bruge funktionsekstraktion er – det hjælper med at fjerne overflødige data og forbedre hastigheden, hvormed ML-modellen udvikles.
Tagning af data til forudbestemte kategorier
Tagning af tekst til foruddefinerede kategorier er det sidste trin i tekstklassificering. Det kan gøres på tre forskellige måder,
- Manuel tagging
- Regelbaseret matchning
- Læringsalgoritmer – Indlæringsalgoritmerne kan yderligere klassificeres i to kategorier, såsom overvåget tagging og uovervåget tagging.
- Superviseret læring: ML-modellen kan automatisk justere tags med eksisterende kategoriserede data i overvåget tagging. Når kategoriserede data allerede er tilgængelige, kan ML-algoritmerne kortlægge funktionen mellem tags og tekst.
- Uovervåget læring: Det sker, når der er mangel på tidligere eksisterende taggede data. ML-modeller bruger clustering og regelbaserede algoritmer til at gruppere lignende tekster, f.eks. baseret på produktkøbshistorik, anmeldelser, personlige oplysninger og billetter. Disse brede grupper kan analyseres yderligere for at tegne værdifuld kundespecifik indsigt, som kan bruges til at designe skræddersyede kundetilgange.
Tekstklassificering: Anvendelser og brugssager
Autonomisering af gruppering eller klassificering af store bidder af tekst eller data giver adskillige fordele, hvilket giver anledning til særskilte use cases. Lad os se på nogle af de mest almindelige her:
- Spam detektion: Bruges af e-mail-tjenesteudbydere, telekommunikationstjenesteudbydere og forsvarsapps til at identificere, filtrere og blokere spamindhold
- Sentimentanalyse: Analyser anmeldelser og brugergenereret indhold for underliggende følelser og kontekst og assister i ORM (Online Reputation Management)
- Hensigtsregistrering: Forstå bedre hensigten bag prompter eller forespørgsler fra brugere for at generere nøjagtige og relevante resultater
- Emnemærkning: Kategoriser nyhedsartikler eller brugeroprettede indlæg efter foruddefinerede emner eller emner
- Sprogregistrering: Find det sprog, en tekst vises eller præsenteres på
- Registrering af hastepunkter: Identificer og prioriter nødkommunikation
- Social Media Monitoring: Automatiser processen med at holde øje med omtale af brands på sociale medier
- Kategorisering af supportbilletter: Kompiler, organiser og prioriter supportbilletter og serviceanmodninger fra kunder
- Dokumentorganisation: Sortere, strukturere og standardisere juridiske og medicinske dokumenter
- E-mail-filtrering: Filtrer e-mails baseret på specifikke forhold
- Opdagelse af svig: Opdag og marker mistænkelige aktiviteter på tværs af transaktioner
- Markedsundersøgelse: Forstå markedsforhold fra analyser og bistå med bedre positionering af produkter og digitale annoncer med mere
Hvilke målinger bruges til at evaluere tekstklassificering?
Som vi nævnte, er modeloptimering uundgåelig for at sikre, at din models ydeevne er konstant høj. Da modeller kan støde på tekniske fejl og tilfælde som hallucinationer, er det vigtigt, at de gennemgår strenge valideringsteknikker, før de tages live eller præsenteres for et testpublikum.
For at gøre dette kan du udnytte en kraftfuld evalueringsteknik kaldet Cross-Validation.
Krydsvalidering
Dette indebærer at dele træningsdata op i mindre bidder. Hver lille del af træningsdata bruges derefter som en prøve til at træne og validere din model. Når du kickstarter processen, træner din model på den indledende lille del af træningsdata, der leveres og testes mod andre mindre bidder. Slutresultaterne af modellens ydeevne vejes mod resultaterne, der genereres af din model, der er trænet på brugerannoterede data.
Nøglemålinger brugt i krydsvalidering
| Nøjagtighed | Recall | Precision | F1 score |
|---|---|---|---|
| som angiver antallet af rigtige forudsigelser eller resultater, der er genereret vedrørende samlede forudsigelser | som angiver konsistensen i at forudsige de rigtige resultater sammenlignet med de samlede rigtige forudsigelser | som angiver din models evne til at forudsige færre falske positiver | som bestemmer modellens overordnede ydeevne ved at beregne det harmoniske gennemsnit af genkaldelse og præcision |
Hvordan udfører du tekstklassificering?
Selvom det lyder skræmmende, er processen med at nærme sig tekstklassificering systematisk og involverer normalt følgende trin:
- Udarbejd et træningsdatasæt: Det første trin er at kompilere et forskelligartet sæt træningsdata for at gøre modeller bekendt med og lære modeller at detektere ord, sætninger, mønstre og andre forbindelser autonomt. Dybdetræningsmodeller kan bygges på dette grundlag.
- Forbered datasættet: De kompilerede data er nu klar. Det er dog stadig råt og ustruktureret. Dette trin involverer rensning og standardisering af dataene for at gøre dem maskinklare. Teknikker såsom annotering og tokenisering følges i denne fase.
- Træn tekstklassificeringsmodellen: Når dataene er struktureret, begynder træningsfasen. Modeller lærer af annoterede data og begynder at skabe forbindelser fra de indførte datasæt. Efterhånden som flere træningsdata føres ind i modeller, lærer de bedre og genererer autonomt optimerede resultater, der er tilpasset deres grundlæggende hensigt.
- Evaluer og optimer: Det sidste trin er evalueringen, hvor du sammenligner resultater genereret af dine modeller med præ-identificerede metrics og benchmarks. Baseret på resultater og konklusioner kan du tage et opkald om, hvorvidt der er mere træning involveret, eller om modellen er klar til næste fase af implementeringen.
Det er ikke let at udvikle et effektivt og indsigtsfuldt tekstklassificeringsværktøj. Stadig med Saip som din data-partner kan du udvikle en effektiv, skalerbar og omkostningseffektiv AI-baseret tekstklassificeringsværktøj. Vi har tonsvis af præcist kommenterede og klar til brug datasæt, der kan tilpasses til din models unikke krav. Vi gør din tekst til en konkurrencefordel; kontakt i dag.
