Dalam dunia digital kita, perniagaan memproses banyak data setiap hari. Data memastikan organisasi berjalan dan membantunya membuat keputusan yang lebih bermaklumat. Perniagaan dibanjiri dengan dokumen, daripada pekerja mencipta yang baharu kepada dokumen yang memasuki organisasi daripada pelbagai sumber seperti e-mel, portal, invois, resit, permohonan, cadangan, tuntutan dan banyak lagi.
Melainkan seseorang menyemak dokumen ini, tidak ada cara untuk mengetahui tentang dokumen tertentu atau cara terbaik untuk memprosesnya. Walau bagaimanapun, memproses setiap dokumen secara manual untuk mengetahui di mana dan bagaimana ia harus disimpan adalah sukar.
Marilah kita meneroka klasifikasi dokumen, memahami sebab klasifikasi dokumen adalah penting untuk perniagaan, dan mengkaji cara Penglihatan Komputer, Pemprosesan Bahasa Semulajadi dan Pengecaman Aksara Optik memainkan peranan dalam Pengelasan Dokumen atau Pemprosesan Dokumen.
Apakah Klasifikasi Dokumen?
Tugas pengelasan dokumen manual boleh menjadi halangan besar bagi kebanyakan perniagaan kerana ia memakan masa, terdedah kepada ralat dan memakan sumber. Apabila model pengelasan automatik berdasarkan NLP dan ML digunakan, teks dalam dokumen dikenal pasti, ditanda dan dikategorikan secara automatik.
Tugas pengelasan dokumen biasanya berdasarkan dua klasifikasi: teks dan visual. Pengelasan teks adalah berdasarkan genre kandungan, tema atau jenis. Pemprosesan Bahasa Semulajadi digunakan untuk memahami konsep, emosi dan konteks teks. Pengelasan visual dilakukan berdasarkan elemen struktur visual yang terdapat dalam dokumen menggunakan Penglihatan Komputer dan sistem pengecaman imej.
Mengapakah perniagaan memerlukan Pengelasan Dokumen?
Setiap perniagaan, besar dan kecil, perlu berurusan dengan dokumentasi untuk menguruskan operasi hariannya. Memandangkan adalah mustahil untuk memproses setiap dokumen secara manual, adalah perlu untuk menggunakan sistem pengelasan dokumen automatik. Sistem klasifikasi dokumen membolehkan perniagaan mengatur kandungan dan menyediakannya pada bila-bila masa.
Klasifikasi dokumen mempunyai beberapa kes penggunaan dalam pelbagai industri, daripada hospital kepada perniagaan.
- Ia membantu perniagaan mengautomasikan pengurusan dan pemprosesan dokumen.
- Pengelasan dokumen adalah tugas biasa dan berulang, mengautomasikan proses mengurangkan ralat pemprosesan dan meningkatkan masa pemulihan.
- Automasi dokumen juga meningkatkan kecekapan, kebolehpercayaan dan kebolehskalaan.
Klasifikasi Dokumen Vs. Klasifikasi Teks
Klasifikasi teks dan klasifikasi dokumen kadangkala digunakan secara bergantian. Walaupun terdapat sedikit perbezaan antara kedua-duanya, adalah penting untuk mengetahui perbezaannya.
Pengelasan teks adalah tentang menggunakan teknik untuk menganalisis teks dalam dokumen berasaskan teks. Teks boleh dikelaskan pada pelbagai peringkat, seperti
| Tahap Ayat | Tahap kecil ayat |
|---|---|
| Pengelasan teks adalah berdasarkan maklumat dalam satu ayat. | Peringkat kecil ayat mengeluarkan sub-ungkapan daripada dalam ayat. |
| Peringkat Perenggan | Tahap Dokumen |
|---|---|
| Mengekstrak maklumat teras atau paling kritikal daripada satu perenggan. | Lukis maklumat penting daripada keseluruhan dokumen. |
Klasifikasi teks ialah subset klasifikasi dokumen yang berkaitan sepenuhnya dengan mengklasifikasikan teks dalam mana-mana dokumen tertentu. Walaupun klasifikasi teks hanya berkaitan dengan teks, klasifikasi dokumen adalah teks dan visual. Dalam klasifikasi teks, hanya teks yang digunakan untuk mengelaskan, manakala, dalam klasifikasi dokumen, dokumen lengkap boleh digunakan untuk konteks.
Bagaimanakah Pengelasan Dokumen berfungsi?
Pengelasan dokumen boleh dilakukan menggunakan dua kaedah: manual dan automatik. Dalam pengelasan manual, pengguna manusia mesti menyemak dokumen, mencari hubungan antara konsep, dan mengkategorikan sewajarnya. Dalam pengelasan dokumen automatik, pembelajaran mesin dan teknik pembelajaran mendalam digunakan. Mari kita rungkai kaedah pengelasan dokumen dengan memahami pelbagai jenis dokumen proses perniagaan.
Dokumen Berstruktur
Dokumen mengandungi data yang diformat dengan baik dengan penomboran dan fon yang konsisten. Reka letak dokumen juga konsisten dan tidak mempunyai sisihan. Membina alat klasifikasi untuk dokumen berstruktur sedemikian adalah mudah dan boleh diramal.
Dokumen Tidak Berstruktur
Dokumen tidak berstruktur mempunyai kandungan yang dibentangkan dalam format tidak berstruktur atau terbuka. Contohnya termasuk surat, kontrak dan pesanan. Oleh kerana ia tidak konsisten, ia menjadi mencabar untuk mencari maklumat kritikal.
Teknik Pengelasan Dokumen?
Pengelasan dokumen automatik menggunakan Pembelajaran Mesin dan teknik Pemprosesan Bahasa Semulajadi untuk memudahkan, mengautomasikan dan mempercepatkan proses pengkategorian. Pembelajaran mesin menjadikan klasifikasi dokumen kurang rumit, lebih pantas, lebih tepat, berskala dan tidak berat sebelah.
Pengelasan dokumen boleh dilakukan menggunakan tiga teknik. Mereka adalah
Teknik Berasaskan Peraturan
Teknik berasaskan peraturan adalah berdasarkan corak linguistik dan peraturan yang memberikan arahan kepada model. Model dilatih untuk mengenal pasti corak bahasa, morfologi, sintaksis, semantik dan banyak lagi untuk menandakan teks. Teknik ini boleh dipertingkatkan secara berterusan, peraturan baharu ditambah dan ditambah baik untuk mendapatkan cerapan yang tepat. Walau bagaimanapun, teknik ini boleh memakan masa, tidak boleh skala dan kompleks.
Pembelajaran yang diselia
Satu set teg ditakrifkan dalam pembelajaran terselia dan beberapa teks ditanda secara manual supaya sistem pembelajaran mesin boleh belajar membuat ramalan yang tepat. Algoritma dilatih secara manual pada satu set dokumen yang ditag. Lebih banyak data yang anda suapkan ke dalam sistem, lebih baik hasilnya. Sebagai contoh, jika teks menyatakan, 'Perkhidmatan ini mampu milik,' teg tersebut hendaklah berada di bawah 'harga.' Setelah latihan model selesai, ia boleh meramalkan dokumen yang tidak kelihatan secara automatik.
Pembelajaran Tanpa Pengawasan
Dalam pembelajaran tanpa pengawasan, dokumen yang serupa dikumpulkan ke dalam kelompok yang berbeza. Pembelajaran ini tidak memerlukan pengetahuan sedia ada. Dokumen dikategorikan berdasarkan fon, tema, templat dan banyak lagi. Jika peraturan dipratakrif, diubah suai dan disempurnakan, model ini boleh menyampaikan klasifikasi dengan ketepatan.
Proses Pengelasan Dokumen
Membina algoritma pengelasan dokumen automatik melibatkan pembelajaran mendalam dan aliran kerja pembelajaran mesin.
Langkah 1: Pengumpulan Data
Pengumpulan Data mungkin merupakan langkah paling penting dalam algoritma klasifikasi dokumen latihan. Ia adalah perlu untuk mengumpul dokumen daripada pelbagai kategori supaya algoritma boleh mempelajari cara mengklasifikasikannya.
Sebagai contoh, jika model anda dikehendaki mengklasifikasikan kepada lima kategori berbeza, anda mesti mempunyai set data yang mengandungi sekurang-kurangnya 300 dokumen bagi setiap kategori.
Selain itu, pastikan set data yang anda gunakan untuk latihan ditandakan dengan betul. Jika set data tidak betul, model yang anda bina akan penuh dengan isu.
Langkah 2: Penentuan Parameter
Sebelum melatih model, anda mesti menentukan parameter untuk melatih model pembelajaran mesin. Metrik yang anda tentukan pada peringkat ini boleh diubah suai untuk menjadikan model lebih tepat dan boleh dipercayai dalam ramalannya.
Langkah 3: Latihan Model
Selepas menetapkan parameter, model perlu dilatih. Jika anda baru bermula dengan pembangunan model, anda boleh cuba menggunakan set data sumber terbuka untuk tujuan latihan dan ujian.
Jika model biasanya berfungsi dengan algoritma pembelajaran mesin, anda boleh mengimport model atau melakukan pengekodan berdasarkan logik algoritma.
Langkah 4: Penilaian Model
Menilai model selepas latihan adalah penting untuk meningkatkan keberkesanan dan ketepatannya. Mulakan dengan membahagikan set data kepada dua bahagian yang luas, satu untuk latihan dan satu lagi untuk ujian. Gunakan 70% daripada set data untuk melatih model, dan selebihnya, 30%, untuk ujian dan penilaian.
Kes penggunaan kehidupan sebenar
Klasifikasi dokumen sedang digunakan untuk menangani beberapa masalah perniagaan. Walaupun kebanyakan kes penggunaan bukan tugas pengelasan, algoritma mendapati dirinya digunakan untuk menyelesaikan beberapa masalah kehidupan sebenar.
Pengesanan Spam
Pengelasan dokumen, terutamanya klasifikasi teks, digunakan untuk mengesan spam yang tidak diingini. Model ini dilatih untuk mengesan frasa spam dan kekerapannya untuk menentukan sama ada mesej itu adalah spam. Sebagai contoh, pengesan Spam Gmail Google menggunakan teknik Pemprosesan Bahasa Asli untuk mengesan perkataan yang kerap berlaku dalam mesej sampah dan melepaskan mel dalam folder yang betul.
Analisis Sentimen
Analisis sentimen melalui pendengaran sosial membantu perniagaan memahami pelanggan mereka, pendapat mereka dan ulasan mereka. Dengan mengklasifikasikan ulasan, maklum balas dan aduan dan mengkategorikannya berdasarkan sifat emosinya, model berasaskan NLP membantu dalam analisis sentimen. Model ini dilatih untuk mengeluarkan perkataan yang menunjukkan atau mempunyai konotasi positif atau negatif.
Tiket atau Klasifikasi Keutamaan
Jabatan perkhidmatan pelanggan mana-mana perniagaan menemui banyak permintaan perkhidmatan dan tiket. Alat pengelasan dokumen automatik boleh membantu mengharungi volum tiket yang besar. Menggunakan NLP, tiket keutamaan boleh dialihkan ke jabatan yang betul. Ini meningkatkan kelajuan resolusi, pemprosesan dan servis dengan ketara.
Pengecaman Objek
Pengelasan dokumen automatik juga digunakan untuk memproses sejumlah besar data visual dalam dokumen dengan mengelaskannya mengikut kategori. Pengecaman objek biasanya digunakan dalam eDagang atau unit pembuatan untuk mengklasifikasikan produk.
Bermula dengan Pengelasan Dokumen Dikuasakan oleh AI
Dokumen mengandungi data yang penting kepada fungsi perniagaan. Dokumen tersebut mengandungi cerapan berharga yang meneruskan operasi, perkhidmatan dan matlamat pertumbuhan sesebuah organisasi.
Walau bagaimanapun, mengklasifikasikan dokumen adalah tugas yang membosankan namun perlu. Memandangkan pengelasan dokumen merupakan satu cabaran, terutamanya jika volumnya agak tinggi, adalah perlu untuk mempunyai sistem pengelasan dokumen automatik.
Model klasifikasi dokumen berasaskan AI yang dilatih oleh algoritma pembelajaran mesin adalah cekap, kos efektif, bebas ralat dan tepat. Tetapi proses itu boleh bermula hanya apabila model yang anda bina dilatih mengenai set data yang berkualiti dan ditag dengan tepat.
Shaip membawakan kepada anda set data pra-tag yang membantu dalam membangunkan model klasifikasi yang tepat. Hubungi kami dan mulakan alat pengelasan dokumen anda dengan segera.
