Data ialah kuasa besar yang mengubah landskap digital di dunia hari ini. Dari e-mel ke siaran media sosial, terdapat data di mana-mana. Memang benar bahawa perniagaan tidak pernah mempunyai akses kepada begitu banyak data, tetapi adakah mempunyai akses kepada data mencukupi? Sumber maklumat yang kaya menjadi tidak berguna atau usang apabila ia tidak diproses.
Teks tidak berstruktur boleh menjadi sumber maklumat yang kaya, tetapi ia tidak akan berguna kepada perniagaan melainkan data itu disusun, dikategorikan dan dianalisis. Data tidak berstruktur, seperti teks, audio, video dan media sosial, berjumlah 80 -90% daripada semua data. Selain itu, hampir 18% organisasi dilaporkan mengambil kesempatan daripada data tidak berstruktur organisasi mereka.
Menapis secara manual melalui terabait data yang disimpan dalam pelayan adalah tugas yang memakan masa dan sejujurnya mustahil. Walau bagaimanapun, dengan kemajuan dalam pembelajaran mesin, pemprosesan bahasa semula jadi dan automasi, adalah mungkin untuk menstruktur dan menganalisis data teks dengan cepat dan berkesan. Langkah pertama dalam analisis data ialah klasifikasi teks.
Apakah Klasifikasi Teks?
Pengelasan atau pengkategorian teks ialah proses mengumpulkan teks ke dalam kategori atau kelas yang telah ditetapkan. Menggunakan pendekatan pembelajaran mesin ini, mana-mana teks – dokumen, fail web, kajian, dokumen undang-undang, laporan perubatan dan banyak lagi – boleh dikelaskan, tersusun dan berstruktur.
Pengelasan teks ialah langkah asas dalam pemprosesan bahasa semula jadi yang mempunyai beberapa kegunaan dalam pengesanan spam. Analisis sentimen, pengesanan niat, pelabelan data dan banyak lagi.
Kemungkinan Kes Penggunaan Klasifikasi Teks
Pantau Kecemasan
Klasifikasi teks digunakan secara meluas oleh agensi penguatkuasaan undang-undang. Dengan mengimbas siaran dan perbualan media sosial dan menggunakan alat pengelasan teks, mereka boleh mengesan perbualan panik dengan menapis untuk mendesak dan mengesan respons negatif atau kecemasan.
Kenal pasti cara untuk mempromosikan jenama
Pemasar menggunakan klasifikasi teks untuk mempromosikan jenama dan produk mereka. Perniagaan boleh melayani pelanggan mereka dengan lebih baik dengan memantau ulasan pengguna, respons, maklum balas dan perbualan tentang jenama atau produk mereka dalam talian dan mengenal pasti pemberi pengaruh, penganjur dan pengkritik.
Pengendalian data menjadi lebih mudah
Beban pengendalian data menjadi lebih mudah dengan pengelasan teks. Ahli akademik, penyelidik, pentadbiran, kerajaan dan pengamal undang-undang mendapat manfaat daripada klasifikasi teks apabila data tidak berstruktur dikategorikan ke dalam kumpulan.
Kategorikan Permintaan Perkhidmatan
Perniagaan menguruskan satu tan permintaan perkhidmatan setiap hari. Meneliti setiap satu secara manual untuk memahami tujuan, kesegeraan dan penyampaian mereka adalah satu cabaran. Dengan klasifikasi teks berasaskan AI, lebih mudah bagi perniagaan untuk menandakan pekerjaan berdasarkan kategori, lokasi dan keperluan serta mengatur sumber dengan berkesan.
Tingkatkan pengalaman pengguna laman web
Pengelasan teks membantu menganalisis kandungan dan imej produk dan menetapkannya kepada kategori yang betul untuk meningkatkan pengalaman pengguna semasa membeli-belah. Pengelasan teks juga membantu mengenal pasti kandungan yang tepat pada tapak seperti portal berita, blog, kedai E-Dagang, kurator berita dan banyak lagi.
Apabila model ML dilatih menggunakan AI yang secara automatik mengkategorikan item di bawah kategori yang telah ditetapkan, anda boleh menukar penyemak imbas kasual dengan cepat kepada pelanggan.
Proses Pengelasan Teks
Proses pengelasan teks bermula dengan pra-pemprosesan, pemilihan ciri, pengekstrakan dan pengelasan data.
Pra-Pemprosesan
Tokenisasi: Teks dipecahkan kepada bentuk teks yang lebih kecil dan ringkas untuk pengelasan mudah.
Normalisasi: Semua teks dalam dokumen perlu berada pada tahap kefahaman yang sama. Beberapa bentuk normalisasi termasuk,
- Mengekalkan standard tatabahasa atau struktur merentas teks, seperti mengalih keluar ruang putih atau tanda baca. Atau mengekalkan huruf kecil di seluruh teks.
- Mengalih keluar awalan dan akhiran daripada perkataan dan membawanya kembali kepada kata dasarnya.
- Mengalih keluar perkataan henti seperti 'dan' 'adalah' 'the' dan banyak lagi yang tidak menambah nilai pada teks.
Pemilihan Ciri
Pemilihan ciri ialah langkah asas dalam pengelasan teks. Proses ini bertujuan untuk mewakili teks dengan ciri yang paling relevan. Pilihan ciri membantu mengalih keluar data yang tidak berkaitan dan meningkatkan ketepatan.
Pemilihan ciri mengurangkan pembolehubah input ke dalam model dengan hanya menggunakan data yang paling relevan dan menghapuskan hingar. Berdasarkan jenis penyelesaian yang anda cari, model AI anda boleh direka bentuk untuk memilih ciri yang berkaitan sahaja daripada teks.
Pengekstrakan Ciri
Pengekstrakan ciri ialah langkah pilihan yang diambil oleh sesetengah perniagaan untuk mengekstrak ciri utama tambahan dalam data. Pengekstrakan ciri menggunakan beberapa teknik, seperti pemetaan, penapisan dan pengelompokan. Faedah utama menggunakan pengekstrakan ciri ialah – ia membantu mengalih keluar data berlebihan dan meningkatkan kelajuan model ML dibangunkan.
Menandai Data kepada Kategori yang Ditetapkan
Menandai teks kepada kategori yang dipratentukan ialah langkah terakhir dalam pengelasan teks. Ia boleh dilakukan dalam tiga cara yang berbeza,
- Penandaan Manual
- Padanan Berasaskan Peraturan
- Algoritma Pembelajaran – Algoritma pembelajaran selanjutnya boleh diklasifikasikan kepada dua kategori seperti pengetegan diselia dan pengetegan tanpa penyeliaan.
- Pembelajaran diselia: Model ML boleh menjajarkan teg secara automatik dengan data terkategori sedia ada dalam pengetegan diselia. Apabila data yang dikategorikan sudah tersedia, algoritma ML boleh memetakan fungsi antara teg dan teks.
- Pembelajaran tanpa seliaan: Ia berlaku apabila terdapat kekurangan data teg sedia ada sebelum ini. Model ML menggunakan algoritma pengelompokan dan berasaskan peraturan untuk mengumpulkan teks yang serupa, seperti berdasarkan sejarah pembelian produk, ulasan, butiran peribadi dan tiket. Kumpulan luas ini boleh dianalisis lebih lanjut untuk mendapatkan cerapan khusus pelanggan yang berharga yang boleh digunakan untuk mereka bentuk pendekatan pelanggan yang disesuaikan.
Klasifikasi Teks: Aplikasi dan Kes Penggunaan
Mengautonomikan pengelompokan atau mengklasifikasikan sebahagian besar teks atau data menghasilkan beberapa faedah, menimbulkan kes penggunaan yang berbeza. Mari lihat beberapa yang paling biasa di sini:
- Pengesanan Spam: Digunakan oleh pembekal perkhidmatan e-mel, pembekal perkhidmatan telekomunikasi dan apl pertahanan untuk mengenal pasti, menapis dan menyekat kandungan spam
- Analisis Sentimen: Menganalisis ulasan dan kandungan yang dijana pengguna untuk sentimen dan konteks asas serta membantu dalam ORM (Pengurusan Reputasi Dalam Talian)
- Pengesanan Niat: Lebih memahami maksud di sebalik gesaan atau pertanyaan yang diberikan oleh pengguna untuk menjana hasil yang tepat dan berkaitan
- Pelabelan Topik: Kategorikan artikel berita atau siaran yang dibuat pengguna mengikut subjek atau topik yang telah ditetapkan
- Pengesanan Bahasa: Kesan bahasa teks dipaparkan atau dibentangkan
- Pengesanan Segera: Kenal pasti dan utamakan komunikasi kecemasan
- Pemantauan Media Sosial: Automatikkan proses mengawasi sebutan media sosial tentang jenama
- Pengkategorian Tiket Sokongan: Susun, atur dan utamakan tiket sokongan dan permintaan perkhidmatan daripada pelanggan
- Organisasi Dokumen: Isih, susun dan standardkan dokumen undang-undang dan perubatan
- Penapisan E-mel: Tapis e-mel berdasarkan syarat tertentu
- Pengesanan Penipuan: Kesan dan tandakan aktiviti yang mencurigakan merentas transaksi
- Penyelidikan pasaran: Fahami keadaan pasaran daripada analisis dan bantu dalam kedudukan produk dan iklan digital yang lebih baik dan banyak lagi
Apakah metrik yang digunakan untuk menilai Klasifikasi teks?
Seperti yang kami nyatakan, pengoptimuman model tidak dapat dielakkan untuk memastikan prestasi model anda sentiasa tinggi. Memandangkan model boleh mengalami gangguan teknikal dan kejadian seperti halusinasi, adalah penting bahawa model tersebut diluluskan melalui teknik pengesahan yang ketat sebelum ia ditayangkan secara langsung atau dipersembahkan kepada khalayak ujian.
Untuk melakukan ini, anda boleh memanfaatkan teknik penilaian berkuasa yang dipanggil Pengesahan Silang.
Pengesahan bersilang
Ini melibatkan pembahagian data latihan kepada bahagian yang lebih kecil. Setiap bahagian kecil data latihan kemudiannya digunakan sebagai sampel untuk melatih dan mengesahkan model anda. Semasa anda memulakan proses, model anda berlatih pada sebahagian kecil awal data latihan yang disediakan dan diuji terhadap bongkah lain yang lebih kecil. Keputusan akhir prestasi model ditimbang dengan hasil yang dijana oleh model anda yang dilatih pada data beranotasi pengguna.
Metrik Utama Digunakan Dalam Pengesahan Silang
| Ketepatan | Balik | Kepersisan | Skor F1 |
|---|---|---|---|
| yang menunjukkan bilangan ramalan yang betul atau hasil yang dijana mengenai jumlah ramalan | yang menunjukkan ketekalan dalam meramalkan hasil yang betul jika dibandingkan dengan jumlah ramalan yang betul | yang menunjukkan keupayaan model anda untuk meramalkan lebih sedikit positif palsu | yang menentukan prestasi model keseluruhan dengan mengira min harmonik ingat dan ketepatan |
Bagaimanakah anda melaksanakan klasifikasi teks?
Walaupun kedengarannya menakutkan, proses mendekati klasifikasi teks adalah sistematik dan biasanya melibatkan langkah-langkah berikut:
- Susun set data latihan: Langkah pertama ialah menyusun set data latihan yang pelbagai untuk membiasakan dan mengajar model untuk mengesan perkataan, frasa, corak dan sambungan lain secara autonomi. Model latihan yang mendalam boleh dibina di atas asas ini.
- Sediakan set data: Data yang disusun kini sedia. Walau bagaimanapun, ia masih mentah dan tidak berstruktur. Langkah ini melibatkan pembersihan dan penyeragaman data untuk menjadikannya sedia mesin. Teknik seperti anotasi dan tokenisasi diikuti dalam fasa ini.
- Latih model pengelasan teks: Setelah data distrukturkan, fasa latihan bermula. Model belajar daripada data beranotasi dan mula membuat sambungan daripada set data suapan. Memandangkan lebih banyak data latihan dimasukkan ke dalam model, mereka belajar dengan lebih baik dan menjana hasil yang dioptimumkan secara autonomi yang sejajar dengan niat asas mereka.
- Menilai dan mengoptimumkan: Langkah terakhir ialah penilaian, di mana anda membandingkan hasil yang dijana oleh model anda dengan metrik dan penanda aras yang telah dikenal pasti. Berdasarkan keputusan dan inferens, anda boleh menerima panggilan sama ada lebih banyak latihan terlibat atau jika model sedia untuk peringkat penggunaan seterusnya.
Membangunkan alat pengelasan teks yang berkesan dan berwawasan bukanlah mudah. Namun, dengan Saip sebagai rakan kongsi data anda, anda boleh membangunkan data yang berkesan, berskala dan kos efektif Alat pengelasan teks berasaskan AI. Kami mempunyai banyak set data beranotasi dengan tepat dan sedia untuk digunakan yang boleh disesuaikan untuk keperluan unik model anda. Kami menukar teks anda menjadi kelebihan daya saing; hubungi hari ini.
