I vår digitala värld behandlar företag massor av data dagligen. Data håller organisationen igång och hjälper den att fatta mer välgrundade beslut. Företag svämmar över med dokument, från anställda som skapar nya till dokument som kommer in i organisationen från olika källor som e-post, portaler, fakturor, kvitton, ansökningar, förslag, reklamationer med mera.
Om inte någon granskar dessa dokument, finns det inget sätt att veta vad ett visst dokument handlar om eller det bästa sättet att bearbeta det. Det är dock svårt att manuellt bearbeta varje dokument för att veta var och hur det ska lagras.
Låt oss utforska dokumentklassificering, förstå varför dokumentklassificering är avgörande för ett företag och studera hur datorseende, naturlig språkbehandling och optisk teckenigenkänning spelar en roll i dokumentklassificering eller dokumentbehandling.
Vad är dokumentklassificering?
Manuella dokumentklassificeringsuppgifter kan vara en stor flaskhals för många företag eftersom de är tidskrävande, felbenägna och resurskrävande. När automatiska klassificeringsmodeller baserade på NLP och ML används, identifieras, taggas och kategoriseras texten i ett dokument automatiskt.
Dokumentklassificeringsuppgifter baseras i allmänhet på två klassificeringar: text och visuell. Textklassificering baseras på innehållets genre, tema eller typ. Natural Language Processing används för att förstå textens koncept, känslor och sammanhang. Visuell klassificering görs baserat på de visuella strukturella elementen som finns i dokumentet med hjälp av datorseende och bildigenkänningssystem.
Varför kräver företag dokumentklassificering?
Alla företag, stora som små, måste hantera dokumentation för att hantera sin dagliga verksamhet. Eftersom det är omöjligt att behandla varje dokument manuellt är det nödvändigt att använda ett automatiskt dokumentklassificeringssystem. Dokumentklassificeringssystemet tillåter företag att organisera innehåll och göra det tillgängligt när som helst.
Dokumentklassificering har flera användningsfall inom olika branscher, från sjukhus till företag.
- Det hjälper företag att automatisera dokumenthantering och bearbetning.
- Dokumentklassificering är en vardaglig och repetitiv uppgift, automatisering av processen minskar bearbetningsfel och förbättrar handläggningstiden.
- Automatisering av dokument förbättrar också effektivitet, tillförlitlighet och skalbarhet.
Dokumentklassificering vs. Textklassificering
Textklassificering och dokumentklassificering används ibland omväxlande. Även om det finns en mycket liten skillnad mellan de två, är det viktigt att veta hur de skiljer sig åt.
Textklassificering handlar om att använda tekniker för att analysera text i textbaserade dokument. Texten kan klassificeras på olika nivåer, som t.ex
| Meningsnivå | Bimeningsnivå |
|---|---|
| Textklassificeringen baseras på informationen i en enda mening. | Undermeningsnivån drar underuttryck inifrån meningar. |
| Styckenivå | Dokumentnivå |
|---|---|
| Extraherar kärnan eller den mest kritiska informationen från ett enda stycke. | Rita viktig information från hela dokumentet. |
Textklassificering är en delmängd av dokumentklassificering som helt handlar om att klassificera texten i ett visst dokument. Medan textklassificering endast handlar om texten, dokumentklassificering är både textuell och visuell. I textklassificering används endast texten för att klassificera, medan i dokumentklassificering kan hela dokumentet användas för sammanhang.
Hur fungerar dokumentklassificering?
Dokumentklassificering kan göras med två metoder: manuell och automatisk. Vid manuell klassificering måste en mänsklig användare granska dokument, hitta samband mellan begrepp och kategorisera därefter. I automatisk dokumentklassificering används maskininlärning och djupinlärningstekniker. Låt oss reda ut metoder för dokumentklassificering genom att förstå de olika typerna av dokument som en verksamhet bearbetar.
Strukturerade dokument
Ett dokument innehåller välformaterade data med konsekvent numrering och teckensnitt. Dokumentets layout är också konsekvent och har inga avvikelser. Att bygga klassificeringsverktyg för sådana strukturerade dokument är enkelt och förutsägbart.
Ostrukturerade dokument
Ett ostrukturerat dokument har innehåll presenterat i ett ostrukturerat eller öppet format. Exempel inkluderar brev, kontrakt och beställningar. Eftersom de är inkonsekventa blir det utmanande att hitta viktig information.
Dokumentklassificeringstekniker?
Automatisk dokumentklassificering använder maskininlärning och naturliga språkbehandlingstekniker för att förenkla, automatisera och påskynda kategoriseringsprocessen. Maskininlärning gör dokumentklassificering mindre krånglig, snabbare, mer exakt, skalbar och opartisk.
Dokumentklassificering kan göras med hjälp av tre tekniker. Dom är
Regelbaserad teknik
Den regelbaserade tekniken bygger på språkliga mönster och regler som ger instruktioner till modellen. Modellerna är tränade för att identifiera språkmönster, morfologi, syntax, semantik och mer för att tagga texten. Denna teknik kan ständigt förbättras, nya regler läggas till och improviseras för att extrahera korrekta insikter. Denna teknik kan dock vara tidskrävande, omöjlig och komplex.
Övervakat lärande
En uppsättning taggar definieras i övervakad inlärning, och flera texter är manuellt taggade så att maskininlärningssystemet kan lära sig att göra korrekta förutsägelser. Algoritmen tränas manuellt på en uppsättning taggade dokument. Ju mer data du matar in i systemet, desto bättre blir resultatet. Om texten till exempel säger "Tjänsten var överkomlig", bör taggen stå under "prissättning". När modellens utbildning är klar kan den automatiskt förutsäga osynliga dokument.
Oövervakat lärande
Vid oövervakat lärande grupperas liknande dokument i olika kluster. Detta lärande kräver inga förkunskaper. Dokumenten är kategoriserade utifrån typsnitt, teman, mallar med mera. Om reglerna är fördefinierade, tweakade och fulländade kan denna modell leverera klassificering med noggrannhet.
Dokumentklassificeringsprocessen
Att bygga en automatiserad dokumentklassificeringsalgoritm innebär djupinlärning och arbetsflöden för maskininlärning.
Steg 1: Datainsamling
Datainsamling är kanske det mest avgörande steget i utbildningsalgoritmer för klassificering av dokument. Det är nödvändigt att samla in dokument från olika kategorier så att algoritmen kan lära sig att klassificera dem.
Till exempel, om din modell måste klassificeras i fem olika kategorier, måste du ha en datauppsättning som innehåller minst 300 dokument per kategori.
Se också till att datauppsättningen du använder för utbildningen är korrekt taggad. Om datauppsättningen är felaktig kommer modellen du bygger att vara full av problem.
Steg 2: Parameterbestämning
Innan du tränar modellen måste du bestämma parametrarna för att träna maskininlärningsmodellerna. De mätvärden du definierar i detta skede kan modifieras för att göra modellen mer exakt och tillförlitlig i sina förutsägelser.
Steg 3: Modellutbildning
Efter inställning av parametrarna måste modellen tränas. Om du precis har börjat med modellutveckling kan du prova att använda datauppsättningar med öppen källkod för utbildnings- och testsyften.
Om modellen vanligtvis fungerar med en maskininlärningsalgoritm kan du importera modellen eller utföra kodning baserat på algoritmens logik.
Steg 4: Modellutvärdering
Att utvärdera modellen efter utbildningen är viktigt för att förbättra dess effektivitet och precision. Börja med att dela upp datauppsättningen i två breda sektioner, en för träning och den andra för testning. Använd 70 % av datamängden för att träna modellen och resten, 30 %, för testning och utvärdering.
Verkliga användningsfall
Dokumentklassificering används för att lösa flera affärsproblem. Även om de flesta användningsfall inte är klassificeringsuppgifter, finner sig algoritmen anställd för att lösa flera verkliga problem.
Spam upptäckt
Dokumentklassificering, särskilt textklassificering, används för att upptäcka oönskad spam. Modellen är tränad att upptäcka skräppostfraser och deras frekvens för att avgöra om meddelandet är skräppost. Googles skräppostdetektor för Gmail använder till exempel tekniken Natural Language Processing för att upptäcka ofta förekommande ord i skräppostmeddelanden och släppa e-postmeddelandet i rätt mapp.
Sentimentanalys
Sentimentanalys genom socialt lyssnande hjälper företag att förstå sina kunder, deras åsikter och deras recensioner. Genom att klassificera recensioner, feedback och klagomål och kategorisera dem baserat på deras känslomässiga natur hjälper de NLP-baserade modellerna till med sentimentanalys. Modellen är tränad att extrahera ord som betecknar eller har positiva eller negativa konnotationer.
Biljett eller prioriterad klassificering
Varje företags kundserviceavdelning stöter på många serviceförfrågningar och biljetter. Ett automatiserat dokumentklassificeringsverktyg kan hjälpa till att vada igenom den enorma mängden biljetter. Med hjälp av NLP kan prioritetsbiljetter dirigeras till rätt avdelning. Detta förbättrar avsevärt hastigheten för upplösning, bearbetning och service.
Objektsigenkänning
Automatiserad dokumentklassificering används också för att bearbeta stora mängder visuella data i dokument genom att klassificera dem efter kategorier. Objektigenkänning används vanligtvis i e-handel eller tillverkningsenheter för att klassificera produkter.
Komma igång med dokumentklassificering Drivs av AI
Dokument innehåller data som är avgörande för verksamhetens funktion. Dokumenten innehåller värdefulla insikter som främjar en organisations verksamhet, tjänster och tillväxtmål.
Att klassificera dokument är dock en tråkig men nödvändig uppgift. Eftersom dokumentklassificering är en utmaning, särskilt om volymen är relativt hög, är det nödvändigt att ha ett automatiserat dokumentklassificeringssystem.
En AI-baserad dokumentklassificeringsmodell tränad av maskininlärningsalgoritmer är effektiv, kostnadseffektiv, felfri och korrekt. Men processen kan bara starta när modellen du bygger är tränad på kvalitet och korrekt taggade datauppsättningar.
Shaip ger dig förtaggade datamängder som hjälper till att utveckla korrekta klassificeringsmodeller. Kontakta oss och kom igång med ditt dokumentklassificeringsverktyg direkt.
