Data är supermakten som förändrar det digitala landskapet i dagens värld. Från e-post till inlägg på sociala medier, det finns data överallt. Det är sant att företag aldrig har haft tillgång till så mycket data, men räcker det med tillgång till data? Den rika informationskällan blir värdelös eller föråldrad när den inte bearbetas.
Ostrukturerad text kan vara en rik källa till information, men den kommer inte att vara användbar för företag om inte data organiseras, kategoriseras och analyseras. Ostrukturerad data, såsom text, ljud, videor och sociala medier, uppgår till 80 -90% av all data. Dessutom uppges knappt 18 % av organisationerna dra fördel av sin organisations ostrukturerade data.
Att manuellt sålla igenom terabyte av data som lagras på servrarna är en tidskrävande och ärligt talat omöjlig uppgift. Men med framstegen inom maskininlärning, naturlig språkbehandling och automatisering är det möjligt att strukturera och analysera textdata snabbt och effektivt. Det första steget i dataanalys är textklassificering.
Vad är textklassificering?
Textklassificering eller kategorisering är processen att gruppera text i förutbestämda kategorier eller klasser. Genom att använda denna maskininlärningsmetod kan alla text – dokument, webbfiler, studier, juridiska dokument, medicinska rapporter och mer – kan klassificeras, organiseras och struktureras.
Textklassificering är det grundläggande steget i naturlig språkbehandling som har flera användningsområden för att upptäcka skräppost. Sentimentanalys, avsiktsdetektion, datamärkning och mer.
Möjliga användningsfall av textklassificering
Övervaka nödsituationer
Textklassificering används i stor utsträckning av brottsbekämpande myndigheter. Genom att skanna inlägg och konversationer på sociala medier och använda textklassificeringsverktyg kan de upptäcka panikkonversationer genom att filtrera efter brådska och upptäcka negativa eller akuta svar.
Identifiera sätt att marknadsföra varumärken
Marknadsförare använder textklassificering för att marknadsföra sina varumärken och produkter. Företag kan tjäna sina kunder bättre genom att övervaka användarrecensioner, svar, feedback och konversationer om deras varumärken eller produkter online och identifiera påverkare, promotorer och belackare.
Datahantering underlättas
Belastningen att hantera data underlättas med textklassificering. Akademin, forskare, förvaltning, myndigheter och jurister drar nytta av textklassificering när den ostrukturerade informationen kategoriseras i grupper.
Kategorisera serviceförfrågningar
Företag hanterar massor av serviceförfrågningar varje dag. Att manuellt gå igenom var och en för att förstå deras syfte, brådska och leverans är en utmaning. Med AI-baserad textklassificering är det lättare för företag att tagga jobb baserat på kategori, plats och krav och organisera resurser effektivt.
Förbättra webbplatsens användarupplevelse
Textklassificering hjälper till att analysera produktens innehåll och bild och tilldela den till rätt kategori för att förbättra användarupplevelsen när du handlar. Textklassificering hjälper också att identifiera korrekt innehåll på webbplatserna som nyhetsportaler, bloggar, e-handelsbutiker, nyhetskuratorer och mer.
När ML-modellen är tränad på AI som automatiskt kategoriserar objekt under förinställda kategorier, kan du snabbt konvertera tillfälliga webbläsare till kunder.
Textklassificeringsprocess
Textklassificeringsprocessen börjar med förbearbetning, val av funktioner, extrahering och klassificering av data.
Förbearbetning
tokenization: Text är uppdelad i mindre och enklare textformer för enkel klassificering.
Normalisering: All text i ett dokument måste vara på samma nivå av förståelse. Vissa former av normalisering inkluderar,
- Upprätthålla grammatiska eller strukturella standarder över hela texten, som att ta bort blanksteg eller skiljetecken. Eller behålla gemener i hela texten.
- Ta bort prefix och suffix från ord och återföra dem till deras grundord.
- Att ta bort stoppord som "och" "är" "det" och fler som inte ger texten mervärde.
Funktionsval
Funktionsval är ett grundläggande steg i textklassificering. Processen syftar till att representera texter med de mest relevanta egenskaperna. Funktionsval hjälper till att ta bort irrelevanta data och förbättra noggrannheten.
Funktionsval minskar indatavariabeln i modellen genom att endast använda de mest relevanta data och eliminera brus. Baserat på vilken typ av lösning du söker kan dina AI-modeller designas för att endast välja de relevanta funktionerna från texten.
Särdragsextraktion
Funktionsextraktion är ett valfritt steg som vissa företag tar för att extrahera ytterligare nyckelfunktioner i data. Funktionsextraktion använder flera tekniker, såsom kartläggning, filtrering och klustring. Den främsta fördelen med att använda funktionsextraktion är – det hjälper till att ta bort redundant data och förbättrar hastigheten med vilken ML-modellen utvecklas.
Tagga data till förutbestämda kategorier
Att tagga text till fördefinierade kategorier är det sista steget i textklassificering. Det kan göras på tre olika sätt,
- Manuell märkning
- Regelbaserad matchning
- Inlärningsalgoritmer – Inlärningsalgoritmerna kan vidare klassificeras i två kategorier, såsom övervakad taggning och oövervakad taggning.
- Övervakad inlärning: ML-modellen kan automatiskt anpassa taggarna med befintliga kategoriserade data i övervakad taggning. När kategoriserad data redan finns tillgänglig kan ML-algoritmerna kartlägga funktionen mellan taggarna och texten.
- Oövervakad inlärning: Det händer när det saknas tidigare taggade data. ML-modeller använder klustring och regelbaserade algoritmer för att gruppera liknande texter, till exempel baserat på produktköphistorik, recensioner, personlig information och biljetter. Dessa breda grupper kan analyseras ytterligare för att dra värdefulla kundspecifika insikter som kan användas för att utforma skräddarsydda kundansatser.
Textklassificering: Tillämpningar och användningsfall
Autonomisering av gruppering eller klassificering av stora bitar av text eller data ger flera fördelar, vilket ger upphov till distinkta användningsfall. Låt oss titta på några av de vanligaste här:
- Spam upptäckt: Används av e-postleverantörer, telekomtjänsteleverantörer och försvarsappar för att identifiera, filtrera och blockera skräppostinnehåll
- Sentimentanalys: Analysera recensioner och användargenererat innehåll för underliggande känslor och sammanhang och hjälpa till med ORM (Online Reputation Management)
- Avsiktsdetektering: Bättre förstå avsikten bakom uppmaningar eller frågor från användare för att generera korrekta och relevanta resultat
- Ämnesmärkning: Kategorisera nyhetsartiklar eller användarskapade inlägg efter fördefinierade ämnen eller ämnen
- Språkdetektering: Identifiera språket en text visas eller presenteras på
- Brådskande upptäckt: Identifiera och prioritera nödkommunikation
- Social Media Monitoring: Automatisera processen att hålla utkik efter omnämnanden av varumärken i sociala medier
- Kategorisering av supportbiljetter: Sammanställ, organisera och prioritera supportbiljetter och serviceförfrågningar från kunder
- Dokumentorganisation: Sortera, strukturera och standardisera juridiska och medicinska dokument
- E-postfiltrering: Filtrera e-postmeddelanden baserat på specifika villkor
- Spårning av bedrägerier: Upptäck och flagga misstänkta aktiviteter över transaktioner
- Marknadsundersökning: Förstå marknadsförhållanden från analyser och hjälpa till med bättre positionering av produkter och digitala annonser med mera
Vilka mått används för att utvärdera textklassificering?
Som vi nämnde är modelloptimering oundviklig för att säkerställa att din modellprestanda är konsekvent hög. Eftersom modeller kan stöta på tekniska fel och fall som hallucinationer, är det viktigt att de genomgår rigorösa valideringstekniker innan de tas live eller presenteras för en testpublik.
För att göra detta kan du använda en kraftfull utvärderingsteknik som kallas Cross-Validation.
Korsvalidering
Detta innebär att dela upp träningsdata i mindre bitar. Varje liten bit av träningsdata används sedan som ett exempel för att träna och validera din modell. När du kickstartar processen tränar din modell på den första lilla biten av träningsdata som tillhandahålls och testas mot andra mindre bitar. Slutresultaten av modellens prestanda vägs mot resultaten som genereras av din modell tränad på användarkommentarer.
Nyckelmått som används vid korsvalidering
| Noggrannhet | Recall | Precision | F1-poäng |
|---|---|---|---|
| som anger antalet rätta förutsägelser eller resultat som genereras avseende totala förutsägelser | vilket anger konsekvensen i att förutsäga de rätta resultaten jämfört med de totala rätta förutsägelserna | vilket anger din modells förmåga att förutsäga färre falska positiva resultat | som bestämmer modellens övergripande prestanda genom att beräkna det harmoniska medelvärdet av återkallande och precision |
Hur utför du textklassificering?
Även om det låter skrämmande, är processen att närma sig textklassificering systematisk och involverar vanligtvis följande steg:
- Skapa en träningsdatauppsättning: Det första steget är att sammanställa en mångsidig uppsättning träningsdata för att bekanta med och lära modeller att detektera ord, fraser, mönster och andra kopplingar autonomt. Fördjupade utbildningsmodeller kan byggas på denna grund.
- Förbered datasetet: Den sammanställda datan är nu klar. Men det är fortfarande rått och ostrukturerat. Detta steg innebär rengöring och standardisering av data för att göra den maskinklar. Tekniker som annotering och tokenisering följs i denna fas.
- Träna textklassificeringsmodellen: När data är strukturerade börjar träningsfasen. Modeller lär sig av kommenterade data och börjar skapa kopplingar från de matade datamängderna. När mer träningsdata matas in i modeller lär de sig bättre och genererar autonomt optimerade resultat som är anpassade till deras grundläggande avsikt.
- Utvärdera och optimera: Det sista steget är utvärderingen, där du jämför resultat genererade av dina modeller med föridentifierade mätvärden och riktmärken. Baserat på resultat och slutsatser kan du ta en uppmaning om mer utbildning är involverad eller om modellen är redo för nästa steg av implementeringen.
Att utveckla ett effektivt och insiktsfullt textklassificeringsverktyg är inte lätt. Ändå med Shaip som din datapartner kan du utveckla en effektiv, skalbar och kostnadseffektiv AI-baserat textklassificeringsverktyg. Vi har massor av exakt kommenterade och färdiga datauppsättningar som kan anpassas för din modells unika krav. Vi gör din text till en konkurrensfördel; ta kontakt idag.
