Data on suurvalta, joka muuttaa digitaalista maisemaa nykymaailmassa. Dataa on kaikkialla sähköposteista sosiaalisen median viesteihin. On totta, että yrityksillä ei ole koskaan ollut pääsyä niin paljon dataan, mutta riittääkö tiedon saanti? Rikas tietolähde muuttuu hyödyttömäksi tai vanhentuneeksi, kun sitä ei käsitellä.
Strukturoimaton teksti voi olla rikas tietolähde, mutta siitä ei ole hyötyä yrityksille, ellei tietoja järjestetä, luokitella ja analysoida. Strukturoimatonta dataa, kuten tekstiä, ääntä, videoita ja sosiaalista mediaa, on 80 -90% kaikista tiedoista. Lisäksi tuskin 18 % organisaatioista käyttää hyväkseen organisaationsa jäsentelemätöntä dataa.
Palvelimille tallennettujen teratavujen tietojen manuaalinen seulominen on aikaa vievää ja suoraan sanottuna mahdoton tehtävä. Koneoppimisen, luonnollisen kielen käsittelyn ja automaation edistymisen ansiosta on kuitenkin mahdollista jäsentää ja analysoida tekstidataa nopeasti ja tehokkaasti. Ensimmäinen askel data-analyysissä on tekstin luokittelu.
Mikä on tekstin luokittelu?
Tekstin luokittelu tai luokittelu on prosessi, jossa tekstiä ryhmitellään ennalta määrättyihin luokkiin tai luokkiin. Käyttämällä tätä koneoppimislähestymistapaa mikä tahansa teksti – asiakirjat, verkkotiedostot, tutkimukset, oikeudelliset asiakirjat, lääketieteelliset raportit ja paljon muuta – voidaan luokitella, organisoida ja jäsentää.
Tekstin luokittelu on luonnollisen kielen käsittelyn perusvaihe, jolla on useita käyttötarkoituksia roskapostin havaitsemisessa. Tunneanalyysi, aikomusten havaitseminen, tietojen merkitseminen ja paljon muuta.
Tekstiluokituksen mahdolliset käyttötapaukset
Koneoppimisen tekstiluokittelulla on useita etuja, kuten skaalautuvuus, analyysin nopeus, johdonmukaisuus ja kyky tehdä nopeita päätöksiä reaaliaikaisten keskustelujen perusteella.
Valvo hätätilanteita
Lainvalvontaviranomaiset käyttävät laajasti tekstiluokitusta. Skannaamalla sosiaalisen median viestejä ja keskusteluja ja käyttämällä tekstin luokittelutyökaluja, he voivat havaita paniikkikeskustelut suodattamalla kiireellisyyden ja havaitsemalla negatiiviset tai hätäreaktiot.
Tunnista tapoja mainostaa brändejä
Markkinoijat käyttävät tekstiluokituksia mainostaakseen brändejään ja tuotteitaan. Yritykset voivat palvella asiakkaitaan paremmin seuraamalla käyttäjien arvosteluja, vastauksia, palautetta ja keskusteluja brändeistään tai tuotteistaan verkossa ja tunnistamalla vaikuttajat, edistäjät ja vastustajat.
Tietojen käsittely helpottuu
Tietojen käsittelyä helpottaa tekstiluokittelu. Akateeminen maailma, tutkijat, hallinto, hallitus ja lakimiehet hyötyvät tekstiluokittelusta, kun jäsentämätön data luokitellaan ryhmiin.
Luokittele palvelupyynnöt
Yritykset käsittelevät useita palvelupyyntöjä päivittäin. Jokaisen manuaalinen läpikäynti niiden tarkoituksen, kiireellisyyden ja toimituksen ymmärtämiseksi on haaste. Tekoälypohjaisen tekstiluokituksen ansiosta yritysten on helpompi merkitä työt kategorian, sijainnin ja vaatimuksen perusteella ja organisoida resurssit tehokkaasti.
Paranna verkkosivuston käyttökokemusta
Tekstiluokittelu auttaa analysoimaan tuotteen sisältöä ja kuvaa ja kohdistamaan sen oikeaan kategoriaan, mikä parantaa käyttökokemusta ostoksilla. Tekstin luokittelu auttaa myös tunnistamaan tarkan sisällön sivustoilla, kuten uutisportaaleissa, blogeissa, verkkokaupoissa, uutiskuraattoreissa ja muissa.
Kun ML-malli on koulutettu tekoälyyn, joka luokittelee tuotteet automaattisesti ennalta asetettuihin luokkiin, voit nopeasti muuntaa satunnaiset selaimet asiakkaiksi.
Tekstin luokitteluprosessi
Tekstin luokitteluprosessi alkaa esikäsittelyllä, ominaisuuksien valinnalla, poiminnalla ja tietojen luokituksella.
Esikäsittely
tokenization: Teksti on jaettu pienempiin ja yksinkertaisempiin tekstimuotoihin luokittelun helpottamiseksi.
normalisointi: Asiakirjan kaiken tekstin on oltava samalla ymmärrettävällä tasolla. Joitakin normalisoinnin muotoja ovat mm.
- Kieliopillisten tai rakenteellisten standardien säilyttäminen koko tekstissä, kuten välilyöntien tai välimerkkien poistaminen. Tai käytä pieniä kirjaimia koko tekstissä.
- Etuliitteiden ja jälkiliitteiden poistaminen sanoista ja niiden palauttaminen juurisanaan.
- Pysäytyssanat, kuten "ja" "on" ja muut, jotka eivät lisää tekstiin lisäarvoa, poistetaan.
Ominaisuuksien valinta
Ominaisuuden valinta on olennainen vaihe tekstin luokittelussa. Prosessin tarkoituksena on esittää tekstejä, joissa on olennaisimmat piirteet. Ominaisuusvalinnat auttavat poistamaan epäolennaisia tietoja ja parantamaan tarkkuutta.
Ominaisuuden valinta vähentää mallin syöttömuuttujaa käyttämällä vain olennaisinta dataa ja eliminoimalla kohinaa. Hakimasi ratkaisun tyypin perusteella tekoälymallisi voidaan suunnitella valitsemaan tekstistä vain olennaiset ominaisuudet.
Ominaisuuksien erottaminen
Ominaisuuden purkaminen on valinnainen vaihe, jonka jotkut yritykset sitoutuvat poimimaan muita tärkeitä ominaisuuksia tiedoista. Ominaisuuden poiminnassa käytetään useita tekniikoita, kuten kartoitus, suodatus ja klusterointi. Ominaisuuksien purkamisen käytön ensisijainen etu on – se auttaa poistamaan ylimääräistä dataa ja parantamaan ML-mallin kehittämisen nopeutta.
Tietojen merkitseminen ennalta määritettyihin luokkiin
Tekstin merkitseminen ennalta määritettyihin luokkiin on tekstin luokittelun viimeinen vaihe. Se voidaan tehdä kolmella eri tavalla,
- Manuaalinen merkintä
- Sääntöön perustuva vastaavuus
- Oppimisalgoritmit – Oppimisalgoritmit voidaan edelleen luokitella kahteen luokkaan, kuten valvottu merkintä ja valvomaton merkitseminen.
- Valvottu oppiminen: ML-malli voi kohdistaa tunnisteet automaattisesti olemassa olevien luokiteltujen tietojen kanssa valvotussa merkinnässä. Kun luokiteltua tietoa on jo saatavilla, ML-algoritmit voivat kartoittaa funktion tunnisteiden ja tekstin välillä.
- Valvomaton oppiminen: Se tapahtuu, kun aiemmin tunnistetusta tiedosta on pulaa. ML-mallit käyttävät klusterointia ja sääntöpohjaisia algoritmeja samankaltaisten tekstien ryhmittelyyn, kuten tuoteostohistorian, arvostelujen, henkilötietojen ja lippujen perusteella. Näitä laajoja ryhmiä voidaan analysoida edelleen saadakseen arvokkaita asiakaskohtaisia oivalluksia, joita voidaan käyttää räätälöityjen asiakaslähestymistapojen suunnittelussa.
Tekstin luokittelulle on useita käyttötapauksia eri toimialoilla. Vaikka arvokkaiden oivallusten keräämistä, ryhmittelyä, luokittelua ja tekstidatasta poimimista on aina käytetty useilla aloilla, tekstin luokittelu löytää potentiaaliaan markkinoinnissa, tuotekehityksessä, asiakaspalvelussa, johtamisessa ja hallinnossa. Se auttaa yrityksiä saamaan kilpailukykyä, markkina- ja asiakastuntemusta sekä tekemään tietoihin perustuvia liiketoimintapäätöksiä.
Tehokkaan ja oivaltavan tekstin luokittelutyökalun kehittäminen ei ole helppoa. Shaipin avulla voit kuitenkin kehittää tehokkaan, skaalautuvan ja kustannustehokkaan tekoälypohjaisen tekstin luokittelutyökalun. Meillä on tonnia tarkasti merkityt ja käyttövalmiit tietojoukot joita voidaan mukauttaa mallisi ainutlaatuisten vaatimusten mukaan. Muutamme tekstisi kilpailueduksi; ota yhteyttä jo tänään.
