W naszym cyfrowym świecie firmy przetwarzają codziennie mnóstwo danych. Dane utrzymują organizację w ruchu i pomagają podejmować bardziej świadome decyzje. Firmy są zalewane dokumentami, od pracowników tworzących nowe do dokumentów wpływających do organizacji z różnych źródeł, takich jak e-maile, portale, faktury, pokwitowania, wnioski, propozycje, roszczenia i inne.
Dopóki ktoś nie przejrzy tych dokumentów, nie ma sposobu, aby dowiedzieć się, czego dotyczy dany dokument lub jak najlepiej go przetworzyć. Jednak ręczne przetwarzanie każdego dokumentu, aby wiedzieć, gdzie i jak powinien być przechowywany, jest trudne.
Przyjrzyjmy się klasyfikacji dokumentów, zrozummy, dlaczego klasyfikacja dokumentów ma kluczowe znaczenie dla firmy, i zbadajmy, w jaki sposób wizja komputerowa, przetwarzanie języka naturalnego i optyczne rozpoznawanie znaków odgrywają rolę w klasyfikacji lub przetwarzaniu dokumentów.
Co to jest klasyfikacja dokumentów?
Ręczne zadania klasyfikacji dokumentów mogą być dużym wąskim gardłem dla wielu firm, ponieważ są czasochłonne, podatne na błędy i pochłaniają zasoby. Gdy używane są modele automatycznej klasyfikacji oparte na NLP i ML, tekst w dokumencie jest automatycznie identyfikowany, oznaczany i kategoryzowany.
Zadania klasyfikacji dokumentów są generalnie oparte na dwóch klasyfikacjach: tekstowej i wizualnej. Klasyfikacja tekstu jest oparta na gatunku, temacie lub typie treści. Przetwarzanie języka naturalnego służy do zrozumienia koncepcji, emocji i kontekstu tekstu. Klasyfikacja wizualna dokonywana jest na podstawie wizualnych elementów strukturalnych obecnych w dokumencie za pomocą systemów Computer Vision i rozpoznawania obrazu.
Dlaczego firmy wymagają klasyfikacji dokumentów?
Każda firma, duża i mała, musi zajmować się dokumentacją, aby zarządzać swoimi codziennymi operacjami. Ponieważ nie jest możliwe ręczne przetworzenie każdego dokumentu, konieczne jest zastosowanie automatycznego systemu klasyfikacji dokumentów. System klasyfikacji dokumentów umożliwia firmom organizowanie treści i udostępnianie ich w dowolnym momencie.
Klasyfikacja dokumentów ma kilka przypadków użycia w różnych branżach, od szpitali po przedsiębiorstwa.
- Pomaga firmom zautomatyzować zarządzanie i przetwarzanie dokumentów.
- Klasyfikacja dokumentów to żmudne i powtarzalne zadanie, a automatyzacja procesu zmniejsza liczbę błędów przetwarzania i skraca czas realizacji.
- Automatyzacja dokumentów poprawia również wydajność, niezawodność i skalowalność.
Klasyfikacja dokumentów Vs. Klasyfikacja tekstu
Klasyfikacja tekstu i klasyfikacja dokumentów są czasami używane zamiennie. Chociaż istnieje bardzo niewielka różnica między tymi dwoma, ważne jest, aby wiedzieć, czym się różnią.
Klasyfikacja tekstu polega na stosowaniu technik analizy tekstu w dokumentach tekstowych. Tekst można klasyfikować na różnych poziomach, np
| Poziom zdania | Poziom zdania podrzędnego |
|---|---|
| Klasyfikacja tekstu opiera się na informacjach zawartych w jednym zdaniu. | Poziom podzdań rysuje wyrażenia podrzędne ze zdań. |
| Poziom akapitu | Poziom dokumentu |
|---|---|
| Wydobywa podstawowe lub najbardziej krytyczne informacje z jednego akapitu. | Wyciągnij ważne informacje z całego dokumentu. |
Klasyfikacja tekstu to podzbiór klasyfikacji dokumentów, który zajmuje się wyłącznie klasyfikacją tekstu w dowolnym dokumencie. Podczas gdy klasyfikacja tekstu dotyczy tylko tekstu, klasyfikacja dokumentów ma charakter zarówno tekstowy, jak i wizualny. W klasyfikacji tekstu do klasyfikowania używany jest tylko tekst, podczas gdy w klasyfikacji dokumentów cały dokument może służyć jako kontekst.
Jak działa klasyfikacja dokumentów?
Klasyfikacji dokumentów można dokonać za pomocą dwóch metod: ręcznej i automatycznej. W ręcznej klasyfikacji użytkownik musi przeglądać dokumenty, znajdować relacje między pojęciami i odpowiednio kategoryzować. W automatycznej klasyfikacji dokumentów wykorzystywane są techniki machine learning i deep learning. Rozwikłajmy metody klasyfikacji dokumentów, poznając różne typy dokumentów przetwarzanych przez firmę.
Dokumenty strukturalne
Dokument zawiera dobrze sformatowane dane ze spójną numeracją i czcionkami. Układ dokumentu jest również spójny i nie ma odchyleń. Tworzenie narzędzi do klasyfikacji dokumentów o takiej strukturze jest łatwe i przewidywalne.
Dokumenty nieustrukturyzowane
Dokument nieustrukturyzowany ma treść przedstawioną w nieustrukturyzowanym lub otwartym formacie. Przykładami są listy, umowy i zamówienia. Ponieważ są one niespójne, znalezienie krytycznych informacji staje się trudne.
Techniki klasyfikacji dokumentów?
Automatyczna klasyfikacja dokumentów wykorzystuje techniki uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego w celu uproszczenia, zautomatyzowania i przyspieszenia procesu kategoryzacji. Uczenie maszynowe sprawia, że klasyfikacja dokumentów jest mniej kłopotliwa, szybsza, dokładniejsza, skalowalna i obiektywna.
Klasyfikacji dokumentów można dokonać za pomocą trzech technik. Oni są
Technika oparta na regułach
Technika oparta na regułach opiera się na wzorcach i regułach językowych, które dostarczają instrukcji modelowi. Modele są szkolone w zakresie identyfikowania wzorców językowych, morfologii, składni, semantyki i nie tylko w celu oznaczania tekstu. Technikę tę można stale ulepszać, dodawać nowe reguły i improwizować, aby uzyskać dokładne spostrzeżenia. Jednak ta technika może być czasochłonna, nieskalowalna i złożona.
Nadzorowana nauka
Zestaw tagów jest definiowany w uczeniu nadzorowanym, a kilka tekstów jest ręcznie oznaczanych, aby system uczenia maszynowego mógł nauczyć się dokonywać dokładnych prognoz. Algorytm jest szkolony ręcznie na zbiorze oznakowanych dokumentów. Im więcej danych wprowadzisz do systemu, tym lepszy wynik. Na przykład, jeśli tekst mówi: „Usługa była przystępna cenowo”, tag powinien znajdować się pod hasłem „cena”. Po zakończeniu uczenia modelu może on automatycznie przewidywać niewidoczne dokumenty.
Uczenie się bez nadzoru
W uczeniu nienadzorowanym podobne dokumenty są grupowane w różne klastry. Ta nauka nie wymaga żadnej wcześniejszej wiedzy. Dokumenty są podzielone na kategorie na podstawie czcionek, motywów, szablonów i nie tylko. Jeśli reguły są wstępnie zdefiniowane, dopracowane i udoskonalone, ten model może zapewnić dokładną klasyfikację.
Proces klasyfikacji dokumentów
Tworzenie zautomatyzowanego algorytmu klasyfikacji dokumentów obejmuje przepływy pracy związane z uczeniem głębokim i uczeniem maszynowym.
Krok 1: Gromadzenie danych
Zbieranie danych jest prawdopodobnie najważniejszym krokiem w szkoleniu algorytmów klasyfikacji dokumentów. Konieczne jest zebranie dokumentów z różnych kategorii, aby algorytm nauczył się, jak je klasyfikować.
Na przykład, jeśli Twój model ma klasyfikować do pięciu różnych kategorii, musisz mieć zestaw danych zawierający co najmniej 300 dokumentów na kategorię.
Upewnij się również, że zestaw danych używany do szkolenia jest poprawnie oznaczony. Jeśli zestaw danych jest nieprawidłowy, model, który zbudujesz, będzie pełen problemów.
Krok 2: Określenie parametrów
Przed uczeniem modelu należy określić parametry do uczenia modeli uczenia maszynowego. Metryki zdefiniowane na tym etapie można modyfikować, aby model był dokładniejszy i bardziej niezawodny w przewidywaniach.
Krok 3: Szkolenie modelowe
Po ustawieniu parametrów należy wytrenować model. Jeśli dopiero zaczynasz opracowywać modele, możesz spróbować użyć zestawów danych typu open source do celów szkoleniowych i testowych.
Jeśli model zwykle działa z algorytmem uczenia maszynowego, możesz zaimportować model lub wykonać kodowanie na podstawie logiki algorytmu.
Krok 4: Ocena modelu
Ocena modelu po szkoleniu jest niezbędna do zwiększenia jego efektywności i dokładności. Rozpocznij od podzielenia zestawu danych na dwie obszerne sekcje, jedną do szkolenia, a drugą do testowania. Użyj 70% zestawu danych do uczenia modelu, a pozostałe 30% do testowania i oceny.
Rzeczywiste przypadki użycia
Klasyfikacja dokumentów jest wykorzystywana do rozwiązywania kilku problemów biznesowych. Chociaż większość przypadków użycia nie jest zadaniami klasyfikacyjnymi, algorytm znajduje zastosowanie do rozwiązania kilku rzeczywistych problemów.
Wykrywanie spamu
Klasyfikacja dokumentów, aw szczególności klasyfikacja tekstu, służy do wykrywania niechcianego spamu. Model jest szkolony w wykrywaniu fraz spamowych i ich częstotliwości w celu określenia, czy wiadomość jest spamem. Na przykład wykrywacz spamu w Gmailu firmy Google wykorzystuje technikę przetwarzania języka naturalnego do wykrywania często występujących słów w wiadomościach-śmieciach i umieszczania wiadomości w odpowiednim folderze.
Analiza sentymentów
Analiza nastrojów poprzez słuchanie społecznościowe pomaga firmom zrozumieć swoich klientów, ich opinie i recenzje. Klasyfikując recenzje, opinie i skargi oraz kategoryzując je na podstawie ich natury emocjonalnej, modele oparte na NLP pomagają w analizie nastrojów. Model jest szkolony w celu wyodrębniania słów, które oznaczają lub mają pozytywne lub negatywne konotacje.
Bilet lub klasyfikacja priorytetowa
Dział obsługi klienta każdej firmy napotyka wiele zgłoszeń serwisowych i zgłoszeń. Zautomatyzowane narzędzie do klasyfikacji dokumentów może pomóc przebrnąć przez ogromną liczbę zgłoszeń. Korzystając z NLP, zgłoszenia priorytetowe mogą być kierowane do właściwego działu. To znacznie poprawia szybkość rozdzielczości, przetwarzania i obsługi.
Rozpoznawanie obiektów
Zautomatyzowana klasyfikacja dokumentów jest również wykorzystywana do przetwarzania dużych ilości danych wizualnych w dokumentach poprzez klasyfikowanie ich według kategorii. Rozpoznawanie obiektów jest zwykle używane w handlu elektronicznym lub jednostkach produkcyjnych do klasyfikowania produktów.
Pierwsze kroki z klasyfikacją dokumentów wspieraną przez sztuczną inteligencję
Dokumenty zawierają dane krytyczne dla funkcjonowania firmy. Dokumenty zawierają cenne spostrzeżenia, które wspierają operacje, usługi i cele rozwoju organizacji.
Jednak klasyfikowanie dokumentów jest żmudnym, ale koniecznym zadaniem. Ponieważ klasyfikacja dokumentów jest wyzwaniem, zwłaszcza jeśli wolumen jest stosunkowo duży, konieczne jest posiadanie zautomatyzowanego systemu klasyfikacji dokumentów.
Oparty na sztucznej inteligencji model klasyfikacji dokumentów wyszkolony przez algorytmy uczenia maszynowego jest wydajny, opłacalny, wolny od błędów i dokładny. Ale proces ten może rozpocząć się tylko wtedy, gdy model, który budujesz, jest szkolony na wysokiej jakości i dokładnie oznakowanych zestawach danych.
Shaip przynosi do ciebie wstępnie oznakowane zbiory danych które pomagają w opracowaniu dokładnych modeli klasyfikacyjnych. Skontaktuj się z nami i od razu zacznij korzystać z narzędzia do klasyfikacji dokumentów.
