Dokumentklassifisering

AI-basert dokumentklassifisering – fordeler, prosess og brukssaker

I vår digitale verden behandler bedrifter tonnevis av data daglig. Data holder organisasjonen i gang og hjelper den med å ta bedre informerte beslutninger. Bedrifter oversvømmes av dokumenter, fra ansatte som lager nye til dokumenter som kommer inn i organisasjonen fra ulike kilder som e-poster, portaler, fakturaer, kvitteringer, søknader, forslag, krav og mer.

Med mindre noen gjennomgår disse dokumentene, er det ingen måte å vite hva et bestemt dokument handler om eller den beste måten å behandle det på. Det er imidlertid vanskelig å manuelt behandle hvert dokument for å vite hvor og hvordan det skal lagres.

La oss utforske dokumentklassifisering, forstå hvorfor dokumentklassifisering er avgjørende for en bedrift, og studere hvordan datasyn, naturlig språkbehandling og optisk tegngjenkjenning spiller en rolle i dokumentklassifisering eller dokumentbehandling.

Hva er dokumentklassifisering?

Dokumentklassifisering er å skille eller gruppere dokumenter i klasser eller forhåndsdefinerte kategorier. Dokumentklassifisering er designet for å gjøre det enklere å tildele, filtrere, analysere og administrere dokumenter. Dokumentene er klassifisert etter merking og tagging avhengig av innholdet deres.

Manuelle dokumentklassifiseringsoppgaver kan være en stor flaskehals for mange virksomheter siden de er tidkrevende, feilutsatte og ressurskrevende. Når automatiske klassifiseringsmodeller basert på NLP og ML brukes, blir teksten i et dokument identifisert, tagget og kategorisert automatisk.

Dokumentklassifiseringsoppgaver er vanligvis basert på to klassifiseringer: tekst og visuell. Tekstklassifisering er basert på innholdets sjanger, tema eller type. Natural Language Processing brukes til å forstå tekstens konsept, følelser og kontekst. Visuell klassifisering gjøres basert på de visuelle strukturelle elementene som finnes i dokumentet ved hjelp av Computer Vision og bildegjenkjenningssystemer.

Hvorfor krever bedrifter dokumentklassifisering?

Dokumentklassifisering

Alle bedrifter, store som små, må forholde seg til dokumentasjon for å administrere den daglige driften. Siden det er umulig å behandle hvert dokument manuelt, er det nødvendig å bruke et automatisk dokumentklassifiseringssystem. Dokumentklassifiseringssystemet lar bedrifter organisere innhold og gjøre det tilgjengelig når som helst.

Dokumentklassifisering har flere bruksområder i ulike bransjer, fra sykehus til virksomheter.

  • Det hjelper bedrifter med å automatisere dokumenthåndtering og -behandling.
  • Dokumentklassifisering er en hverdagslig og repeterende oppgave, automatisering av prosessen reduserer behandlingsfeil og forbedrer behandlingstiden.
  • Automatisering av dokumenter forbedrer også effektiviteten, påliteligheten og skalerbarheten.

Dokumentklassifisering vs. Tekstklassifisering

Tekstklassifisering og dokumentklassifisering brukes noen ganger om hverandre. Selv om det er en veldig liten forskjell mellom de to, er det viktig å vite hvordan de skiller seg.

Tekst klassifisering handler om å bruke teknikker for å analysere tekst i tekstbaserte dokumenter. Teksten kan klassifiseres på ulike nivåer, som f.eks

SetningsnivåUndersetningsnivå
Tekstklassifiseringen er basert på informasjonen i en enkelt setning.Undersetningsnivået trekker underuttrykk fra setninger.
AvsnittsnivåDokumentnivå
Trekker ut kjerneinformasjonen eller den mest kritiske informasjonen fra et enkelt avsnitt.Tegn viktig informasjon fra hele dokumentet.

Tekstklassifisering er en undergruppe av dokumentklassifisering som utelukkende omhandler klassifisering av teksten i et gitt dokument. Mens tekstklassifisering bare omhandler teksten, dokumentklassifisering er både tekstlig og visuell. I tekstklassifisering brukes bare teksten til å klassifisere, mens i dokumentklassifisering kan hele dokumentet brukes for kontekst.

Hvordan fungerer dokumentklassifisering?

Dokumentklassifisering kan gjøres ved hjelp av to metoder: manuell og automatisk. Ved manuell klassifisering må en menneskelig bruker gjennomgå dokumenter, finne sammenhenger mellom konsepter og kategorisere deretter. I automatisk dokumentklassifisering brukes maskinlæring og dyplæringsteknikker. La oss nøste opp i dokumentklassifiseringsmetoder ved å forstå de ulike dokumenttypene en virksomhet behandler.

Strukturerte dokumenter

Et dokument inneholder godt formaterte data med konsekvent nummerering og fonter. Oppsettet av dokumentet er også konsistent og har ingen avvik. Å bygge klassifiseringsverktøy for slike strukturerte dokumenter er enkelt og forutsigbart.

Ustrukturerte dokumenter

Et ustrukturert dokument har innhold presentert i et ikke-strukturert eller åpent format. Eksempler inkluderer brev, kontrakter og bestillinger. Siden de er inkonsekvente, blir det utfordrende å finne kritisk informasjon.

Dokumentklassifisering

La oss diskutere AI Training Data-kravet i dag.

Dokumentklassifiseringsteknikker?

Automatisk dokumentklassifisering bruker maskinlæring og naturlig språkbehandlingsteknikker for å forenkle, automatisere og fremskynde kategoriseringsprosessen. Maskinlæring gjør dokumentklassifisering mindre tungvint, raskere, mer nøyaktig, skalerbar og objektiv.

Dokumentklassifisering kan gjøres ved hjelp av tre teknikker. De er

Regelbasert teknikk

Den regelbaserte teknikken er basert på språklige mønstre og regler som gir instruksjoner til modellen. Modellene er opplært til å identifisere språkmønstre, morfologi, syntaks, semantikk og mer for å merke teksten. Denne teknikken kan stadig forbedres, nye regler legges til og improviseres for å trekke ut nøyaktig innsikt. Imidlertid kan denne teknikken være tidkrevende, uskalerbar og kompleks.

Veiledet læring

Et sett med tagger er definert i overvåket læring, og flere tekster er manuelt tagget slik at maskinlæringssystemet kan lære å lage nøyaktige spådommer. Algoritmen trenes manuelt på et sett med merkede dokumenter. Jo mer data du mater inn i systemet, jo bedre blir resultatet. Hvis for eksempel teksten sier «Tjenesten var rimelig», bør taggen stå under «priser». Når modellens opplæring er fullført, kan den automatisk forutsi usette dokumenter.

Uovervåket læring

Ved uovervåket læring er lignende dokumenter gruppert i ulike klynger. Denne læringen krever ingen forkunnskaper. Dokumentene er kategorisert basert på fonter, temaer, maler og mer. Hvis reglene er forhåndsdefinert, finjustert og perfeksjonert, kan denne modellen levere klassifisering med nøyaktighet.

Dokumentklassifiseringsprosess

Å bygge en automatisert dokumentklassifiseringsalgoritme innebærer dyp læring og arbeidsflyter for maskinlæring.

Dokumentklassifiseringsprosess

Trinn 1: Datainnsamling

Datainnsamling er kanskje det mest avgjørende trinnet i opplæring av dokumentklassifiseringsalgoritmer. Det er nødvendig å samle dokumenter fra ulike kategorier slik at algoritmen kan lære å klassifisere dem.

For eksempel, hvis modellen din er pålagt å klassifisere i fem forskjellige kategorier, må du ha et datasett som inneholder minimum 300 dokumenter per kategori.

Sørg også for at datasettet du bruker for opplæringen er riktig merket. Hvis datasettet er feil, vil modellen du bygger være full av problemer.

Trinn 2: Parameterbestemmelse

Før du trener modellen, må du bestemme parametrene for å trene maskinlæringsmodellene. Beregningene du definerer på dette stadiet kan endres for å gjøre modellen mer nøyaktig og pålitelig i sine spådommer.

Trinn 3: Modellopplæring

Etter innstilling av parametrene, må modellen trenes. Hvis du akkurat har kommet i gang med modellutvikling, kan du prøve å bruke åpen kildekode-datasett for opplærings- og testformål.

Hvis modellen vanligvis fungerer med en maskinlæringsalgoritme, kan du importere modellen eller utføre koding basert på algoritmens logikk.

Trinn 4: Modellevaluering

Evaluering av modellen etter opplæringen er avgjørende for å forbedre dens effektivitet og nøyaktighet. Begynn med å dele datasettet i to brede seksjoner, en for trening og den andre for testing. Bruk 70 % av datasettet til opplæring av modellen, og resten, 30 %, til testing og evaluering.

Virkelige brukstilfeller

Dokumentklassifisering brukes til å løse flere forretningsproblemer. Selv om de fleste brukstilfeller ikke er klassifiseringsoppgaver, finner algoritmen seg brukt til å løse flere virkelige problemer.

  • Spam Deteksjon

    Dokumentklassifisering, spesielt tekstklassifisering, brukes til å oppdage uønsket spam. Modellen er opplært til å oppdage spamfraser og deres frekvens for å avgjøre om meldingen er spam. For eksempel bruker Googles Gmail Spam-detektor Natural Language Processing-teknikken for å oppdage ofte forekommende ord i søppelposter og slippe e-posten i riktig mappe.

  • Sentiment Analyse

    Sentimentanalyse gjennom sosial lytting hjelper bedrifter med å forstå kundene deres, deres meninger og anmeldelser. Ved å klassifisere anmeldelser, tilbakemeldinger og klager og kategorisere dem basert på deres emosjonelle natur, hjelper de NLP-baserte modellene med sentimentanalyse. Modellen er opplært til å trekke ut ord som betegner eller har positive eller negative konnotasjoner.

  • Billett eller prioritert klassifisering

    Enhver bedrifts kundeserviceavdeling kommer over mange serviceforespørsler og billetter. Et automatisert dokumentklassifiseringsverktøy kan hjelpe med å vasse gjennom det enorme volumet av billetter. Ved hjelp av NLP kan prioriterte billetter rutes til riktig avdeling. Dette forbedrer hastigheten på oppløsning, behandling og service betydelig.

  • Gjenkjenning av objekter

    Automatisert dokumentklassifisering brukes også til å behandle store mengder visuelle data i dokumenter ved å klassifisere dem i henhold til kategorier. Objektgjenkjenning brukes vanligvis i e-handel eller produksjonsenheter for å klassifisere produkter.

Komme i gang med dokumentklassifisering drevet av AI

Dokumenter inneholder data som er kritiske for virksomhetens funksjon. Dokumentene inneholder verdifull innsikt som fremmer driften, tjenestene og vekstmålene til en organisasjon.

Klassifisering av dokumenter er imidlertid en kjedelig, men nødvendig oppgave. Siden dokumentklassifisering er en utfordring, spesielt hvis volumet er relativt høyt, er det nødvendig med et automatisert dokumentklassifiseringssystem.

En AI-basert dokumentklassifiseringsmodell trent av maskinlæringsalgoritmer er effektiv, kostnadseffektiv, feilfri og nøyaktig. Men prosessen kan starte bare når modellen du bygger er trent på kvalitet og nøyaktig taggede datasett.

Shaip bringer til deg forhåndsmerkede datasett som hjelper til med å utvikle nøyaktige klassifiseringsmodeller. Ta kontakt med oss ​​og kom i gang med dokumentklassifiseringsverktøyet ditt med en gang.

Sosial Share