Data er supermakten som forvandler det digitale landskapet i dagens verden. Fra e-poster til innlegg på sosiale medier, det er data overalt. Det er sant at bedrifter aldri har hatt tilgang til så mye data, men er det nok å ha tilgang til data? Den rike informasjonskilden blir ubrukelig eller foreldet når den ikke blir behandlet.
Ustrukturert tekst kan være en rik kilde til informasjon, men den vil ikke være nyttig for bedrifter med mindre dataene er organisert, kategorisert og analysert. Ustrukturerte data, som tekst, lyd, videoer og sosiale medier, utgjør 80 -90% av alle data. Videre er det rapportert at knapt 18 % av organisasjonene utnytter organisasjonens ustrukturerte data.
Manuell siling gjennom terabyte med data som er lagret på serverne er en tidkrevende og ærlig talt umulig oppgave. Men med fremskritt innen maskinlæring, naturlig språkbehandling og automatisering, er det mulig å strukturere og analysere tekstdata raskt og effektivt. Det første trinnet i dataanalyse er tekst klassifisering.
Hva er tekstklassifisering?
Tekstklassifisering eller kategorisering er prosessen med å gruppere tekst i forhåndsbestemte kategorier eller klasser. Ved å bruke denne tilnærmingen til maskinlæring, kan alle tekst – dokumenter, nettfiler, studier, juridiske dokumenter, medisinske rapporter og mer – kan klassifiseres, organiseres og struktureres.
Tekstklassifisering er det grunnleggende trinnet i naturlig språkbehandling som har flere bruksområder i spam-deteksjon. Sentimentanalyse, intensjonsdeteksjon, datamerking og mer.
Tilfeller av mulig bruk av tekstklassifisering
Overvåk nødsituasjoner
Tekstklassifisering brukes mye av rettshåndhevelsesbyråer. Ved å skanne innlegg og samtaler på sosiale medier og bruke tekstklassifiseringsverktøy, kan de oppdage panikksamtaler ved å filtrere etter haster og oppdage negative eller nødsvar.
Identifiser måter å markedsføre merkevarer på
Markedsførere bruker tekstklassifisering for å markedsføre sine merker og produkter. Bedrifter kan betjene kundene sine bedre ved å overvåke brukeranmeldelser, svar, tilbakemeldinger og samtaler om deres merkevarer eller produkter på nettet og identifisere påvirkere, promotører og kritikere.
Datahåndtering gjort enklere
Byrden med å håndtere data blir enklere med tekstklassifisering. Akademia, forskere, administrasjon, myndigheter og advokater drar nytte av tekstklassifisering når de ustrukturerte dataene kategoriseres i grupper.
Kategoriser tjenesteforespørsler
Bedrifter administrerer massevis av tjenesteforespørsler hver dag. Det er en utfordring å gå gjennom hver enkelt for å forstå formålet, haster og levering. Med AI-basert tekstklassifisering er det lettere for bedrifter å merke jobber basert på kategori, plassering og krav, og organisere ressurser effektivt.
Forbedre brukeropplevelsen på nettstedet
Tekstklassifisering hjelper til med å analysere produktets innhold og bilde og tilordne det til riktig kategori for å forbedre brukeropplevelsen mens du handler. Tekstklassifisering hjelper også med å identifisere nøyaktig innhold på nettstedene som nyhetsportaler, blogger, e-handelsbutikker, nyhetskuratorer og mer.
Når ML-modellen er trent på AI som automatisk kategoriserer varer under forhåndsinnstilte kategorier, kan du raskt konvertere tilfeldige nettlesere til kunder.
Tekstklassifiseringsprosess
Tekstklassifiseringsprosessen starter med forhåndsbehandling, funksjonsvalg, utvinning og klassifisering av data.
Forbehandling
Tokenisering: Tekst brytes ned i mindre og enklere tekstformer for enkel klassifisering.
normalisering: All tekst i et dokument må være på samme forståelsesnivå. Noen former for normalisering inkluderer,
- Opprettholde grammatiske eller strukturelle standarder på tvers av teksten, for eksempel fjerning av mellomrom eller tegnsetting. Eller opprettholde små bokstaver gjennom hele teksten.
- Fjerne prefikser og suffikser fra ord og bringe dem tilbake til rotordet.
- Å fjerne stoppord som 'og' 'er' 'den' og flere som ikke tilfører teksten verdi.
Funksjonsvalg
Feature selection is a fundamental step in text classification. The process is aimed at representing texts with the most relevant features. Feature selections help remove irrelevant data, and enhance accuracy.
Funksjonsvalg reduserer inngangsvariabelen i modellen ved å bruke bare de mest relevante dataene og eliminere støy. Basert på typen løsning du søker, kan AI-modellene dine designes for å velge bare de relevante funksjonene fra teksten.
Funksjonsekstraksjon
Funksjonsutvinning er et valgfritt trinn som enkelte virksomheter tar for å trekke ut flere nøkkelfunksjoner i dataene. Funksjonsutvinning bruker flere teknikker, for eksempel kartlegging, filtrering og gruppering. Den primære fordelen med å bruke funksjonsekstraksjon er – det hjelper til med å fjerne overflødige data og forbedre hastigheten som ML-modellen utvikles med.
Merking av data til forhåndsbestemte kategorier
Merking av tekst til forhåndsdefinerte kategorier er det siste trinnet i tekstklassifisering. Det kan gjøres på tre forskjellige måter,
- Manuell merking
- Regelbasert matching
- Læringsalgoritmer - Læringsalgoritmene kan videre klassifiseres i to kategorier som overvåket tagging og uovervåket tagging.
- Overvåket læring: ML-modellen kan automatisk justere taggene med eksisterende kategoriserte data i overvåket tagging. Når kategoriserte data allerede er tilgjengelige, kan ML-algoritmene kartlegge funksjonen mellom taggene og teksten.
- Uovervåket læring: Det skjer når det er mangel på tidligere eksisterende taggede data. ML-modeller bruker klynging og regelbaserte algoritmer for å gruppere lignende tekster, for eksempel basert på produktkjøpshistorikk, anmeldelser, personlige detaljer og billetter. Disse brede gruppene kan analyseres videre for å trekke verdifull kundespesifikk innsikt som kan brukes til å designe skreddersydde kundetilnærminger.
Det er flere brukstilfeller for tekstklassifisering på tvers av bransjer. Selv om innsamling, gruppering, klassifisering og utvinning av verdifull innsikt fra tekstdata alltid har blitt brukt på flere felt, finner tekstklassifisering sitt potensiale innen markedsføring, produktutvikling, kundeservice, ledelse og administrasjon. Det hjelper bedrifter med å få konkurransedyktig intelligens, markeds- og kundekunnskap og ta datastøttede forretningsbeslutninger.
Det er ikke lett å utvikle et effektivt og innsiktsfullt tekstklassifiseringsverktøy. Likevel, med Shaip som datapartner, kan du utvikle et effektivt, skalerbart og kostnadseffektivt AI-basert tekstklassifiseringsverktøy. Vi har tonnevis av nøyaktig kommenterte og klare til bruk datasett som kan tilpasses for modellens unike krav. Vi gjør teksten din til et konkurransefortrinn; ta kontakt i dag.
Text Classification: Applications and Use Cases
Autonomizing grouping or classifying large chunks of text or data yields several benefits, giving rise to distinct use cases. Let’s look at some of the most common ones here:
- Spam Deteksjon: Used by email service providers, telecom service providers, and defender apps to identify, filter, and block spam content
- Sentimentanalyse: Analyze reviews and user-generated content for underlying sentiment and context and assist in ORM (Online Reputation Management)
- Intent Detection: Better understand the intent behind prompts or queries provided by users to generate accurate and relevant results
- Topic Labeling: Categorize news articles or user-created posts by predefined subjects or topics
- Språkgjenkjenning: Detect the language a text is displayed or presented in
- Urgency Detection: Identify and prioritize emergency communications
- Social Media Monitoring: Automate the process of keeping an eye out for social media mentions of brands
- Support Ticket Categorization: Compile, organize, and prioritize support tickets and service requests from customers
- Dokumentorganisasjon: Sort, structure, and standardize legal and medical documents
- E-postfiltrering: Filter emails based on specific conditions
- Oppdagelse av svindel: Detect and flag suspicious activities across transactions
- Markedsundersøkelser: Understand market conditions from analyses and assist in better positioning of products and digital ads and more
What metrics are used to evaluate text Classification?
Like we mentioned, model optimization is inevitable to ensure your model performance is consistently high. Since models can encounter technical glitches and instances like hallucinations, it’s essential that they are passed through rigorous validation techniques before they are taken live or presented to a test audience.
To do this, you can leverage a powerful evaluation technique called Cross-Validation.
Kryssvalidering
This involves breaking up training data into smaller chunks. Each small chunk of training data is then used as a sample to train and validate your model. As you kickstart the process, your model trains on the initial small chunk of training data provided and is tested against other smaller chunks. The end results of model performance are weighed against the results generated by your model trained on user-annotated data.
Key Metrics Used In Cross-Validation
| Nøyaktighet | Husker | Precision | F1-poengsum |
|---|---|---|---|
| which denotes the number of right predictions or results generated concerning total predictions | which denotes the consistency in predicting the right outcomes when compared to the total right predictions | which denotes your model’s ability to predict fewer false positives | which determines the overall model performance by calculating the harmonic mean of recall and precision |
How do you execute text classification?
While it sounds daunting, the process of approaching text classification is systematic and usually involves the following steps:
- Curate a training dataset: The first step is compiling a diverse set of training data to familiarize and teach models to detect words, phrases, patterns, and other connections autonomously. In-depth training models can be built on this foundation.
- Forbered datasettet: The compiled data is now ready. However, it’s still raw and unstructured. This step involves cleaning and standardizing the data to make it machine-ready. Techniques such as annotation and tokenization are followed in this phase.
- Train the text classification model: Once the data is structured, the training phase begins. Models learn from annotated data and start making connections from the fed datasets. As more training data is fed into models, they learn better and autonomously generate optimized results that are aligned to their fundamental intent.
- Evaluate and optimize: The final step is the evaluation, where you compare results generated by your models with pre-identified metrics and benchmarks. Based on results and inferences, you can take a call on whether more training is involved or if the model is ready for the next stage of deployment.
