Στον ψηφιακό μας κόσμο, οι επιχειρήσεις επεξεργάζονται τόνους δεδομένων καθημερινά. Τα δεδομένα διατηρούν τον οργανισμό σε λειτουργία και τον βοηθούν να λαμβάνει καλύτερα ενημερωμένες αποφάσεις. Οι επιχειρήσεις κατακλύζονται από έγγραφα, από υπαλλήλους που δημιουργούν νέα έως έγγραφα που εισέρχονται στον οργανισμό από διάφορες πηγές, όπως email, πύλες, τιμολόγια, αποδείξεις, αιτήσεις, προτάσεις, αξιώσεις και άλλα.
Εάν κάποιος δεν ελέγξει αυτά τα έγγραφα, δεν υπάρχει τρόπος να γνωρίζουμε τι αφορά ένα συγκεκριμένο έγγραφο ή τον καλύτερο τρόπο επεξεργασίας του. Ωστόσο, η μη αυτόματη επεξεργασία κάθε εγγράφου για να γνωρίζει πού και πώς πρέπει να αποθηκευτεί είναι δύσκολη.
Ας εξερευνήσουμε την ταξινόμηση εγγράφων, ας καταλάβουμε γιατί η ταξινόμηση εγγράφων είναι ζωτικής σημασίας για μια επιχείρηση και ας μελετήσουμε πώς το Computer Vision, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας και η οπτική αναγνώριση χαρακτήρων παίζουν ρόλο στην ταξινόμηση εγγράφων ή στην επεξεργασία εγγράφων.
Τι είναι η ταξινόμηση εγγράφων;
Οι χειροκίνητες εργασίες ταξινόμησης εγγράφων μπορεί να αποτελέσουν τεράστιο εμπόδιο για πολλές επιχειρήσεις, καθώς είναι χρονοβόρες, επιρρεπείς σε σφάλματα και απαιτούν πόρους. Όταν χρησιμοποιούνται μοντέλα αυτόματης ταξινόμησης που βασίζονται σε NLP και ML, το κείμενο σε ένα έγγραφο προσδιορίζεται, επισημαίνεται και κατηγοριοποιείται αυτόματα.
Οι εργασίες ταξινόμησης εγγράφων βασίζονται γενικά σε δύο ταξινομήσεις: κείμενο και οπτική. Η ταξινόμηση του κειμένου βασίζεται στο είδος, το θέμα ή τον τύπο του περιεχομένου. Η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας χρησιμοποιείται για την κατανόηση της έννοιας, των συναισθημάτων και του πλαισίου του κειμένου. Η οπτική ταξινόμηση γίνεται με βάση τα οπτικά δομικά στοιχεία που υπάρχουν στο έγγραφο χρησιμοποιώντας συστήματα Computer Vision και αναγνώρισης εικόνας.
Γιατί οι επιχειρήσεις απαιτούν ταξινόμηση εγγράφων;
Κάθε επιχείρηση, μεγάλη και μικρή, πρέπει να αντιμετωπίσει την τεκμηρίωση για να διαχειριστεί τις καθημερινές της δραστηριότητες. Δεδομένου ότι είναι αδύνατη η χειροκίνητη επεξεργασία κάθε εγγράφου, είναι απαραίτητο να χρησιμοποιηθεί ένα αυτόματο σύστημα ταξινόμησης εγγράφων. Το σύστημα ταξινόμησης εγγράφων επιτρέπει στις επιχειρήσεις να οργανώνουν περιεχόμενο και να το κάνουν διαθέσιμο ανά πάσα στιγμή.
Η ταξινόμηση εγγράφων έχει πολλές περιπτώσεις χρήσης σε διάφορους κλάδους, από νοσοκομεία έως επιχειρήσεις.
- Βοηθά τις επιχειρήσεις να αυτοματοποιήσουν τη διαχείριση και την επεξεργασία εγγράφων.
- Η ταξινόμηση εγγράφων είναι μια εγκόσμια και επαναλαμβανόμενη εργασία, η αυτοματοποίηση της διαδικασίας μειώνει τα σφάλματα επεξεργασίας και βελτιώνει τον χρόνο διεκπεραίωσης.
- Ο αυτοματισμός των εγγράφων βελτιώνει επίσης την αποτελεσματικότητα, την αξιοπιστία και την επεκτασιμότητα.
Ταξινόμηση εγγράφων Vs. Ταξινόμηση κειμένων
Η ταξινόμηση κειμένου και η ταξινόμηση εγγράφων χρησιμοποιούνται μερικές φορές εναλλακτικά. Αν και υπάρχει μια πολύ μικρή διαφορά μεταξύ των δύο, είναι σημαντικό να γνωρίζουμε πώς διαφέρουν.
Κείμενο ταξινόμησης αφορά τη χρήση τεχνικών για την ανάλυση κειμένου σε έγγραφα που βασίζονται σε κείμενο. Το κείμενο μπορεί να ταξινομηθεί σε διάφορα επίπεδα, όπως π.χ
| Επίπεδο πρότασης | Επίπεδο δευτερεύουσας πρότασης |
|---|---|
| Η ταξινόμηση του κειμένου βασίζεται στις πληροφορίες σε μία μόνο πρόταση. | Το επίπεδο δευτερεύουσας πρότασης αντλεί υπο-εκφράσεις μέσα από προτάσεις. |
| Επίπεδο παραγράφου | Επίπεδο εγγράφου |
|---|---|
| Εξάγει τον πυρήνα ή τις πιο κρίσιμες πληροφορίες από μία παράγραφο. | Σχεδιάστε σημαντικές πληροφορίες από ολόκληρο το έγγραφο. |
Η ταξινόμηση κειμένου είναι ένα υποσύνολο της ταξινόμησης εγγράφων που ασχολείται αποκλειστικά με την ταξινόμηση του κειμένου σε οποιοδήποτε δεδομένο έγγραφο. Ενώ η ταξινόμηση κειμένου ασχολείται μόνο με το κείμενο, ταξινόμηση εγγράφων είναι τόσο κειμενικό όσο και οπτικό. Στην ταξινόμηση κειμένου, μόνο το κείμενο χρησιμοποιείται για ταξινόμηση, ενώ στην ταξινόμηση εγγράφων, το πλήρες έγγραφο μπορεί να χρησιμοποιηθεί ως πλαίσιο.
Πώς λειτουργεί η ταξινόμηση εγγράφων;
Η ταξινόμηση εγγράφων μπορεί να γίνει χρησιμοποιώντας δύο μεθόδους: χειροκίνητη και αυτόματη. Στη χειροκίνητη ταξινόμηση, ένας άνθρωπος χρήστης πρέπει να εξετάσει έγγραφα, να βρει σχέσεις μεταξύ των εννοιών και να κατηγοριοποιήσει ανάλογα. Στην αυτόματη ταξινόμηση εγγράφων, χρησιμοποιούνται τεχνικές μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης. Ας ξεδιαλύνουμε τις μεθόδους ταξινόμησης εγγράφων κατανοώντας τους διαφορετικούς τύπους εγγράφων που διεργάζεται μια επιχείρηση.
Δομημένα Έγγραφα
Ένα έγγραφο περιέχει καλά μορφοποιημένα δεδομένα με συνεπή αρίθμηση και γραμματοσειρές. Η διάταξη του εγγράφου είναι επίσης συνεπής και δεν έχει αποκλίσεις. Η κατασκευή εργαλείων ταξινόμησης για τέτοια δομημένα έγγραφα είναι εύκολη και προβλέψιμη.
Μη δομημένα έγγραφα
Ένα μη δομημένο έγγραφο έχει περιεχόμενα που παρουσιάζονται σε μη δομημένη ή ανοιχτή μορφή. Τα παραδείγματα περιλαμβάνουν επιστολές, συμβόλαια και παραγγελίες. Δεδομένου ότι είναι ασυνεπείς, καθίσταται δύσκολο να εντοπιστούν κρίσιμες πληροφορίες.
Τεχνικές ταξινόμησης εγγράφων;
Η αυτόματη ταξινόμηση εγγράφων χρησιμοποιεί τεχνικές Μηχανικής Εκμάθησης και Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας για την απλοποίηση, την αυτοματοποίηση και την επιτάχυνση της διαδικασίας κατηγοριοποίησης. Η μηχανική εκμάθηση καθιστά την ταξινόμηση εγγράφων λιγότερο επαχθή, ταχύτερη, ακριβέστερη, επεκτάσιμη και αμερόληπτη.
Η ταξινόμηση εγγράφων μπορεί να γίνει χρησιμοποιώντας τρεις τεχνικές. Αυτοί είναι
Τεχνική βάσει κανόνων
Η τεχνική που βασίζεται σε κανόνες βασίζεται σε γλωσσικά πρότυπα και κανόνες που παρέχουν οδηγίες στο μοντέλο. Τα μοντέλα εκπαιδεύονται για να αναγνωρίζουν γλωσσικά μοτίβα, μορφολογία, σύνταξη, σημασιολογία και άλλα για την προσθήκη ετικετών στο κείμενο. Αυτή η τεχνική μπορεί να βελτιώνεται συνεχώς, να προστεθούν νέοι κανόνες και να αυτοσχεδιαστούν για την εξαγωγή ακριβών πληροφοριών. Ωστόσο, αυτή η τεχνική μπορεί να είναι χρονοβόρα, μη επεκτάσιμη και πολύπλοκη.
Εποπτευόμενη μάθηση
Ένα σύνολο ετικετών ορίζεται στην εποπτευόμενη εκμάθηση και πολλά κείμενα επισημαίνονται χειροκίνητα, έτσι ώστε το σύστημα μηχανικής εκμάθησης να μάθει να κάνει ακριβείς προβλέψεις. Ο αλγόριθμος εκπαιδεύεται χειροκίνητα σε ένα σύνολο εγγράφων με ετικέτα. Όσο περισσότερα δεδομένα τροφοδοτείτε στο σύστημα, τόσο καλύτερο είναι το αποτέλεσμα. Για παράδειγμα, εάν το κείμενο λέει "Η υπηρεσία ήταν προσιτή", η ετικέτα θα πρέπει να είναι κάτω από "τιμολόγηση". Μόλις ολοκληρωθεί η εκπαίδευση του μοντέλου, μπορεί να προβλέψει αυτόματα μη ορατά έγγραφα.
Μη εποπτευόμενη μάθηση
Στη μάθηση χωρίς επίβλεψη, παρόμοια έγγραφα ομαδοποιούνται σε διαφορετικά συμπλέγματα. Αυτή η μάθηση δεν απαιτεί προηγούμενη γνώση. Τα έγγραφα κατηγοριοποιούνται με βάση γραμματοσειρές, θέματα, πρότυπα και άλλα. Εάν οι κανόνες είναι προκαθορισμένοι, τροποποιημένοι και τελειοποιημένοι, αυτό το μοντέλο μπορεί να προσφέρει ταξινόμηση με ακρίβεια.
Διαδικασία ταξινόμησης εγγράφων
Η δημιουργία ενός αυτοματοποιημένου αλγορίθμου ταξινόμησης εγγράφων περιλαμβάνει ροές εργασιών βαθιάς μάθησης και μηχανικής εκμάθησης.
Βήμα 1: Συλλογή δεδομένων
Συλλογή δεδομένων είναι ίσως το πιο κρίσιμο βήμα στους αλγόριθμους ταξινόμησης εγγράφων εκπαίδευσης. Είναι απαραίτητο να συγκεντρωθούν έγγραφα από διάφορες κατηγορίες, ώστε ο αλγόριθμος να μάθει πώς να τα ταξινομεί.
Για παράδειγμα, εάν το μοντέλο σας απαιτείται να ταξινομηθεί σε πέντε διαφορετικές κατηγορίες, πρέπει να έχετε ένα σύνολο δεδομένων που να περιέχει τουλάχιστον 300 έγγραφα ανά κατηγορία.
Επίσης, βεβαιωθείτε ότι το σύνολο δεδομένων που χρησιμοποιείτε για την εκπαίδευση έχει επισημανθεί σωστά. Εάν το σύνολο δεδομένων είναι λανθασμένο, το μοντέλο που δημιουργείτε θα έχει προβλήματα.
Βήμα 2: Προσδιορισμός παραμέτρων
Πριν εκπαιδεύσετε το μοντέλο, πρέπει να καθορίσετε τις παραμέτρους για την εκπαίδευση των μοντέλων μηχανικής εκμάθησης. Οι μετρήσεις που ορίζετε σε αυτό το στάδιο μπορούν να τροποποιηθούν για να κάνουν το μοντέλο πιο ακριβές και αξιόπιστο στις προβλέψεις του.
Βήμα 3: Εκπαίδευση μοντέλου
Μετά τη ρύθμιση των παραμέτρων, το μοντέλο πρέπει να εκπαιδευτεί. Εάν μόλις ξεκινήσατε με την ανάπτυξη μοντέλων, μπορείτε να δοκιμάσετε να χρησιμοποιήσετε σύνολα δεδομένων ανοιχτού κώδικα για σκοπούς εκπαίδευσης και δοκιμής.
Εάν το μοντέλο λειτουργεί συνήθως με έναν αλγόριθμο μηχανικής εκμάθησης, μπορείτε να εισαγάγετε το μοντέλο ή να εκτελέσετε κωδικοποίηση με βάση τη λογική του αλγορίθμου.
Βήμα 4: Αξιολόγηση μοντέλου
Η αξιολόγηση του μοντέλου μετά την εκπαίδευση είναι απαραίτητη για την ενίσχυση της αποτελεσματικότητας και της ακρίβειάς του. Ξεκινήστε διαιρώντας το σύνολο δεδομένων σε δύο μεγάλες ενότητες, το ένα για εκπαίδευση και το άλλο για δοκιμή. Χρησιμοποιήστε το 70% του συνόλου δεδομένων για την εκπαίδευση του μοντέλου και το υπόλοιπο, το 30%, για δοκιμή και αξιολόγηση.
Πραγματικές περιπτώσεις χρήσης
Η ταξινόμηση εγγράφων χρησιμοποιείται για την αντιμετώπιση πολλών επιχειρηματικών προβλημάτων. Αν και οι περισσότερες περιπτώσεις χρήσης δεν είναι εργασίες ταξινόμησης, ο αλγόριθμος χρησιμοποιείται για την επίλυση πολλών προβλημάτων της πραγματικής ζωής.
Ανίχνευση ανεπιθύμητων μηνυμάτων
Η ταξινόμηση εγγράφων, ιδιαίτερα η ταξινόμηση κειμένου, χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό ανεπιθύμητων ανεπιθύμητων μηνυμάτων. Το μοντέλο εκπαιδεύεται να ανιχνεύει ανεπιθύμητες φράσεις και τη συχνότητά τους για να προσδιορίζει εάν το μήνυμα είναι ανεπιθύμητο. Για παράδειγμα, ο ανιχνευτής ανεπιθύμητης αλληλογραφίας Gmail της Google χρησιμοποιεί την τεχνική Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας για να ανιχνεύει λέξεις που εμφανίζονται συχνά σε ανεπιθύμητα μηνύματα και να ρίχνει την αλληλογραφία στον σωστό φάκελο.
Ανάλυση συναισθημάτων
Η ανάλυση συναισθήματος μέσω της κοινωνικής ακρόασης βοηθά τις επιχειρήσεις να κατανοήσουν τους πελάτες τους, τις απόψεις τους και τις κριτικές τους. Ταξινομώντας κριτικές, σχόλια και παράπονα και κατηγοριοποιώντας τα με βάση τη συναισθηματική τους φύση, τα μοντέλα που βασίζονται στο NLP βοηθούν στην ανάλυση συναισθημάτων. Το μοντέλο εκπαιδεύεται να εξάγει λέξεις που δηλώνουν ή έχουν θετικές ή αρνητικές συνδηλώσεις.
Εισιτήριο ή Κατάταξη Προτεραιότητας
Το τμήμα εξυπηρέτησης πελατών οποιασδήποτε επιχείρησης συναντά πολλά αιτήματα εξυπηρέτησης και εισιτήρια. Ένα αυτοματοποιημένο εργαλείο ταξινόμησης εγγράφων μπορεί να σας βοηθήσει να ξεπεράσετε τον τεράστιο όγκο των εισιτηρίων. Χρησιμοποιώντας το NLP, τα εισιτήρια προτεραιότητας μπορούν να δρομολογηθούν στο σωστό τμήμα. Αυτό βελτιώνει σημαντικά την ταχύτητα ανάλυσης, επεξεργασίας και συντήρησης.
Αναγνώριση αντικειμένου
Η αυτοματοποιημένη ταξινόμηση εγγράφων χρησιμοποιείται επίσης για την επεξεργασία μεγάλων ποσοτήτων οπτικών δεδομένων σε έγγραφα ταξινομώντας τα σύμφωνα με κατηγορίες. Η αναγνώριση αντικειμένων χρησιμοποιείται συνήθως στο ηλεκτρονικό εμπόριο ή σε μονάδες παραγωγής για την ταξινόμηση προϊόντων.
Ξεκινώντας με την ταξινόμηση εγγράφων Με την υποστήριξη της AI
Τα έγγραφα περιέχουν δεδομένα ζωτικής σημασίας για τη λειτουργία της επιχείρησης. Τα έγγραφα περιέχουν πολύτιμες πληροφορίες που προάγουν τις λειτουργίες, τις υπηρεσίες και τους στόχους ανάπτυξης ενός οργανισμού.
Ωστόσο, η ταξινόμηση εγγράφων είναι μια κουραστική αλλά απαραίτητη εργασία. Δεδομένου ότι η ταξινόμηση εγγράφων είναι μια πρόκληση, ειδικά εάν ο όγκος είναι σχετικά υψηλός, είναι απαραίτητο να υπάρχει ένα αυτοματοποιημένο σύστημα ταξινόμησης εγγράφων.
Ένα μοντέλο ταξινόμησης εγγράφων που βασίζεται σε AI και εκπαιδεύεται από αλγόριθμους μηχανικής μάθησης είναι αποτελεσματικό, οικονομικό, χωρίς σφάλματα και ακριβές. Ωστόσο, η διαδικασία μπορεί να ξεκινήσει μόνο όταν το μοντέλο που δημιουργείτε είναι εκπαιδευμένο σε ποιοτικά και με ακριβή επισήμανση σύνολα δεδομένων.
Ο Shaip σας φέρνει προεπισημασμένα σύνολα δεδομένων που βοηθούν στην ανάπτυξη ακριβών μοντέλων ταξινόμησης. Επικοινωνήστε μαζί μας και ξεκινήστε αμέσως με το εργαλείο ταξινόμησης εγγράφων σας.
