Τα δεδομένα είναι η υπερδύναμη που μεταμορφώνει το ψηφιακό τοπίο στον σημερινό κόσμο. Από τα email μέχρι τις αναρτήσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, υπάρχουν δεδομένα παντού. Είναι αλήθεια ότι οι επιχειρήσεις δεν είχαν ποτέ πρόσβαση σε τόσα πολλά δεδομένα, αλλά αρκεί η πρόσβαση στα δεδομένα; Η πλούσια πηγή πληροφοριών γίνεται άχρηστη ή ξεπερασμένη όταν δεν υποβάλλεται σε επεξεργασία.
Το μη δομημένο κείμενο μπορεί να είναι μια πλούσια πηγή πληροφοριών, αλλά δεν θα είναι χρήσιμο για τις επιχειρήσεις, εκτός εάν τα δεδομένα οργανωθούν, κατηγοριοποιηθούν και αναλυθούν. Τα μη δομημένα δεδομένα, όπως κείμενο, ήχος, βίντεο και μέσα κοινωνικής δικτύωσης, ανέρχονται σε 80 -90% όλων των δεδομένων. Επιπλέον, μόλις το 18% των οργανισμών φέρεται να εκμεταλλεύεται τα μη δομημένα δεδομένα του οργανισμού τους.
Το μη αυτόματο κοσκίνισμα μέσω terabyte δεδομένων που είναι αποθηκευμένα στους διακομιστές είναι μια χρονοβόρα και ειλικρινά αδύνατη εργασία. Ωστόσο, με τις εξελίξεις στη μηχανική εκμάθηση, την επεξεργασία φυσικής γλώσσας και την αυτοματοποίηση, είναι δυνατή η δομή και η ανάλυση δεδομένων κειμένου γρήγορα και αποτελεσματικά. Το πρώτο βήμα στην ανάλυση δεδομένων είναι ταξινόμηση κειμένου.
Τι είναι η ταξινόμηση κειμένου;
Η ταξινόμηση ή η κατηγοριοποίηση κειμένου είναι η διαδικασία ομαδοποίησης του κειμένου σε προκαθορισμένες κατηγορίες ή κλάσεις. Χρησιμοποιώντας αυτήν την προσέγγιση μηχανικής μάθησης, οποιαδήποτε κείμενο – έγγραφα, αρχεία ιστού, μελέτες, νομικά έγγραφα, ιατρικές εκθέσεις και άλλα – μπορεί να ταξινομηθεί, να οργανωθεί και να δομηθεί.
Η ταξινόμηση κειμένου είναι το βασικό βήμα στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας που έχει πολλές χρήσεις στον εντοπισμό ανεπιθύμητων μηνυμάτων. Ανάλυση συναισθήματος, ανίχνευση πρόθεσης, επισήμανση δεδομένων και πολλά άλλα.
Πιθανές περιπτώσεις χρήσης ταξινόμησης κειμένων
Υπάρχουν πολλά πλεονεκτήματα από τη χρήση της ταξινόμησης κειμένου μηχανικής μάθησης, όπως η επεκτασιμότητα, η ταχύτητα ανάλυσης, η συνέπεια και η δυνατότητα λήψης γρήγορων αποφάσεων με βάση συνομιλίες σε πραγματικό χρόνο.
Παρακολούθηση Έκτακτης Ανάγκης
Η ταξινόμηση κειμένων χρησιμοποιείται εκτενώς από τις υπηρεσίες επιβολής του νόμου. Σαρώνοντας αναρτήσεις και συνομιλίες στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και εφαρμόζοντας εργαλεία ταξινόμησης κειμένου, μπορούν να ανιχνεύσουν συνομιλίες πανικού φιλτράροντας για επείγοντα περιστατικά και ανιχνεύοντας αρνητικές ή επείγουσες απαντήσεις.
Προσδιορίστε τρόπους προώθησης επωνυμιών
Οι έμποροι χρησιμοποιούν ταξινόμηση κειμένου για να προωθήσουν τις μάρκες και τα προϊόντα τους. Οι επιχειρήσεις μπορούν να εξυπηρετούν καλύτερα τους πελάτες τους παρακολουθώντας τις κριτικές των χρηστών, τις απαντήσεις, τα σχόλια και τις συζητήσεις σχετικά με τις επωνυμίες ή τα προϊόντα τους στο διαδίκτυο και εντοπίζοντας τους παράγοντες επιρροής, τους υποστηρικτές και τους επικριτές.
Ο χειρισμός δεδομένων έγινε ευκολότερος
Το βάρος του χειρισμού δεδομένων γίνεται ευκολότερο με την ταξινόμηση κειμένου. Η ακαδημαϊκή κοινότητα, οι ερευνητές, η διοίκηση, η κυβέρνηση και οι επαγγελματίες του δικαίου επωφελούνται από την ταξινόμηση κειμένων όταν τα αδόμητα δεδομένα κατηγοριοποιούνται σε ομάδες.
Κατηγοριοποίηση αιτημάτων υπηρεσίας
Οι επιχειρήσεις διαχειρίζονται έναν τόνο αιτημάτων υπηρεσιών κάθε μέρα. Η μη αυτόματη διερεύνηση του καθενός για την κατανόηση του σκοπού, του επείγοντος και της παράδοσης είναι μια πρόκληση. Με την ταξινόμηση κειμένου που βασίζεται σε τεχνητή νοημοσύνη, είναι ευκολότερο για τις επιχειρήσεις να επισημαίνουν θέσεις εργασίας βάσει κατηγορίας, τοποθεσίας και απαίτησης και να οργανώνουν αποτελεσματικά τους πόρους.
Βελτιώστε την εμπειρία χρήστη του ιστότοπου
Η ταξινόμηση κειμένου βοηθά στην ανάλυση του περιεχομένου και της εικόνας του προϊόντος και την αντιστοίχιση του στη σωστή κατηγορία για τη βελτίωση της εμπειρίας χρήστη κατά τις αγορές. Η ταξινόμηση κειμένου βοηθά επίσης στον εντοπισμό ακριβούς περιεχομένου στους ιστότοπους, όπως πύλες ειδήσεων, ιστολόγια, καταστήματα ηλεκτρονικού εμπορίου, επιμελητές ειδήσεων και άλλα.
Όταν το μοντέλο ML εκπαιδεύεται σε τεχνητή νοημοσύνη που κατηγοριοποιεί αυτόματα τα στοιχεία σε προκαθορισμένες κατηγορίες, μπορείτε να μετατρέψετε γρήγορα τα περιστασιακά προγράμματα περιήγησης σε πελάτες.
Διαδικασία ταξινόμησης κειμένων
Η διαδικασία ταξινόμησης κειμένου ξεκινά με την προεπεξεργασία, την επιλογή χαρακτηριστικών, την εξαγωγή και την ταξινόμηση δεδομένων.
Προεπεξεργασία
Διακριτικά: Το κείμενο αναλύεται σε μικρότερες και απλούστερες μορφές κειμένου για εύκολη ταξινόμηση.
Ομαλοποίηση: Όλο το κείμενο σε ένα έγγραφο πρέπει να είναι στο ίδιο επίπεδο κατανόησης. Ορισμένες μορφές κανονικοποίησης περιλαμβάνουν,
- Διατήρηση γραμματικών ή δομικών προτύπων σε όλο το κείμενο, όπως η αφαίρεση κενών διαστημάτων ή σημείων στίξης. Ή διατήρηση πεζών γραμμάτων σε όλο το κείμενο.
- Αφαίρεση προθεμάτων και επιθημάτων από λέξεις και επαναφορά τους στη ρίζα τους.
- Αφαίρεση λέξεων τερματισμού όπως «και» «είναι» «το» και άλλες που δεν προσθέτουν αξία στο κείμενο.
Επιλογή χαρακτηριστικών
Η επιλογή χαρακτηριστικών είναι ένα θεμελιώδες βήμα στην ταξινόμηση του κειμένου. Η διαδικασία στοχεύει στην αναπαράσταση κειμένων με το πιο σχετικό χαρακτηριστικό. Οι επιλογές λειτουργιών βοηθούν στην κατάργηση άσχετων δεδομένων και ενισχύουν την ακρίβεια.
Η επιλογή χαρακτηριστικών μειώνει τη μεταβλητή εισόδου στο μοντέλο χρησιμοποιώντας μόνο τα πιο σχετικά δεδομένα και εξαλείφοντας τον θόρυβο. Με βάση τον τύπο της λύσης που αναζητάτε, τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης σας μπορούν να σχεδιαστούν ώστε να επιλέγουν μόνο τις σχετικές λειτουργίες από το κείμενο.
Εξαγωγή χαρακτηριστικών
Η εξαγωγή χαρακτηριστικών είναι ένα προαιρετικό βήμα που αναλαμβάνουν ορισμένες επιχειρήσεις να εξαγάγουν επιπλέον βασικά χαρακτηριστικά στα δεδομένα. Η εξαγωγή χαρακτηριστικών χρησιμοποιεί διάφορες τεχνικές, όπως χαρτογράφηση, φιλτράρισμα και ομαδοποίηση. Το κύριο πλεονέκτημα της χρήσης της εξαγωγής χαρακτηριστικών είναι – βοηθά στην αφαίρεση περιττών δεδομένων και στη βελτίωση της ταχύτητας με την οποία αναπτύσσεται το μοντέλο ML.
Προσθήκη ετικετών δεδομένων σε προκαθορισμένες κατηγορίες
Η προσθήκη ετικετών σε κείμενο σε προκαθορισμένες κατηγορίες είναι το τελευταίο βήμα στην ταξινόμηση του κειμένου. Μπορεί να γίνει με τρεις διαφορετικούς τρόπους,
- Χειροκίνητη επισήμανση
- Αντιστοίχιση βάσει κανόνων
- Αλγόριθμοι εκμάθησης – Οι αλγόριθμοι εκμάθησης μπορούν περαιτέρω να ταξινομηθούν σε δύο κατηγορίες, όπως η εποπτευόμενη προσθήκη ετικετών και η επισήμανση χωρίς επίβλεψη.
- Εποπτευόμενη εκμάθηση: Το μοντέλο ML μπορεί αυτόματα να ευθυγραμμίσει τις ετικέτες με τα υπάρχοντα κατηγοριοποιημένα δεδομένα στην εποπτευόμενη προσθήκη ετικετών. Όταν τα κατηγοριοποιημένα δεδομένα είναι ήδη διαθέσιμα, οι αλγόριθμοι ML μπορούν να αντιστοιχίσουν τη συνάρτηση μεταξύ των ετικετών και του κειμένου.
- Εκμάθηση χωρίς επίβλεψη: Συμβαίνει όταν υπάρχει έλλειψη προηγούμενων δεδομένων με ετικέτα. Τα μοντέλα ML χρησιμοποιούν ομαδοποίηση και αλγόριθμους βασισμένους σε κανόνες για την ομαδοποίηση παρόμοιων κειμένων, όπως με βάση το ιστορικό αγορών προϊόντων, τις κριτικές, τα προσωπικά στοιχεία και τα εισιτήρια. Αυτές οι ευρείες ομάδες μπορούν να αναλυθούν περαιτέρω για να αντληθούν πολύτιμες γνώσεις ειδικά για τους πελάτες που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για το σχεδιασμό προσαρμοσμένων προσεγγίσεων πελατών.
Υπάρχουν πολλαπλές περιπτώσεις χρήσης για ταξινόμηση κειμένων μεταξύ των βιομηχανιών. Αν και η συλλογή, η ομαδοποίηση, η ταξινόμηση και η εξαγωγή πολύτιμων γνώσεων από δεδομένα κειμένου χρησιμοποιούνταν πάντα σε πολλούς τομείς, η ταξινόμηση κειμένων βρίσκει τις δυνατότητές της στο μάρκετινγκ, την ανάπτυξη προϊόντων, την εξυπηρέτηση πελατών, τη διαχείριση και τη διοίκηση. Βοηθά τις επιχειρήσεις να αποκτήσουν ανταγωνιστική ευφυΐα, γνώση της αγοράς και των πελατών και να λαμβάνουν επιχειρηματικές αποφάσεις που βασίζονται σε δεδομένα.
Η ανάπτυξη ενός αποτελεσματικού και διορατικού εργαλείου ταξινόμησης κειμένων δεν είναι εύκολη. Ωστόσο, με τον Shaip ως συνεργάτη δεδομένων σας, μπορείτε να αναπτύξετε ένα αποτελεσματικό, επεκτάσιμο και οικονομικό εργαλείο ταξινόμησης κειμένου που βασίζεται σε τεχνητή νοημοσύνη. Έχουμε τόνους με ακριβή σχολιασμό και έτοιμα προς χρήση σύνολα δεδομένων που μπορεί να προσαρμοστεί για τις μοναδικές απαιτήσεις του μοντέλου σας. Μετατρέπουμε το κείμενό σας σε ανταγωνιστικό πλεονέκτημα. επικοινωνήστε σήμερα.
