Trong thế giới kỹ thuật số của chúng ta, các doanh nghiệp xử lý hàng tấn dữ liệu hàng ngày. Dữ liệu duy trì hoạt động của tổ chức và giúp tổ chức đưa ra các quyết định sáng suốt hơn. Các doanh nghiệp tràn ngập tài liệu, từ nhân viên tạo tài liệu mới đến tài liệu nhập vào tổ chức từ nhiều nguồn khác nhau như email, cổng thông tin, hóa đơn, biên lai, đơn đăng ký, đề xuất, khiếu nại, v.v.
Trừ khi ai đó xem xét các tài liệu này, không có cách nào để biết một tài liệu cụ thể nói về cái gì hoặc cách tốt nhất để xử lý nó. Tuy nhiên, việc xử lý thủ công từng tài liệu để biết nó nên được lưu trữ ở đâu và như thế nào là khó khăn.
Hãy để chúng tôi khám phá phân loại tài liệu, hiểu tại sao phân loại tài liệu lại quan trọng đối với doanh nghiệp và nghiên cứu cách Thị giác máy tính, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và Nhận dạng ký tự quang học đóng vai trò như thế nào trong Phân loại tài liệu hoặc Xử lý tài liệu.
Phân loại tài liệu là gì?
Các tác vụ phân loại tài liệu thủ công có thể là một trở ngại lớn đối với nhiều doanh nghiệp vì chúng tốn thời gian, dễ xảy ra lỗi và tốn tài nguyên. Khi các mô hình phân loại tự động dựa trên NLP và ML được sử dụng, văn bản trong tài liệu sẽ được xác định, gắn thẻ và phân loại tự động.
Các tác vụ phân loại tài liệu thường dựa trên hai cách phân loại: văn bản và hình ảnh. Phân loại văn bản dựa trên thể loại, chủ đề hoặc loại nội dung. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên được sử dụng để hiểu khái niệm, cảm xúc và ngữ cảnh của văn bản. Phân loại trực quan được thực hiện dựa trên các yếu tố cấu trúc trực quan có trong tài liệu bằng cách sử dụng Thị giác máy tính và hệ thống nhận dạng hình ảnh.
Tại sao doanh nghiệp yêu cầu Phân loại tài liệu?
Mọi doanh nghiệp, dù lớn hay nhỏ, đều phải xử lý tài liệu để quản lý các hoạt động hàng ngày của mình. Do không thể xử lý thủ công từng tài liệu nên cần sử dụng hệ thống phân loại tài liệu tự động. Hệ thống phân loại tài liệu cho phép doanh nghiệp sắp xếp nội dung và cung cấp nội dung đó bất cứ lúc nào.
Phân loại tài liệu có một số trường hợp sử dụng trong các ngành khác nhau, từ bệnh viện đến doanh nghiệp.
- Nó giúp doanh nghiệp tự động hóa việc quản lý và xử lý tài liệu.
- Phân loại tài liệu là một nhiệm vụ bình thường và lặp đi lặp lại, việc tự động hóa quy trình giúp giảm lỗi xử lý và cải thiện thời gian quay vòng.
- Tự động hóa tài liệu cũng cải thiện hiệu quả, độ tin cậy và khả năng mở rộng.
Phân loại tài liệu Vs. Phân loại văn bản
Phân loại văn bản và phân loại tài liệu đôi khi được sử dụng thay thế cho nhau. Mặc dù có một sự khác biệt rất nhỏ giữa hai điều này, nhưng điều quan trọng là phải biết chúng khác nhau như thế nào.
Phân loại văn bản là về việc sử dụng các kỹ thuật để phân tích văn bản trong các tài liệu dựa trên văn bản. Các văn bản có thể được phân loại ở các cấp độ khác nhau, chẳng hạn như
| Mức độ câu | Cấp độ câu phụ |
|---|---|
| Việc phân loại văn bản dựa trên thông tin trong một câu. | Cấp câu phụ rút ra các thành phần phụ từ trong câu. |
| Cấp độ đoạn văn | Cấp độ tài liệu |
|---|---|
| Trích xuất thông tin cốt lõi hoặc quan trọng nhất từ một đoạn văn. | Rút ra thông tin quan trọng từ toàn bộ tài liệu. |
Phân loại văn bản là một tập hợp con của phân loại tài liệu liên quan hoàn toàn đến việc phân loại văn bản trong bất kỳ tài liệu cụ thể nào. Trong khi phân loại văn bản chỉ xử lý văn bản, phân loại tài liệu là cả văn bản và hình ảnh. Trong phân loại văn bản, chỉ văn bản được sử dụng để phân loại, trong khi đó, trong phân loại tài liệu, toàn bộ tài liệu có thể được sử dụng cho ngữ cảnh.
Phân loại tài liệu hoạt động như thế nào?
Việc phân loại tài liệu có thể được thực hiện bằng hai phương pháp: thủ công và tự động. Trong phân loại thủ công, người dùng phải xem xét tài liệu, tìm mối quan hệ giữa các khái niệm và phân loại tương ứng. Trong phân loại tài liệu tự động, kỹ thuật học máy và học sâu được sử dụng. Hãy làm sáng tỏ các phương pháp phân loại tài liệu bằng cách hiểu các loại tài liệu khác nhau mà một quy trình kinh doanh.
Tài liệu có cấu trúc
Một tài liệu chứa dữ liệu được định dạng tốt với cách đánh số và phông chữ nhất quán. Bố cục của tài liệu cũng nhất quán và không bị lệch. Việc xây dựng các công cụ phân loại cho các tài liệu có cấu trúc như vậy rất dễ dàng và có thể dự đoán được.
Tài liệu phi cấu trúc
Một tài liệu phi cấu trúc có nội dung được trình bày ở định dạng không có cấu trúc hoặc mở. Ví dụ bao gồm thư từ, hợp đồng và đơn đặt hàng. Vì chúng không nhất quán nên việc xác định thông tin quan trọng trở nên khó khăn.
Kỹ Thuật Phân Loại Tài Liệu?
Phân loại tài liệu tự động sử dụng các kỹ thuật Máy học và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên để đơn giản hóa, tự động hóa và tăng tốc quá trình phân loại. Công nghệ máy học giúp việc phân loại tài liệu bớt cồng kềnh hơn, nhanh hơn, chính xác hơn, có thể mở rộng và không thiên vị.
Phân loại tài liệu có thể được thực hiện bằng ba kỹ thuật. họ đang
Kỹ thuật dựa trên quy tắc
Kỹ thuật dựa trên quy tắc dựa trên các mẫu và quy tắc ngôn ngữ cung cấp hướng dẫn cho mô hình. Các mô hình được đào tạo để xác định các mẫu ngôn ngữ, hình thái, cú pháp, ngữ nghĩa, v.v. để gắn thẻ văn bản. Kỹ thuật này có thể được cải tiến liên tục, các quy tắc mới được thêm vào và ứng biến để rút ra những hiểu biết chính xác. Tuy nhiên, kỹ thuật này có thể tốn thời gian, không thể mở rộng và phức tạp.
Học tập có giám sát
Một bộ thẻ được xác định trong quá trình học có giám sát và một số văn bản được gắn thẻ theo cách thủ công để hệ thống máy học có thể học cách đưa ra dự đoán chính xác. Thuật toán được đào tạo thủ công trên một tập hợp các tài liệu được gắn thẻ. Bạn càng cung cấp nhiều dữ liệu vào hệ thống, kết quả càng tốt. Ví dụ: nếu văn bản có nội dung "Dịch vụ phải chăng", thì thẻ phải ở dưới "giá". Sau khi quá trình đào tạo của mô hình hoàn tất, nó có thể tự động dự đoán các tài liệu chưa xem.
Học tập không giám sát
Trong học tập không giám sát, các tài liệu tương tự được nhóm thành các cụm khác nhau. Việc học này không đòi hỏi bất kỳ kiến thức nào trước đó. Các tài liệu được phân loại dựa trên phông chữ, chủ đề, mẫu, v.v. Nếu các quy tắc được xác định trước, tinh chỉnh và hoàn thiện, mô hình này có thể phân loại chính xác.
Quy trình phân loại tài liệu
Xây dựng thuật toán phân loại tài liệu tự động liên quan đến quy trình học máy và học sâu.
Bước 1: Thu thập dữ liệu
Thu Thập Dữ Liệu có lẽ là bước quan trọng nhất trong các thuật toán phân loại tài liệu huấn luyện. Cần phải thu thập các tài liệu từ nhiều danh mục khác nhau để thuật toán có thể học cách phân loại chúng.
Chẳng hạn, nếu mô hình của bạn được yêu cầu phân loại thành năm danh mục khác nhau, thì bạn phải có bộ dữ liệu chứa tối thiểu 300 tài liệu cho mỗi danh mục.
Ngoài ra, hãy đảm bảo tập dữ liệu bạn đang sử dụng cho khóa đào tạo được gắn thẻ chính xác. Nếu tập dữ liệu không chính xác, mô hình bạn xây dựng sẽ gặp nhiều vấn đề.
Bước 2: Xác định tham số
Trước khi đào tạo mô hình, bạn phải xác định các tham số để đào tạo các mô hình học máy. Các số liệu bạn xác định ở giai đoạn này có thể được sửa đổi để làm cho mô hình chính xác và đáng tin cậy hơn trong các dự đoán của nó.
Bước 3: Đào tạo người mẫu
Sau khi thiết lập các tham số, mô hình phải được đào tạo. Nếu mới bắt đầu phát triển mô hình, bạn có thể thử sử dụng bộ dữ liệu nguồn mở cho mục đích đào tạo và thử nghiệm.
Nếu mô hình thường hoạt động với thuật toán máy học, thì bạn có thể nhập mô hình hoặc thực hiện mã hóa dựa trên logic của thuật toán.
Bước 4: Đánh giá mô hình
Đánh giá mô hình sau đào tạo là cần thiết để nâng cao hiệu quả và độ chính xác của mô hình. Bắt đầu bằng cách chia tập dữ liệu thành hai phần lớn, một phần dành cho đào tạo và phần còn lại để kiểm tra. Sử dụng 70% tập dữ liệu để huấn luyện mô hình và 30% còn lại để kiểm tra và đánh giá.
Các trường hợp sử dụng thực tế
Phân loại tài liệu đang được sử dụng để giải quyết một số vấn đề kinh doanh. Mặc dù hầu hết các trường hợp sử dụng không phải là nhiệm vụ phân loại, nhưng thuật toán được sử dụng để giải quyết một số vấn đề thực tế.
Phát hiện thư rác
Phân loại tài liệu, đặc biệt là phân loại văn bản, được sử dụng để phát hiện thư rác không mong muốn. Mô hình được đào tạo để phát hiện các cụm từ thư rác và tần suất của chúng để xác định xem thư có phải là thư rác hay không. Ví dụ: trình phát hiện thư rác trong Gmail của Google sử dụng kỹ thuật Xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phát hiện các từ thường xuất hiện trong thư rác và thả thư vào đúng thư mục.
Phân tích tình cảm
Phân tích tình cảm thông qua lắng nghe xã hội giúp doanh nghiệp hiểu khách hàng, ý kiến và đánh giá của họ. Bằng cách phân loại các đánh giá, phản hồi và khiếu nại và phân loại chúng dựa trên bản chất cảm xúc của chúng, các mô hình dựa trên NLP giúp phân tích tình cảm. Mô hình được đào tạo để trích xuất các từ biểu thị hoặc có ý nghĩa tích cực hoặc tiêu cực.
Phân loại vé hoặc ưu tiên
Bộ phận dịch vụ khách hàng của bất kỳ doanh nghiệp nào cũng gặp phải nhiều yêu cầu dịch vụ và yêu cầu. Một công cụ phân loại tài liệu tự động có thể giúp vượt qua khối lượng yêu cầu khổng lồ. Sử dụng NLP, vé ưu tiên có thể được chuyển đến đúng bộ phận. Điều này cải thiện đáng kể tốc độ giải quyết, xử lý và bảo trì.
Nhận dạng đối tượng
Phân loại tài liệu tự động cũng được sử dụng để xử lý lượng lớn dữ liệu trực quan trong tài liệu bằng cách phân loại chúng theo danh mục. Nhận dạng đối tượng thường được sử dụng trong Thương mại điện tử hoặc các đơn vị sản xuất để phân loại sản phẩm.
Bắt đầu với Phân loại tài liệu được hỗ trợ bởi AI
Tài liệu chứa dữ liệu quan trọng đối với hoạt động của doanh nghiệp. Các tài liệu chứa thông tin chi tiết có giá trị giúp thúc đẩy các hoạt động, dịch vụ và mục tiêu tăng trưởng của một tổ chức.
Tuy nhiên, phân loại tài liệu là một công việc tẻ nhạt nhưng cần thiết. Do việc phân loại tài liệu là một thách thức, đặc biệt nếu khối lượng tương đối nhiều, nên cần phải có một hệ thống phân loại tài liệu tự động.
Một mô hình phân loại tài liệu dựa trên AI được đào tạo bởi các thuật toán máy học là hiệu quả, tiết kiệm chi phí, không có lỗi và chính xác. Tuy nhiên, quá trình này chỉ có thể bắt đầu khi mô hình bạn đang xây dựng được đào tạo dựa trên các bộ dữ liệu được gắn thẻ chính xác và chất lượng.
Shaip mang đến cho bạn bộ dữ liệu được gắn thẻ trước hỗ trợ trong việc phát triển các mô hình phân loại chính xác. Hãy liên hệ với chúng tôi và bắt đầu ngay với công cụ phân loại tài liệu của bạn.
