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 tổ chức, từ các công ty khởi nghiệp đến các công ty nằm trong danh sách Fortune 500, đều phải xử lý khối lượng lớn tài liệu mỗi ngày. Nếu không có tự động hóa, việc xử lý tài liệu thủ công sẽ trở thành nút thắt cổ chai, làm chậm quy trình làm việc và tiêu hao tài nguyên.
Sau đây là lý do tại sao phân loại tài liệu bằng AI là điều cần thiết:
- Tăng tốc quản lý tài liệu: Tự động phân loại, lập chỉ mục và định tuyến, cho phép truy cập tức thì vào các tài liệu có liên quan.
- Tăng độ chính xác và giảm lỗi: Giảm thiểu lỗi thường gặp của con người trong các tác vụ lặp đi lặp lại, đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu.
- Nâng cao hiệu quả hoạt động: Giải phóng nhân viên khỏi những công việc thường ngày, cho phép tập trung vào các sáng kiến chiến lược.
- Mở rộng quy mô một cách liền mạch: Xử lý khối lượng tài liệu ngày càng tăng mà không cần tăng thêm nhân sự theo tỷ lệ.
- Hỗ trợ tuân thủ và bảo mật: Đảm bảo các tài liệu nhạy cảm được xác định và xử lý chính xác theo quy định.
Các ngành như chăm sóc sức khỏe, tài chính, bảo hiểm, pháp lý và thương mại điện tử hiện đang tận dụng phân loại dựa trên AI để hợp lý hóa quy trình xử lý khiếu nại, quản lý hợp đồng, hỗ trợ khách hàng và phân loại hàng tồn kho.
Phân loại tài liệu so với phân loại văn bản: Hiểu các sắc thái
Mặc dù thường được sử dụng thay thế cho nhau, phân loại tài liệu và phân loại văn bản có những khác biệt tinh tế nhưng quan trọng:
| Yếu tố | Phân loại văn bản | Phân loại tài liệu |
|---|---|---|
| Phạm vi | Chỉ tập trung vào việc phân tích và phân loại văn bản. | Phân tích cả yếu tố văn bản và hình ảnh/bố cục. |
| Đầu vào dữ liệu | Nội dung hoàn toàn là văn bản (câu, đoạn văn). | Toàn bộ tài liệu bao gồm hình ảnh, bảng, định dạng. |
| Trường hợp sử dụng | Phân tích tình cảm, gắn thẻ chủ đề, phát hiện thư rác. | Phân loại hóa đơn, xác định loại hợp đồng, xử lý biểu mẫu. |
| kỹ thuật | Các phương pháp tập trung vào NLP như phân tích tình cảm, nhận dạng thực thể. | Kết hợp NLP với Computer Vision và OCR. |
Về bản chất, phân loại văn bản là một tập hợp con của phân loại tài liệu, cung cấp sự hiểu biết phong phú hơn, đa phương thức hơn về tài liệu.
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.
Phân loại tài liệu dựa trên AI hoạt động như thế nào?
Phân loại tài liệu do AI điều khiển thường tuân theo các bước chính sau:
1. Thu thập dữ liệu và chú thích
Các tập dữ liệu đa dạng, chất lượng cao là nền tảng. Tài liệu phải được thu thập theo từng danh mục và được dán nhãn chính xác (gắn thẻ) để đào tạo các mô hình học máy hiệu quả.
2. Tiền xử lý & Trích xuất tính năng
Sử dụng công nghệ Nhận dạng Ký tự Quang học (OCR), văn bản được trích xuất từ các tài liệu được quét hoặc hình ảnh. Các kỹ thuật NLP sau đó được làm sạch, mã hóa và chuyển đổi văn bản thành các đặc điểm có ý nghĩa. Đồng thời, Thị giác Máy tính phân tích bố cục tài liệu và các tín hiệu trực quan.
3. Đào tạo Mô hình
Các thuật toán học có giám sát (ví dụ: bộ biến đổi, CNN) được đào tạo trên dữ liệu được gắn nhãn để nhận dạng các mẫu. Các mô hình học cách liên kết các đặc điểm của tài liệu với các danh mục.
4. Đánh giá và tối ưu hóa mô hình
Các mô hình được kiểm tra nghiêm ngặt trên dữ liệu chưa được biết đến để đo lường độ chính xác, độ tin cậy và khả năng thu hồi. Các siêu tham số được điều chỉnh để cải thiện hiệu suất.
5. Triển khai và Học tập liên tục
Sau khi triển khai, các mô hình sẽ phân loại tài liệu đến theo thời gian thực và cải thiện theo thời gian thông qua các vòng phản hồi và dữ liệu đào tạo bổ sung.
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.
