Dữ liệu là siêu cường đang làm thay đổi cảnh quan kỹ thuật số trong thế giới ngày nay. Từ email đến các bài đăng trên mạng xã hội, có dữ liệu ở khắp mọi nơi. Đúng là doanh nghiệp chưa bao giờ được tiếp cận nhiều dữ liệu như vậy, nhưng liệu có đủ quyền truy cập vào dữ liệu hay không? Nguồn thông tin phong phú trở nên vô dụng hoặc lỗi thời khi nó không được xử lý.
Văn bản phi cấu trúc có thể là một nguồn thông tin phong phú, nhưng nó sẽ không hữu ích cho các doanh nghiệp trừ khi dữ liệu được sắp xếp, phân loại và phân tích. Dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như văn bản, âm thanh, video và phương tiện truyền thông xã hội, 80 -90% của tất cả dữ liệu. Hơn nữa, chỉ có 18% tổ chức được báo cáo là đang tận dụng dữ liệu phi cấu trúc của tổ chức họ.
Việc sàng lọc thủ công từng terabyte dữ liệu được lưu trữ trong các máy chủ là một nhiệm vụ tốn thời gian và thực sự là bất khả thi. Tuy nhiên, với những tiến bộ trong học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tự động hóa, có thể cấu trúc và phân tích dữ liệu văn bản một cách nhanh chóng và hiệu quả. Bước đầu tiên trong phân tích dữ liệu là phân loại văn bản.
Phân loại Văn bản là gì?
Phân loại hoặc phân loại văn bản là quá trình nhóm văn bản thành các danh mục hoặc lớp được xác định trước. Sử dụng phương pháp học máy này, bất kỳ văn bản – tài liệu, tệp web, nghiên cứu, tài liệu pháp lý, báo cáo y tế, v.v. - có thể được phân loại, tổ chức và cấu trúc.
Phân loại văn bản là bước cơ bản trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên có một số ứng dụng trong phát hiện thư rác. Phân tích tình cảm, phát hiện ý định, ghi nhãn dữ liệu, v.v..
Các trường hợp sử dụng có thể có của phân loại văn bản
Giám sát các trường hợp khẩn cấp
Phân loại văn bản được sử dụng nhiều bởi các cơ quan hành pháp. Bằng cách quét các bài đăng và cuộc trò chuyện trên mạng xã hội và áp dụng các công cụ phân loại văn bản, họ có thể phát hiện các cuộc trò chuyện hoảng sợ bằng cách lọc tính khẩn cấp và phát hiện các phản ứng tiêu cực hoặc khẩn cấp.
Xác định các cách để quảng bá thương hiệu
Các nhà tiếp thị đang sử dụng phân loại văn bản để quảng bá thương hiệu và sản phẩm của họ. Các doanh nghiệp có thể phục vụ khách hàng của mình tốt hơn bằng cách theo dõi các đánh giá, phản hồi, phản hồi của người dùng và các cuộc trò chuyện trực tuyến về thương hiệu hoặc sản phẩm của họ và xác định những người có ảnh hưởng, người quảng bá và người gièm pha.
Xử lý dữ liệu dễ dàng hơn
Gánh nặng xử lý dữ liệu được thực hiện dễ dàng hơn với phân loại văn bản. Giới học thuật, các nhà nghiên cứu, hành chính, chính phủ và những người hành nghề luật được hưởng lợi từ việc phân loại văn bản khi dữ liệu phi cấu trúc được phân loại thành các nhóm.
Phân loại yêu cầu dịch vụ
Các doanh nghiệp quản lý rất nhiều yêu cầu dịch vụ mỗi ngày. Trải qua từng thủ công một cách thủ công để hiểu được mục đích, mức độ khẩn cấp của chúng và việc phân phối là một thách thức. Với phân loại văn bản dựa trên AI, các doanh nghiệp sẽ dễ dàng hơn trong việc gắn thẻ công việc dựa trên danh mục, vị trí và yêu cầu, đồng thời tổ chức các nguồn lực một cách hiệu quả.
Cải thiện trải nghiệm người dùng trang web
Phân loại văn bản giúp phân tích nội dung và hình ảnh của sản phẩm và gán nó vào đúng danh mục để cải thiện trải nghiệm người dùng khi mua sắm. Phân loại văn bản cũng giúp xác định nội dung chính xác trên các trang web như cổng tin tức, blog, cửa hàng Thương mại điện tử, trình quản lý tin tức, v.v.
Khi mô hình ML được đào tạo về AI tự động phân loại các mục theo các danh mục đặt trước, bạn có thể nhanh chóng chuyển đổi các trình duyệt thông thường thành khách hàng.
Quy trình phân loại văn bản
Quá trình phân loại văn bản bắt đầu với việc xử lý trước, lựa chọn tính năng, trích xuất và phân loại dữ liệu.
Sơ chế
Mã hóa: Văn bản được chia thành các dạng văn bản nhỏ hơn và đơn giản hơn để dễ dàng phân loại.
Bình thường hóa: Tất cả văn bản trong một tài liệu cần ở cùng một mức độ hiểu. Một số hình thức chuẩn hóa bao gồm,
- Duy trì các tiêu chuẩn ngữ pháp hoặc cấu trúc trên toàn văn bản, chẳng hạn như loại bỏ khoảng trắng hoặc dấu chấm câu. Hoặc duy trì các chữ thường trong suốt văn bản.
- Loại bỏ các tiền tố và hậu tố khỏi các từ và đưa chúng trở lại từ gốc của chúng.
- Loại bỏ các từ dừng như 'và' 'là' 'sự' và các từ khác không làm tăng giá trị cho văn bản.
Lựa chọn tính năng
Lựa chọn tính năng là một bước cơ bản trong phân loại văn bản. Quá trình này nhằm mục đích biểu diễn các văn bản có các tính năng có liên quan nhất. Lựa chọn tính năng giúp loại bỏ dữ liệu không liên quan và tăng độ chính xác.
Lựa chọn tính năng làm giảm biến đầu vào vào mô hình bằng cách chỉ sử dụng dữ liệu phù hợp nhất và loại bỏ nhiễu. Dựa trên loại giải pháp bạn tìm kiếm, các mô hình AI của bạn có thể được thiết kế để chỉ chọn các tính năng có liên quan từ văn bản.
Khai thác tính năng
Trích xuất tính năng là một bước tùy chọn mà một số doanh nghiệp thực hiện để trích xuất các tính năng chính bổ sung trong dữ liệu. Trích xuất đối tượng sử dụng một số kỹ thuật, chẳng hạn như ánh xạ, lọc và phân cụm. Lợi ích chính của việc sử dụng tính năng trích xuất là - nó giúp loại bỏ dữ liệu dư thừa và cải thiện tốc độ phát triển mô hình ML.
Gắn thẻ dữ liệu vào danh mục được xác định trước
Gắn thẻ văn bản vào các danh mục được xác định trước là bước cuối cùng trong phân loại văn bản. Nó có thể được thực hiện theo ba cách khác nhau,
- Gắn thẻ thủ công
- Đối sánh dựa trên quy tắc
- Thuật toán học tập - Các thuật toán học tập có thể được phân loại thành hai loại như gắn thẻ được giám sát và gắn thẻ không được giám sát.
- Học tập có giám sát: Mô hình ML có thể tự động căn chỉnh các thẻ với dữ liệu được phân loại hiện có trong gắn thẻ được giám sát. Khi dữ liệu được phân loại đã có sẵn, các thuật toán ML có thể ánh xạ chức năng giữa các thẻ và văn bản.
- Học không giám sát: Điều này xảy ra khi thiếu dữ liệu được gắn thẻ hiện có trước đó. Mô hình ML sử dụng thuật toán phân cụm và dựa trên quy tắc để nhóm các văn bản tương tự, chẳng hạn như dựa trên lịch sử mua sản phẩm, đánh giá, chi tiết cá nhân và vé. Các nhóm rộng này có thể được phân tích thêm để rút ra những hiểu biết sâu sắc có giá trị về khách hàng cụ thể có thể được sử dụng để thiết kế các phương pháp tiếp cận khách hàng phù hợp.
Phân loại văn bản: Ứng dụng và trường hợp sử dụng
Tự động hóa việc nhóm hoặc phân loại các khối văn bản hoặc dữ liệu lớn mang lại một số lợi ích, tạo ra các trường hợp sử dụng riêng biệt. Hãy cùng xem xét một số trường hợp phổ biến nhất ở đây:
- Phát hiện thư rác: Được sử dụng bởi các nhà cung cấp dịch vụ email, nhà cung cấp dịch vụ viễn thông và các ứng dụng bảo vệ để xác định, lọc và chặn nội dung thư rác
- Phân tích cảm xúc: Phân tích các đánh giá và nội dung do người dùng tạo ra để tìm ra tình cảm và bối cảnh cơ bản và hỗ trợ ORM (Quản lý danh tiếng trực tuyến)
- Phát hiện ý định: Hiểu rõ hơn mục đích đằng sau lời nhắc hoặc truy vấn do người dùng cung cấp để tạo ra kết quả chính xác và có liên quan
- Nhãn chủ đề: Phân loại các bài viết tin tức hoặc bài đăng do người dùng tạo theo chủ đề hoặc chủ đề được xác định trước
- Phát hiện ngôn ngữ: Phát hiện ngôn ngữ mà văn bản được hiển thị hoặc trình bày
- Phát hiện tính cấp bách: Xác định và ưu tiên các thông tin liên lạc khẩn cấp
- Giám sát phương tiện truyền thông xã hội: Tự động hóa quá trình theo dõi các đề cập đến thương hiệu trên phương tiện truyền thông xã hội
- Phân loại phiếu hỗ trợ: Biên soạn, sắp xếp và ưu tiên các phiếu hỗ trợ và yêu cầu dịch vụ từ khách hàng
- Tổ chức tài liệu: Sắp xếp, cấu trúc và chuẩn hóa các tài liệu pháp lý và y tế
- Lọc email: Lọc email dựa trên các điều kiện cụ thể
- Phát hiện gian lận: Phát hiện và đánh dấu các hoạt động đáng ngờ trong các giao dịch
- Nghiên Cứu Thị Trường: Hiểu các điều kiện thị trường từ các phân tích và hỗ trợ định vị sản phẩm và quảng cáo kỹ thuật số tốt hơn, v.v.
Những số liệu nào được sử dụng để đánh giá Phân loại văn bản?
Như chúng tôi đã đề cập, việc tối ưu hóa mô hình là điều không thể tránh khỏi để đảm bảo hiệu suất mô hình của bạn luôn cao. Vì các mô hình có thể gặp trục trặc kỹ thuật và các trường hợp như ảo giác, nên điều cần thiết là chúng phải trải qua các kỹ thuật xác thực nghiêm ngặt trước khi đưa vào hoạt động hoặc trình bày cho đối tượng thử nghiệm.
Để thực hiện điều này, bạn có thể tận dụng một kỹ thuật đánh giá mạnh mẽ được gọi là Xác thực chéo.
Xác thực chéo
Điều này liên quan đến việc chia nhỏ dữ liệu đào tạo thành các phần nhỏ hơn. Mỗi phần nhỏ dữ liệu đào tạo sau đó được sử dụng làm mẫu để đào tạo và xác thực mô hình của bạn. Khi bạn khởi động quy trình, mô hình của bạn sẽ đào tạo trên phần nhỏ dữ liệu đào tạo ban đầu được cung cấp và được thử nghiệm với các phần nhỏ hơn khác. Kết quả cuối cùng của hiệu suất mô hình được cân nhắc so với kết quả do mô hình của bạn tạo ra khi đào tạo trên dữ liệu có chú thích của người dùng.
Các số liệu chính được sử dụng trong xác thực chéo
| tính chính xác | Nhớ lại | Độ chính xác | Điểm F1 |
|---|---|---|---|
| biểu thị số lượng dự đoán đúng hoặc kết quả được tạo ra liên quan đến tổng số dự đoán | biểu thị tính nhất quán trong việc dự đoán kết quả đúng khi so sánh với tổng số dự đoán đúng | biểu thị khả năng dự đoán ít kết quả dương tính giả hơn của mô hình của bạn | xác định hiệu suất mô hình tổng thể bằng cách tính toán trung bình hài hòa của độ thu hồi và độ chính xác |
Bạn thực hiện phân loại văn bản như thế nào?
Mặc dù nghe có vẻ khó khăn, nhưng quá trình phân loại văn bản lại có tính hệ thống và thường bao gồm các bước sau:
- Biên soạn một tập dữ liệu đào tạo: Bước đầu tiên là biên soạn một tập hợp dữ liệu đào tạo đa dạng để làm quen và dạy các mô hình phát hiện từ, cụm từ, mẫu và các kết nối khác một cách tự động. Các mô hình đào tạo chuyên sâu có thể được xây dựng trên nền tảng này.
- Chuẩn bị tập dữ liệu: Dữ liệu đã biên dịch hiện đã sẵn sàng. Tuy nhiên, dữ liệu vẫn còn thô và chưa có cấu trúc. Bước này bao gồm việc làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu để máy có thể sử dụng. Các kỹ thuật như chú thích và mã hóa được áp dụng trong giai đoạn này.
- Đào tạo mô hình phân loại văn bản: Sau khi dữ liệu được cấu trúc, giai đoạn đào tạo bắt đầu. Các mô hình học từ dữ liệu được chú thích và bắt đầu tạo kết nối từ các tập dữ liệu được cung cấp. Khi dữ liệu đào tạo được cung cấp nhiều hơn vào các mô hình, chúng học tốt hơn và tự động tạo ra các kết quả được tối ưu hóa phù hợp với mục đích cơ bản của chúng.
- Đánh giá và tối ưu hóa: Bước cuối cùng là đánh giá, trong đó bạn so sánh kết quả do mô hình của bạn tạo ra với các số liệu và chuẩn mực được xác định trước. Dựa trên kết quả và suy luận, bạn có thể đưa ra quyết định xem có cần đào tạo thêm hay mô hình đã sẵn sàng cho giai đoạn triển khai tiếp theo hay không.
Phát triển một công cụ phân loại văn bản hiệu quả và sâu sắc không phải là điều dễ dàng. Tuy nhiên, với Shaip với tư cách là đối tác dữ liệu của bạn, bạn có thể phát triển một cách hiệu quả, có khả năng mở rộng và tiết kiệm chi phí Công cụ phân loại văn bản dựa trên AI. Chúng tôi có nhiều tập dữ liệu được chú thích chính xác và sẵn sàng sử dụng có thể tùy chỉnh theo yêu cầu riêng của mô hình của bạn. Chúng tôi biến văn bản của bạn thành lợi thế cạnh tranh; liên lạc ngay hôm nay.
