Text Klassifikatioun

Text Klassifikatioun - Wichtegkeet, Benotzungsfäll a Prozess

Date ass d'Supermuecht déi d'digitale Landschaft an der heiteger Welt transforméiert. Vun E-Mailen op Social Media Posts gëtt et iwwerall Daten. Et ass wouer datt d'Betriber nach ni Zougang zu sou vill Donnéeën haten, awer ass Zougang zu Daten genuch? Déi räich Informatiounsquell gëtt nëtzlos oder obsolet wann se net veraarbecht gëtt.

Onstrukturéierten Text kann eng räich Informatiounsquell sinn, awer et wäert fir Geschäfter net nëtzlech sinn, ausser d'Donnéeën organiséiert, kategoriséiert an analyséiert sinn. Onstrukturéiert Donnéeën, wéi Text, Audio, Videoen a soziale Medien, belafen sech op 80 -90% vun all Daten. Ausserdeem profitéiere kaum 18% vun den Organisatiounen vun den onstrukturéierten Donnéeën vun hirer Organisatioun.

Manuell Sifting duerch Terabytes vun Daten, déi op de Serveren gespäichert sinn, ass eng Zäitopwendeg an éierlech gesot onméiglech Aufgab. Wéi och ëmmer, mat de Fortschrëtter am Maschinnléieren, natierlecher Sproochveraarbechtung, an Automatisatioun, ass et méiglech Textdaten séier an effektiv ze strukturéieren an ze analyséieren. Den éischte Schrëtt an der Datenanalyse ass Text Klassifikatioun.

Wat ass Text Klassifikatioun?

Textklassifikatioun oder Kategoriséierung ass de Prozess fir Text a virbestëmmte Kategorien oder Klassen ze gruppéieren. Mat dëser Maschinn Léieren Approche, all Text - Dokumenter, Webdateien, Studien, juristesch Dokumenter, medizinesch Berichter, a méi - kann klasséiert, organiséiert a strukturéiert ginn.

Text Klassifikatioun ass de Basis Schrëtt an der natierlecher Sproochveraarbechtung déi verschidde Gebrauch an der Spam Detektioun huet. Sentimentanalyse, Absichtserkennung, Dateetikettéierung a méi.

Méiglech Benotzung Fäll vun Text Klassifikatioun

Méiglech Textklassifikatioun benotzt Fäll Et gi verschidde Virdeeler fir d'Maschinn Léieren Text Klassifikatioun ze benotzen, sou wéi Skalierbarkeet, Analysegeschwindegkeet, Konsistenz an d'Fäegkeet fir séier Entscheedungen op Basis vun Echtzäit Gespréicher ze treffen.

  • Monitor Noutfall

    Text Klassifikatioun gëtt extensiv vun Affekoten Agenturen benotzt. Andeems se Social Media Posts a Gespréicher scannen an Textklassifizéierungsinstrumenter applizéieren, kënne se Panik Gespréicher entdecken andeems se fir Dringendes filteren an negativ oder Noutreaktiounen z'entdecken.

  • Identifizéiere Weeër fir Marken ze promoten

    Marketer benotze Textklassifikatioun fir hir Marken a Produkter ze promoten. D'Geschäfter kënnen hir Clienten besser servéieren andeems d'Benotzerrezensiounen, Äntwerten, Feedback a Gespréicher iwwer hir Marken oder Produkter online iwwerwaachen an d'Influencer, Promoteuren an Detractoren identifizéieren.

  • Datebehandlung méi einfach gemaach

    D'Belaaschtung vum Ëmgank mat Donnéeën gëtt méi einfach gemaach mat Textklassifikatioun. Akademie, Fuerscher, Administratioun, Regierung a Gesetzer profitéieren vun der Textklassifikatioun wann déi onstrukturéiert Donnéeën a Gruppen kategoriséiert ginn.

  • Kategoriséieren Service Ufroen

    D'Geschäfter verwalten all Dag eng Tonn vu Serviceufroen. Manuell duerch jidderee goen fir hiren Zweck, Dringendes an d'Liwwerung ze verstoen ass eng Erausfuerderung. Mat AI-baséiert Textklassifikatioun ass et méi einfach fir Geschäfter Aarbechtsplazen op Basis vu Kategorie, Standuert an Ufuerderung ze markéieren an d'Ressourcen effektiv z'organiséieren.

  • Verbessert d'Websäit Benotzererfarung

    Textklassifikatioun hëlleft den Inhalt an d'Bild vum Produkt ze analyséieren an et an déi richteg Kategorie ze ginn fir d'Benotzererfarung beim Shopping ze verbesseren. Text Klassifikatioun hëlleft och präzis Inhalter op de Site z'identifizéieren wéi Neiegkeetsportaler, Blogs, E-Commerce Geschäfter, Neiegkeetkuratoren, a méi.

Zuverlässeg Text Annotatiounsservicer fir ML Modeller ze trainéieren.

Wann de ML Modell op AI trainéiert gëtt, deen automatesch Elementer ënner pre-setze Kategorien kategoriséiert, kënnt Dir séier Casual Browser a Clienten konvertéieren.

Text Klassifikatioun Prozess

Den Textklassifikatiounsprozess fänkt mat der Pre-Veraarbechtung un, Featureauswiel, Extraktioun a Klassifizéierungsdaten.

Text Klassifikatioun Prozess

Pre-Veraarbechtung

Tokeniséierung: Text ass opgedeelt a méi kleng a méi einfach Textforme fir einfach Klassifikatioun. 

Normaliséierung: All Text an engem Dokument muss um selwechte Verständnisniveau sinn. E puer Forme vun Normaliséierung enthalen, 

  • Grammatesch oder strukturell Normen iwwer den Text behalen, sou wéi d'Entfernung vu wäisse Raum oder Punktuatioun. Oder kleng Fäll am ganzen Text behalen. 
  • Präfixe a Suffixe vu Wierder ewechhuelen an se zréck an hir Wuerzelwuert bréngen.
  • Stop Wierder wéi 'an' 'ass' 'den' a méi ewechhuelen, déi kee Wäert zum Text addéieren.

Feature Selektioun

Feature Auswiel ass e fundamentale Schrëtt an der Textklassifikatioun. De Prozess zielt fir Texter mat der relevanter Feature ze representéieren. Feature Selektiounen hëllefen irrelevant Donnéeën ze läschen an d'Genauegkeet ze verbesseren. 

Feature Selektioun reduzéiert d'Inputvariabel an de Modell andeems Dir nëmmen déi relevantst Daten benotzt an de Geräischer eliminéiert. Baséierend op der Aart vun der Léisung déi Dir sicht, kënnen Är AI Modeller entworf ginn fir nëmmen déi relevant Features aus dem Text ze wielen. 

Feature Extraktioun

Feature Extraktioun ass en optionalen Schrëtt deen e puer Geschäfter ënnerhuelen fir zousätzlech Schlësselfeatures an den Daten ze extrahieren. Feature Extraktioun benotzt verschidden Techniken, wéi Kartéierung, Filteren a Clustering. De primäre Virdeel fir Feature Extraktioun ze benotzen ass - et hëlleft redundante Donnéeën ze läschen an d'Geschwindegkeet ze verbesseren mat där de ML Modell entwéckelt gëtt. 

Tagging Daten op virbestëmmten Kategorien

Text op virdefinéiert Kategorien taggen ass de leschte Schrëtt an der Textklassifikatioun. Et kann op dräi verschidde Weeër gemaach ginn,

  • Manuell Tagging
  • Regel-baséiert Matching
  • Léieralgorithmen - D'Léieralgorithmen kënne weider an zwou Kategorien klasséiert ginn wéi iwwerwaacht Tagging an net iwwerwaacht Tagging.
    • Iwwerwaacht Léieren: Den ML Modell kann d'Tags automatesch mat existéierenden kategoriséierten Donnéeën an der iwwerwaachter Tagging ausriichten. Wann kategoriséiert Donnéeën scho verfügbar sinn, kënnen d'ML Algorithmen d'Funktioun tëscht den Tags an den Text kartéieren.
    • Oniwwerwaacht Léieren: Et geschitt wann et Mangel u virdru existéierend markéiert Daten ass. ML Modeller benotzen Clustering a Regel-baséiert Algorithmen fir ähnlech Texter ze gruppéieren, sou wéi baséiert op Produktkaafgeschicht, Bewäertungen, perséinlech Detailer an Ticketen. Dës breet Gruppe kënne weider analyséiert ginn fir wäertvoll Clientspezifesch Abléck ze zéien, déi kënne benotzt ginn fir personaliséiert Client Approche ze designen. 

Et gi verschidde Benotzungsfäll fir Textklassifikatioun uechter Industrien. Och wa wertvoll Abléck aus Textdaten sammelen, gruppéieren, klassifizéieren an extrahieren ass ëmmer a verschiddene Felder benotzt ginn, fënnt Textklassifikatioun säi Potenzial am Marketing, Produktentwécklung, Clientsservice, Gestioun an Administratioun. Et hëlleft Geschäfter kompetitiv Intelligenz, Maart- a Clientskenntnisser ze kréien, an daten-ënnerstëtzt Geschäftsentscheedungen ze treffen. 

En effektiven an Asiichtlecht Textklassifikatiounsinstrument z'entwéckelen ass net einfach. Trotzdem, mat Shaip als Ären Donnéeën-Partner, kënnt Dir en effektiven, skalierbare a kosteneffizienten AI-baséiert Textklassifikatiounsinstrument entwéckelen. Mir hunn Tonnen vun präzis annotéiert a prett-ze-benotzen Datesätz déi fir Är eenzegaarteg Ufuerderunge vun Ärem Modell personaliséiert ka ginn. Mir maachen Ären Text zu engem kompetitive Virdeel; kontaktéiert haut.

Sozial Share