Digitális világunkban a vállalkozások naponta rengeteg adatot dolgoznak fel. Az adatok fenntartják a szervezet működését, és segítenek megalapozottabb döntéseket hozni. A vállalkozásokat elárasztják a dokumentumok, az újakat létrehozó alkalmazottaktól a különféle forrásokból – például e-mailek, portálok, számlák, nyugták, kérelmek, ajánlatok, követelések stb. – a szervezetbe érkező dokumentumokig.
Hacsak valaki nem tekinti át ezeket a dokumentumokat, nem tudhatja meg, hogy egy adott dokumentum miről szól, vagy mi a legjobb módja annak feldolgozásának. Azonban az egyes dokumentumok manuális feldolgozása, hogy megtudja, hol és hogyan kell tárolni, nehéz.
Fedezze fel a dokumentumok osztályozását, értse meg, miért kulcsfontosságú a dokumentumok osztályozása egy vállalkozás számára, és vizsgáljuk meg, hogyan játszik szerepet a számítógépes látás, a természetes nyelvi feldolgozás és az optikai karakterfelismerés a dokumentumok osztályozásában vagy dokumentumfeldolgozásában.
Mi az a dokumentumosztályozás?
A kézi dokumentumosztályozási feladatok sok vállalkozás számára óriási szűk keresztmetszetet jelenthetnek, mivel idő-, hibás és erőforrás-igényesek. Az NLP-n és ML-en alapuló automatikus osztályozási modellek használatakor a dokumentumban található szöveg azonosítása, címkézése és kategorizálása automatikusan történik.
A dokumentumosztályozási feladatok általában két osztályozáson alapulnak: szöveges és vizuális. A szöveg besorolása a tartalom műfaján, témáján vagy típusán alapul. A Natural Language Processing a szöveg fogalmának, érzelmeinek és kontextusának megértésére szolgál. A vizuális osztályozás a dokumentumban található vizuális szerkezeti elemek alapján történik Computer Vision és képfelismerő rendszerek segítségével.
Miért van szükség a vállalkozásoknak a dokumentumok osztályozására?
Minden kis- és nagyvállalkozásnak dokumentálnia kell mindennapi működését. Mivel az egyes dokumentumok manuális feldolgozása lehetetlen, ezért szükséges egy automatikus dokumentumosztályozási rendszer alkalmazása. A dokumentumosztályozási rendszer lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy rendszerezzék és bármikor elérhetővé tegyék a tartalmat.
A dokumentumosztályozásnak számos felhasználási esete van a különböző iparágakban, a kórházaktól a vállalkozásokig.
- Segíti a vállalkozásokat a dokumentumkezelés és -feldolgozás automatizálásában.
- A dokumentumok osztályozása hétköznapi és ismétlődő feladat, a folyamat automatizálása csökkenti a feldolgozási hibákat és javítja az átfutási időt.
- A dokumentumok automatizálása a hatékonyságot, a megbízhatóságot és a méretezhetőséget is javítja.
Dokumentumosztályozás vs. Szöveg osztályozása
A szövegosztályozást és a dokumentumosztályozást néha felcserélhetően használják. Bár nagyon csekély különbség van a kettő között, fontos tudni, hogy miben különböznek egymástól.
Szöveges besorolás a szöveg alapú dokumentumok szövegelemzésére szolgáló technikák alkalmazásáról szól. A szöveget többféle szintre lehet besorolni, mint pl
| Mondatszint | Részmondatszint |
|---|---|
| A szövegbesorolás az egyetlen mondatban található információkon alapul. | A részmondat szint a mondatokon belüli részkifejezéseket meríti. |
| Bekezdésszint | Dokumentumszint |
|---|---|
| Egyetlen bekezdésből kivonja az alapvető vagy legkritikusabb információkat. | Húzzon le fontos információkat a teljes dokumentumból. |
A szövegbesorolás a dokumentumosztályozás egy részhalmaza, amely teljes egészében az adott dokumentum szövegének osztályozásával foglalkozik. Míg a szövegosztályozás csak a szöveggel foglalkozik, dokumentum minősítés szöveges és vizuális is. Szövegbesorolásnál csak a szöveget használjuk osztályozásra, míg a dokumentumosztályozásnál a teljes dokumentum használható kontextusként.
Hogyan működik a dokumentumosztályozás?
A dokumentumok osztályozása két módszerrel történhet: kézi és automatikus. A kézi osztályozás során az emberi felhasználónak át kell tekintenie a dokumentumokat, meg kell találnia a fogalmak közötti összefüggéseket, és ennek megfelelően kategorizálnia kell. Az automatikus dokumentumosztályozás során gépi tanulást és mély tanulási technikákat alkalmaznak. Fejtsük fel a dokumentumosztályozási módszereket azáltal, hogy megértjük a különböző típusú dokumentumokat és az üzleti folyamatokat.
Strukturált dokumentumok
A dokumentum jól formázott adatokat tartalmaz, következetes számozással és betűtípussal. A dokumentum elrendezése is konzisztens, és nincsenek eltérései. Az ilyen strukturált dokumentumok osztályozási eszközeinek elkészítése egyszerű és kiszámítható.
Strukturálatlan dokumentumok
A strukturálatlan dokumentum tartalma nem strukturált vagy nyílt formátumban van megjelenítve. Ilyenek például a levelek, szerződések és megrendelések. Mivel inkonzisztensek, kihívást jelent a kritikus információk megtalálása.
Dokumentumosztályozási technikák?
Az automatikus dokumentumosztályozás gépi tanulási és természetes nyelvi feldolgozási technikákat használ a kategorizálási folyamat egyszerűsítésére, automatizálására és felgyorsítására. A gépi tanulás kevésbé nehézkessé, gyorsabbá, pontosabbá, skálázhatóbbá és elfogulatlanabbá teszi a dokumentumok osztályozását.
A dokumentumok osztályozása három technikával történhet. Ők
Szabály alapú technika
A szabályalapú technika nyelvi mintákon és szabályokon alapul, amelyek utasításokat adnak a modellnek. A modelleket arra tanítják, hogy azonosítsák a nyelvi mintákat, a morfológiát, a szintaxist, a szemantikát és egyebeket a szöveg címkézésére. Ez a technika folyamatosan fejleszthető, új szabályokkal egészíthető ki és rögtönözhető, hogy pontos betekintést nyerhessen. Ez a technika azonban időigényes, méretezhetetlen és összetett lehet.
Felügyelt tanulás
A felügyelt tanulás során címkék készletét határozzák meg, és számos szöveget manuálisan címkéznek meg, hogy a gépi tanulási rendszer megtanuljon pontos előrejelzéseket készíteni. Az algoritmust manuálisan betanítják egy sor címkézett dokumentumra. Minél több adatot visz be a rendszerbe, annál jobb az eredmény. Ha például a szöveg azt mondja: "A szolgáltatás megfizethető volt", a címkének az "árazás" alatt kell szerepelnie. Amint a modell betanítása befejeződött, automatikusan megjósolhatja a nem látott dokumentumokat.
Felügyelet nélküli tanulás
A felügyelet nélküli tanulás során a hasonló dokumentumok különböző klaszterekbe vannak csoportosítva. Ez a tanulás nem igényel előzetes tudást. A dokumentumok betűtípusok, témák, sablonok és egyebek alapján vannak kategorizálva. Ha a szabályok előre definiáltak, módosítottak és tökéletesítettek, ez a modell pontos besorolást tud nyújtani.
Dokumentumosztályozási folyamat
Az automatizált dokumentumosztályozási algoritmus felépítése mély tanulási és gépi tanulási munkafolyamatokat foglal magában.
1. lépés: Adatgyűjtés
Adatgyűjtés talán a legdöntőbb lépés a dokumentumosztályozási algoritmusok képzésében. Különböző kategóriákból össze kell gyűjteni a dokumentumokat, hogy az algoritmus megtanulja ezek osztályozását.
Ha például a modellt öt különböző kategóriába kell besorolni, akkor kategóriánként legalább 300 dokumentumot tartalmazó adatkészlettel kell rendelkeznie.
Győződjön meg arról is, hogy a képzéshez használt adatkészlet megfelelően van címkézve. Ha az adatkészlet helytelen, akkor az Ön által készített modell tele lesz problémákkal.
2. lépés: Paraméterek meghatározása
A modell betanítása előtt meg kell határoznia a paramétereket a gépi tanulási modellek betanításához. Az ebben a szakaszban meghatározott mérőszámok módosíthatók, hogy a modell pontosabb és megbízhatóbb legyen az előrejelzésekben.
3. lépés: Modellképzés
A paraméterek beállítása után a modellt betanítani kell. Ha még csak most kezdi a modellfejlesztést, kipróbálhatja a nyílt forráskódú adatkészletek használatát képzési és tesztelési célokra.
Ha a modell jellemzően gépi tanulási algoritmussal működik, importálhatja a modellt, vagy kódolást végezhet az algoritmus logikája alapján.
4. lépés: A modell értékelése
A modell értékelése a képzés után elengedhetetlen a hatékonyság és a pontosság növelése érdekében. Kezdje azzal, hogy az adatkészletet két nagy részre osztja, az egyiket a képzésre, a másikat pedig a tesztelésre. Használja az adatkészlet 70%-át a modell betanításához, a maradék 30%-át pedig teszteléshez és értékeléshez.
A való életben használt esetek
A dokumentumok osztályozását számos üzleti probléma megoldására használják. Bár a legtöbb felhasználási eset nem osztályozási feladat, az algoritmust számos valós probléma megoldására alkalmazzák.
Spam észlelés
A dokumentumok osztályozását, különösen a szöveges osztályozást a nem kívánt spam észlelésére használják. A modell arra van kiképezve, hogy észlelje a spam kifejezéseket és azok gyakoriságát annak megállapítására, hogy az üzenet spam-e. Például a Google Gmail Spam detektora a Natural Language Processing technikát használja a gyakran előforduló szavak észlelésére a kéretlen üzenetekben, és a leveleket a megfelelő mappába dobja.
Érzelmi elemzés
A társadalmi meghallgatáson keresztül végzett hangulatelemzés segít a vállalkozásoknak megérteni ügyfeleik véleményét és véleményét. Az NLP-alapú modellek az értékelések, visszajelzések és panaszok osztályozásával és érzelmi természetük alapján történő kategorizálásával segítik a hangulatelemzést. A modellt arra tanítják, hogy kivonja azokat a szavakat, amelyek pozitív vagy negatív konnotációt jelölnek vagy rendelkeznek.
Jegy vagy elsőbbségi besorolás
Bármely vállalkozás ügyfélszolgálati osztálya számos szolgáltatási kéréssel és jegygel találkozik. Egy automatizált dokumentumosztályozó eszköz segíthet átgázolni a hatalmas mennyiségű jegyen. Az NLP használatával az elsőbbségi jegyek a megfelelő részleghez irányíthatók. Ez jelentősen javítja a felbontás, a feldolgozás és a szervizelés sebességét.
Objektum felismerés
Az automatizált dokumentumosztályozás a dokumentumokban található nagy mennyiségű vizuális adat feldolgozására is szolgál, kategóriák szerinti osztályozással. Az objektumfelismerést általában az e-kereskedelemben vagy a gyártóegységekben használják a termékek osztályozására.
Ismerkedés a dokumentumosztályozással Az AI által üzemeltetett
A dokumentumok a vállalkozás működése szempontjából kritikus adatokat tartalmaznak. A dokumentumok értékes betekintést tartalmaznak, amelyek elősegítik egy szervezet működését, szolgáltatásait és növekedési céljait.
A dokumentumok minősítése azonban fárasztó, de szükséges feladat. Mivel a dokumentumok osztályozása kihívást jelent, különösen, ha viszonylag nagy a mennyiség, szükség van egy automatizált dokumentumosztályozó rendszerre.
A gépi tanulási algoritmusok által kiképzett mesterséges intelligencia-alapú dokumentumosztályozási modell hatékony, költséghatékony, hibamentes és pontos. A folyamat azonban csak akkor indulhat el, ha az Ön által épített modell minőségi és pontosan címkézett adatkészletekre van kiképezve.
Shaip elhozza neked előre címkézett adatkészletek amelyek segítik a pontos osztályozási modellek kidolgozását. Lépjen kapcsolatba velünk, és azonnal kezdje meg dokumentumosztályozó eszközének használatát.
