Nel nostro mondo digitale, le aziende elaborano tonnellate di dati ogni giorno. I dati mantengono l'organizzazione in funzione e la aiutano a prendere decisioni più informate. Le aziende sono inondate di documenti, dai dipendenti che ne creano di nuovi ai documenti che entrano nell'organizzazione da varie fonti come e-mail, portali, fatture, ricevute, domande, proposte, reclami e altro ancora.
A meno che qualcuno non esamini questi documenti, non c'è modo di sapere di cosa tratta un particolare documento o il modo migliore per elaborarlo. Tuttavia, l'elaborazione manuale di ciascun documento per sapere dove e come deve essere archiviato è difficile.
Esploriamo la classificazione dei documenti, comprendiamo perché la classificazione dei documenti è fondamentale per un'azienda e studiamo in che modo la visione artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento ottico dei caratteri svolgono un ruolo nella classificazione dei documenti o nell'elaborazione dei documenti.
Che cos'è la classificazione dei documenti?
Le attività di classificazione manuale dei documenti possono rappresentare un enorme collo di bottiglia per molte aziende in quanto richiedono molto tempo, sono soggette a errori e consumano risorse. Quando vengono utilizzati modelli di classificazione automatica basati su NLP e ML, il testo in un documento viene identificato, contrassegnato e classificato automaticamente.
Le attività di classificazione dei documenti si basano generalmente su due classificazioni: testuale e visiva. La classificazione del testo si basa sul genere, il tema o il tipo di contenuto. L'elaborazione del linguaggio naturale viene utilizzata per comprendere il concetto, le emozioni e il contesto del testo. La classificazione visiva viene eseguita in base agli elementi strutturali visivi presenti nel documento utilizzando sistemi di visione artificiale e di riconoscimento delle immagini.
Perché le aziende richiedono la classificazione dei documenti?
Ogni azienda, grande e piccola, deve fare i conti con la documentazione per gestire le proprie operazioni quotidiane. Poiché non è possibile elaborare manualmente ciascun documento, è necessario utilizzare un sistema automatico di classificazione dei documenti. Il sistema di classificazione dei documenti consente alle aziende di organizzare i contenuti e renderli disponibili in qualsiasi momento.
La classificazione dei documenti ha diversi casi d'uso in vari settori, dagli ospedali alle aziende.
- Aiuta le aziende ad automatizzare la gestione e l'elaborazione dei documenti.
- La classificazione dei documenti è un'attività banale e ripetitiva, l'automazione del processo riduce gli errori di elaborazione e migliora i tempi di consegna.
- L'automazione dei documenti migliora anche l'efficienza, l'affidabilità e la scalabilità.
Classificazione dei documenti Vs. Classificazione del testo
La classificazione del testo e la classificazione del documento sono talvolta utilizzate in modo intercambiabile. Sebbene ci sia una leggera differenza tra i due, è importante sapere come differiscono.
Classificazione del testo riguarda l'utilizzo di tecniche per analizzare il testo in documenti basati su testo. Il testo può essere classificato a vari livelli, ad es
| Livello di frase | Livello di sottofrase |
|---|---|
| La classificazione del testo si basa sulle informazioni in una singola frase. | Il livello di sottofrase disegna sottoespressioni all'interno delle frasi. |
| Livello di paragrafo | Livello del documento |
|---|---|
| Estrae le informazioni fondamentali o più critiche da un singolo paragrafo. | Disegna informazioni importanti dall'intero documento. |
La classificazione del testo è un sottoinsieme della classificazione del documento che si occupa interamente di classificare il testo in un dato documento. Mentre la classificazione del testo si occupa solo del testo, classificazione dei documenti sia testuale che visivo. Nella classificazione del testo, solo il testo viene utilizzato per classificare, mentre, nella classificazione del documento, il documento completo può essere utilizzato per il contesto.
Come funziona la classificazione dei documenti?
La classificazione dei documenti può essere effettuata utilizzando due metodi: manuale e automatico. Nella classificazione manuale, un utente umano deve rivedere i documenti, trovare le relazioni tra i concetti e classificare di conseguenza. Nella classificazione automatica dei documenti vengono utilizzate tecniche di machine learning e deep learning. Sveliamo i metodi di classificazione dei documenti comprendendo i diversi tipi di documenti che un'azienda elabora.
Documenti strutturati
Un documento contiene dati ben formattati con numerazione e caratteri coerenti. Anche il layout del documento è coerente e non presenta deviazioni. Costruire strumenti di classificazione per tali documenti strutturati è facile e prevedibile.
Documenti non strutturati
Un documento non strutturato ha contenuti presentati in un formato non strutturato o aperto. Gli esempi includono lettere, contratti e ordini. Dal momento che sono incoerenti, diventa difficile individuare le informazioni critiche.
Tecniche di classificazione dei documenti?
La classificazione automatica dei documenti utilizza tecniche di Machine Learning e Natural Language Processing per semplificare, automatizzare e velocizzare il processo di categorizzazione. L'apprendimento automatico rende la classificazione dei documenti meno ingombrante, più veloce, più accurata, scalabile e imparziale.
La classificazione dei documenti può essere eseguita utilizzando tre tecniche. Sono
Tecnica basata su regole
La tecnica basata su regole si basa su modelli linguistici e regole che forniscono istruzioni al modello. I modelli vengono addestrati per identificare modelli linguistici, morfologia, sintassi, semantica e altro per taggare il testo. Questa tecnica può essere costantemente migliorata, nuove regole aggiunte e improvvisate per estrarre intuizioni accurate. Tuttavia, questa tecnica può richiedere molto tempo, non è scalabile e complessa.
Apprendimento supervisionato
Nell'apprendimento supervisionato viene definito un insieme di tag e diversi testi vengono taggati manualmente in modo che il sistema di apprendimento automatico possa imparare a fare previsioni accurate. L'algoritmo viene addestrato manualmente su una serie di documenti con tag. Più dati inserisci nel sistema, migliore sarà il risultato. Ad esempio, se il testo dice "Il servizio era conveniente", il tag dovrebbe trovarsi sotto "prezzo". Una volta completato l'addestramento del modello, può prevedere automaticamente i documenti non visualizzati.
Apprendimento senza supervisione
Nell'apprendimento non supervisionato, documenti simili sono raggruppati in gruppi diversi. Questo apprendimento non richiede alcuna conoscenza preliminare. I documenti sono classificati in base a caratteri, temi, modelli e altro. Se le regole sono predefinite, ottimizzate e perfezionate, questo modello può fornire una classificazione accurata.
Processo di classificazione dei documenti
La creazione di un algoritmo di classificazione automatizzata dei documenti comporta flussi di lavoro di deep learning e machine learning.
Passaggio 1: raccolta dei dati
Raccolta Dati è forse il passaggio più cruciale nell'addestramento degli algoritmi di classificazione dei documenti. È necessario raccogliere documenti di varie categorie in modo che l'algoritmo possa imparare a classificarli.
Ad esempio, se il tuo modello deve essere classificato in cinque diverse categorie, devi disporre di un set di dati contenente un minimo di 300 documenti per categoria.
Inoltre, assicurati che il set di dati che stai utilizzando per l'addestramento sia contrassegnato correttamente. Se il set di dati non è corretto, il modello che costruisci sarà pieno di problemi.
Passaggio 2: determinazione dei parametri
Prima di addestrare il modello, è necessario determinare i parametri per addestrare i modelli di machine learning. Le metriche definite in questa fase possono essere modificate per rendere il modello più accurato e affidabile nelle sue previsioni.
Passaggio 3: formazione del modello
Dopo aver impostato i parametri, il modello deve essere addestrato. Se hai appena iniziato con lo sviluppo del modello, puoi provare a utilizzare set di dati open source per scopi di formazione e test.
Se il modello in genere funziona con un algoritmo di machine learning, puoi importare il modello o eseguire la codifica in base alla logica dell'algoritmo.
Passaggio 4: valutazione del modello
La valutazione del modello dopo l'addestramento è essenziale per migliorarne l'efficacia e l'accuratezza. Inizia dividendo il set di dati in due ampie sezioni, una per l'addestramento e l'altra per i test. Utilizza il 70% del set di dati per addestrare il modello e il restante 30% per il test e la valutazione.
Casi d'uso nella vita reale
La classificazione dei documenti viene utilizzata per risolvere diversi problemi aziendali. Sebbene la maggior parte dei casi d'uso non riguardi attività di classificazione, l'algoritmo si trova impiegato per risolvere diversi problemi della vita reale.
Rilevamento spam
La classificazione dei documenti, in particolare la classificazione del testo, viene utilizzata per rilevare lo spam indesiderato. Il modello viene addestrato per rilevare le frasi spam e la loro frequenza per determinare se il messaggio è spam. Ad esempio, il rilevatore di spam di Gmail di Google utilizza la tecnica di elaborazione del linguaggio naturale per rilevare le parole ricorrenti nei messaggi indesiderati e inserire la posta nella cartella corretta.
Analisi del sentimento
L'analisi del sentiment attraverso l'ascolto sociale aiuta le aziende a comprendere i propri clienti, le loro opinioni e le loro recensioni. Classificando recensioni, feedback e reclami e classificandoli in base alla loro natura emotiva, i modelli basati sulla PNL aiutano nell'analisi del sentimento. Il modello viene addestrato per estrarre parole che denotano o hanno connotazioni positive o negative.
Biglietto o Classificazione prioritaria
Il dipartimento del servizio clienti di qualsiasi azienda si imbatte in molte richieste di assistenza e ticket. Uno strumento di classificazione automatizzata dei documenti può aiutare a superare l'enorme volume di ticket. Utilizzando la PNL, i ticket prioritari possono essere indirizzati al dipartimento corretto. Ciò migliora significativamente la velocità di risoluzione, elaborazione e manutenzione.
Riconoscimento degli oggetti
La classificazione automatica dei documenti viene utilizzata anche per elaborare grandi quantità di dati visivi nei documenti classificandoli in base alle categorie. Il riconoscimento degli oggetti viene in genere utilizzato nell'e-commerce o nelle unità di produzione per classificare i prodotti.
Guida introduttiva alla classificazione dei documenti con tecnologia AI
I documenti contengono dati critici per il funzionamento dell'azienda. I documenti contengono preziose informazioni che promuovono le operazioni, i servizi e gli obiettivi di crescita di un'organizzazione.
Tuttavia, classificare i documenti è un compito noioso ma necessario. Poiché la classificazione dei documenti è una sfida, soprattutto se il volume è relativamente elevato, è necessario disporre di un sistema automatizzato di classificazione dei documenti.
Un modello di classificazione dei documenti basato sull'intelligenza artificiale addestrato da algoritmi di apprendimento automatico è efficiente, conveniente, privo di errori e accurato. Ma il processo può iniziare solo quando il modello che stai costruendo viene addestrato su set di dati di qualità e contrassegnati con precisione.
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