I dati sono il superpotere che sta trasformando il panorama digitale nel mondo di oggi. Dalle e-mail ai post sui social media, ci sono dati ovunque. È vero che le aziende non hanno mai avuto accesso a così tanti dati, ma avere accesso ai dati è sufficiente? La ricca fonte di informazioni diventa inutile o obsoleta quando non viene elaborata.
Il testo non strutturato può essere una ricca fonte di informazioni, ma non sarà utile alle aziende a meno che i dati non siano organizzati, classificati e analizzati. I dati non strutturati, come testo, audio, video e social media, ammontano a 80 -90% di tutti i dati. Inoltre, appena il 18% delle organizzazioni sta sfruttando i dati non strutturati della propria organizzazione.
Spulciare manualmente i terabyte di dati archiviati nei server è un'attività che richiede tempo e francamente impossibile. Tuttavia, con i progressi nell'apprendimento automatico, nell'elaborazione del linguaggio naturale e nell'automazione, è possibile strutturare e analizzare i dati di testo in modo rapido ed efficace. Il primo passo nell'analisi dei dati è classificazione del testo.
Che cos'è la classificazione del testo?
La classificazione o categorizzazione del testo è il processo di raggruppamento del testo in categorie o classi predeterminate. Utilizzando questo approccio di apprendimento automatico, qualsiasi testo: documenti, file Web, studi, documenti legali, referti medici e altro ancora – possono essere classificati, organizzati e strutturati.
La classificazione del testo è il passaggio fondamentale nell'elaborazione del linguaggio naturale che ha diversi usi nel rilevamento dello spam. Analisi del sentiment, rilevamento degli intenti, etichettatura dei dati e altro ancora.
Possibili casi d'uso della classificazione del testo
Ci sono diversi vantaggi nell'usare la classificazione del testo di machine learning, come la scalabilità, la velocità di analisi, la coerenza e la capacità di prendere decisioni rapide basate su conversazioni in tempo reale.
Monitorare le emergenze
La classificazione del testo è ampiamente utilizzata dalle forze dell'ordine. Esaminando i post e le conversazioni sui social media e applicando gli strumenti di classificazione del testo, possono rilevare conversazioni di panico filtrando per urgenza e rilevando risposte negative o di emergenza.
Identificare i modi per promuovere i marchi
Gli esperti di marketing utilizzano la classificazione del testo per promuovere i propri marchi e prodotti. Le aziende possono servire meglio i propri clienti monitorando le recensioni degli utenti, le risposte, i feedback e le conversazioni sui loro marchi o prodotti online e identificando gli influencer, i promotori e i detrattori.
La gestione dei dati è stata semplificata
L'onere della gestione dei dati è facilitato dalla classificazione del testo. Il mondo accademico, i ricercatori, l'amministrazione, il governo e i professionisti del diritto traggono vantaggio dalla classificazione del testo quando i dati non strutturati sono classificati in gruppi.
Categorizzare le richieste di servizio
Le aziende gestiscono un sacco di richieste di servizio ogni giorno. Esaminare manualmente ciascuno per comprenderne lo scopo, l'urgenza e la consegna è una sfida. Con la classificazione del testo basata sull'intelligenza artificiale, è più facile per le aziende contrassegnare i lavori in base a categoria, posizione e requisiti e organizzare le risorse in modo efficace.
Migliora l'esperienza utente del sito web
La classificazione del testo aiuta ad analizzare il contenuto e l'immagine del prodotto e ad assegnarlo alla categoria giusta per migliorare l'esperienza dell'utente durante lo shopping. La classificazione del testo aiuta anche a identificare contenuti accurati su siti come portali di notizie, blog, negozi di e-commerce, curatori di notizie e altro ancora.
Quando il modello ML viene addestrato sull'intelligenza artificiale che classifica automaticamente gli articoli in categorie preimpostate, puoi convertire rapidamente i browser occasionali in clienti.
Processo di classificazione del testo
Il processo di classificazione del testo inizia con la pre-elaborazione, la selezione delle caratteristiche, l'estrazione e la classificazione dei dati.
Pre-elaborazione
Tokenizzazione: Il testo è suddiviso in forme di testo più piccole e più semplici per una facile classificazione.
Normalizzazione: Tutto il testo in un documento deve essere sullo stesso livello di comprensione. Alcune forme di normalizzazione includono,
- Mantenimento di standard grammaticali o strutturali in tutto il testo, come la rimozione di spazi bianchi o punteggiatura. O mantenendo le lettere minuscole in tutto il testo.
- Rimuovere prefissi e suffissi dalle parole e riportarli alla loro parola radice.
- Rimozione di stop words come 'and' 'is' 'the' e altre che non aggiungono valore al testo.
Selezione funzionalità
La selezione delle feature è un passaggio fondamentale nella classificazione del testo. Il processo è finalizzato a rappresentare testi con le feature più rilevanti. Le selezioni delle feature aiutano a rimuovere dati irrilevanti e a migliorare l'accuratezza.
La selezione delle funzioni riduce la variabile di input nel modello utilizzando solo i dati più rilevanti ed eliminando il rumore. In base al tipo di soluzione che cerchi, i tuoi modelli AI possono essere progettati per scegliere solo le caratteristiche rilevanti dal testo.
Estrazione di feature
L'estrazione delle funzionalità è un passaggio facoltativo che alcune aziende intraprendono per estrarre ulteriori funzionalità chiave nei dati. L'estrazione delle funzionalità utilizza diverse tecniche, come la mappatura, il filtraggio e il clustering. Il vantaggio principale dell'utilizzo dell'estrazione delle funzionalità è: aiuta a rimuovere i dati ridondanti e migliora la velocità con cui viene sviluppato il modello ML.
Etichettatura dei dati in categorie predeterminate
L'etichettatura del testo in categorie predefinite è il passaggio finale nella classificazione del testo. Si può fare in tre modi diversi,
- Etichettatura manuale
- Corrispondenza basata su regole
- Algoritmi di apprendimento: gli algoritmi di apprendimento possono essere ulteriormente classificati in due categorie come tagging supervisionato e tagging non supervisionato.
- Apprendimento supervisionato: il modello ML può allineare automaticamente i tag con i dati categorizzati esistenti nel tagging supervisionato. Quando i dati categorizzati sono già disponibili, gli algoritmi ML possono mappare la funzione tra i tag e il testo.
- Apprendimento non supervisionato: accade quando c'è una carenza di dati con tag precedentemente esistenti. I modelli ML utilizzano clustering e algoritmi basati su regole per raggruppare testi simili, ad esempio in base alla cronologia degli acquisti di prodotti, recensioni, dettagli personali e biglietti. Questi ampi gruppi possono essere ulteriormente analizzati per trarre preziose informazioni specifiche del cliente che possono essere utilizzate per progettare approcci personalizzati al cliente.
Classificazione del testo: applicazioni e casi d'uso
L'autonomizzazione del raggruppamento o della classificazione di grandi blocchi di testo o dati produce diversi vantaggi, dando origine a casi d'uso distinti. Diamo un'occhiata ad alcuni dei più comuni qui:
- Rilevamento spam: Utilizzato dai provider di servizi di posta elettronica, dai provider di servizi di telecomunicazioni e dalle app di difesa per identificare, filtrare e bloccare i contenuti di spam
- Analisi del sentimento: Analizzare le recensioni e i contenuti generati dagli utenti per il sentimento e il contesto di fondo e assistere nell'ORM (gestione della reputazione online)
- Rilevamento dell'intento: Comprendere meglio l'intento dietro le richieste o le query fornite dagli utenti per generare risultati accurati e pertinenti
- Etichettatura degli argomenti: Categorizza gli articoli di notizie o i post creati dagli utenti in base a argomenti o temi predefiniti
- Rilevamento della lingua: Rileva la lingua in cui viene visualizzato o presentato un testo
- Rilevamento dell'urgenza: Identificare e dare priorità alle comunicazioni di emergenza
- Social Media Monitoring: Automatizza il processo di monitoraggio delle menzioni dei marchi sui social media
- Categorizzazione dei ticket di supporto: Compilare, organizzare e dare priorità ai ticket di supporto e alle richieste di servizio dei clienti
- Organizzazione del documento: Ordinare, strutturare e standardizzare documenti legali e medici
- Filtraggio e-mail: Filtra le email in base a condizioni specifiche
- Intercettazione di una frode: Rileva e segnala attività sospette nelle transazioni
- Ricerca di mercato: Comprendere le condizioni di mercato dalle analisi e contribuire a un migliore posizionamento dei prodotti e degli annunci digitali e altro ancora
Quali parametri vengono utilizzati per valutare la classificazione del testo?
Come abbiamo detto, l'ottimizzazione del modello è inevitabile per garantire che le prestazioni del modello siano costantemente elevate. Poiché i modelli possono incontrare problemi tecnici e situazioni come allucinazioni, è essenziale che vengano sottoposti a rigorose tecniche di convalida prima di essere messi in funzione o presentati a un pubblico di prova.
Per farlo, è possibile sfruttare una potente tecnica di valutazione chiamata convalida incrociata.
Convalida incrociata
Ciò comporta la suddivisione dei dati di training in blocchi più piccoli. Ogni piccolo blocco di dati di training viene quindi utilizzato come campione per addestrare e convalidare il modello. Quando si avvia il processo, il modello si addestra sul piccolo blocco iniziale di dati di training fornito e viene testato rispetto ad altri blocchi più piccoli. I risultati finali delle prestazioni del modello vengono soppesati rispetto ai risultati generati dal modello addestrato sui dati annotati dall'utente.
Metriche chiave utilizzate nella convalida incrociata
| Precisione | Richiamo | Precisione | Punteggio F1 |
|---|---|---|---|
| che indica il numero di previsioni corrette o risultati generati in relazione alle previsioni totali | che denota la coerenza nel prevedere i risultati corretti rispetto al totale delle previsioni corrette | che denota la capacità del tuo modello di prevedere meno falsi positivi | che determina le prestazioni complessive del modello calcolando la media armonica di richiamo e precisione |
Come si esegue la classificazione del testo?
Sebbene possa sembrare scoraggiante, il processo di approccio alla classificazione del testo è sistematico e solitamente prevede i seguenti passaggi:
- Crea un set di dati di formazione: Il primo passo è compilare un set eterogeneo di dati di training per familiarizzare e insegnare ai modelli a rilevare parole, frasi, pattern e altre connessioni in modo autonomo. Su questa base si possono costruire modelli di training approfonditi.
- Prepara il set di dati: I dati compilati sono ora pronti. Tuttavia, sono ancora grezzi e non strutturati. Questo passaggio comporta la pulizia e la standardizzazione dei dati per renderli pronti per la macchina. In questa fase vengono seguite tecniche come l'annotazione e la tokenizzazione.
- Addestrare il modello di classificazione del testo: Una volta strutturati i dati, inizia la fase di training. I modelli apprendono dai dati annotati e iniziano a creare connessioni dai dataset alimentati. Man mano che più dati di training vengono immessi nei modelli, questi apprendono meglio e generano autonomamente risultati ottimizzati che sono allineati al loro intento fondamentale.
- Valuta e ottimizza: Il passaggio finale è la valutazione, in cui confronti i risultati generati dai tuoi modelli con parametri e benchmark pre-identificati. Sulla base dei risultati e delle inferenze, puoi decidere se è necessaria ulteriore formazione o se il modello è pronto per la fase successiva di distribuzione.
Sviluppare uno strumento di classificazione del testo efficace e perspicace non è facile. Tuttavia, con Saip come partner dei tuoi dati, puoi sviluppare un'offerta efficace, scalabile e conveniente Strumento di classificazione del testo basato sull'intelligenza artificiale. Abbiamo tonnellate di dataset annotati con precisione e pronti all'uso che possono essere personalizzati per i requisiti unici del tuo modello. Trasformiamo il tuo testo in un vantaggio competitivo; mettiti in contatto oggi.
