Classificazione del testo

Classificazione del testo: importanza, casi d'uso e processo

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

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.

Servizi affidabili di annotazione del testo per addestrare modelli ML.

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.

Processo di classificazione del testo

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 caratteristiche è un passaggio fondamentale nella classificazione del testo. Il processo è finalizzato a rappresentare i testi con la caratteristica più rilevante. Le selezioni delle funzioni aiutano a rimuovere i dati irrilevanti e migliorano la precisione. 

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. 

Esistono diversi casi d'uso per la classificazione del testo in tutti i settori. Sebbene la raccolta, il raggruppamento, la classificazione e l'estrazione di preziose informazioni dai dati di testo sia sempre stata utilizzata in diversi campi, la classificazione del testo sta trovando il suo potenziale nel marketing, nello sviluppo del prodotto, nel servizio clienti, nella gestione e nell'amministrazione. Sta aiutando le aziende a ottenere informazioni sulla concorrenza, conoscenza del mercato e dei clienti e prendere decisioni aziendali basate sui dati. 

Sviluppare uno strumento di classificazione del testo efficace e perspicace non è facile. Tuttavia, con Shaip come partner per i dati, puoi sviluppare uno strumento di classificazione del testo basato sull'intelligenza artificiale efficace, scalabile e conveniente. Ne abbiamo tonnellate set di dati accuratamente annotati e pronti all'uso che può essere personalizzato per i requisiti unici del tuo modello. Trasformiamo il tuo testo in un vantaggio competitivo; mettiti in contatto oggi.

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