בעולם הדיגיטלי שלנו, עסקים מעבדים טונות של נתונים מדי יום. הנתונים שומרים על פעילות הארגון ועוזרים לו לקבל החלטות מושכלות יותר. עסקים מוצפים במסמכים, החל מעובדים שיוצרים חדשים ועד למסמכים הנכנסים לארגון ממקורות שונים כמו מיילים, פורטלים, חשבוניות, קבלות, בקשות, הצעות, תביעות ועוד.
אלא אם כן מישהו סוקר את המסמכים הללו, אין דרך לדעת על מה מסמך מסוים או הדרך הטובה ביותר לעבד אותו. עם זאת, קשה לעבד כל מסמך באופן ידני כדי לדעת היכן וכיצד יש לאחסן אותו.
תן לנו לחקור סיווג מסמכים, להבין מדוע סיווג מסמכים הוא חיוני לעסק, וללמוד כיצד ראייה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית וזיהוי תווים אופטי ממלאים תפקיד בסיווג מסמכים או עיבוד מסמכים.
מהו סיווג מסמכים?
משימות סיווג מסמכים ידני יכולות להוות צוואר בקבוק עצום עבור עסקים רבים מכיוון שהן גוזלות זמן, מועדות לשגיאות וגוזלות משאבים. כאשר נעשה שימוש במודלים של סיווג אוטומטי המבוסס על NLP ו-ML, הטקסט במסמך מזוהה, מתויג ומסווג באופן אוטומטי.
משימות סיווג מסמכים מתבססות בדרך כלל על שני סיווגים: טקסט וויזואלי. סיווג טקסט מבוסס על הז'אנר, הנושא או הסוג של התוכן. עיבוד שפה טבעית משמש להבנת מושג הטקסט, רגשותיו והקשרו. הסיווג החזותי נעשה על סמך האלמנטים המבניים החזותיים הקיימים במסמך באמצעות Computer Vision ומערכות זיהוי תמונות.
מדוע עסקים דורשים סיווג מסמכים?
כל עסק, גדול כקטן, צריך להתמודד עם תיעוד כדי לנהל את הפעילות היומיומית שלו. מכיוון שלא ניתן לעבד כל מסמך באופן ידני, יש צורך להשתמש במערכת אוטומטית לסיווג מסמכים. מערכת סיווג המסמכים מאפשרת לעסקים לארגן תוכן ולהפוך אותו לזמין בכל עת.
לסיווג מסמכים יש מספר מקרי שימוש בתעשיות שונות, מבתי חולים ועד עסקים.
- זה עוזר לעסקים לבצע אוטומציה של ניהול ועיבוד מסמכים.
- סיווג מסמכים הוא משימה ארצית וחוזרת על עצמה, אוטומציה של התהליך מפחיתה שגיאות עיבוד ומשפרת את זמן האספקה.
- אוטומציה של מסמכים גם משפרת את היעילות, האמינות והמדרגיות.
סיווג מסמכים לעומת סיווג טקסט
סיווג טקסט וסיווג מסמכים משמשים לעתים לסירוגין. למרות שיש הבדל קל מאוד בין השניים, חשוב לדעת במה הם שונים.
סיווג טקסט עוסקת בשימוש בטכניקות לניתוח טקסט במסמכים מבוססי טקסט. ניתן לסווג את הטקסט ברמות שונות, כגון
| רמת המשפט | רמת משפט משנה |
|---|---|
| סיווג הטקסט מבוסס על המידע במשפט אחד. | רמת משפט המשנה שואבת ביטויי משנה מתוך משפטים. |
| רמת פסקה | רמת מסמך |
|---|---|
| מחלץ את הליבה או המידע הקריטי ביותר מפיסקה אחת. | צייר מידע חשוב מכל המסמך. |
סיווג טקסט הוא קבוצת משנה של סיווג מסמכים העוסקת כולה בסיווג הטקסט בכל מסמך נתון. בעוד שסיווג טקסט עוסק רק בטקסט, סיווג מסמכים הוא גם טקסטואלי וגם ויזואלי. בסיווג טקסט, רק הטקסט משמש לסיווג, בעוד שבסיווג מסמכים, ניתן להשתמש במסמך המלא להקשר.
כיצד פועל סיווג מסמכים?
סיווג מסמכים יכול להתבצע בשתי שיטות: ידני ואוטומטי. בסיווג ידני, משתמש אנושי חייב לעיין במסמכים, למצוא קשרים בין מושגים ולסווג בהתאם. בסיווג מסמכים אוטומטי נעשה שימוש בטכניקות למידת מכונה ולמידה עמוקה. בואו נפתור שיטות סיווג מסמכים על ידי הבנת סוגי המסמכים השונים שעסק מעבד.
מסמכים מובנים
מסמך מכיל נתונים מעוצבים היטב עם מספור וגופנים עקביים. גם פריסת המסמך עקבית ואין בה סטיות. בניית כלי סיווג עבור מסמכים מובנים כאלה היא קלה וניתנת לחיזוי.
מסמכים לא מובנים
למסמך לא מובנה יש תוכן המוצג בפורמט לא מובנה או פתוח. דוגמאות כוללות מכתבים, חוזים והזמנות. מכיוון שהם לא עקביים, זה הופך להיות מאתגר לאתר מידע קריטי.
טכניקות סיווג מסמכים?
סיווג מסמכים אוטומטי משתמש בטכניקות למידת מכונה ועיבוד שפה טבעית כדי לפשט, לבצע אוטומציה ולהאיץ את תהליך הסיווג. למידת מכונה הופכת את סיווג המסמכים לפחות מסורבל, מהיר יותר, מדויק יותר, ניתן להרחבה וחסר פניות.
סיווג מסמכים יכול להתבצע באמצעות שלוש טכניקות. הם
טכניקה מבוססת כללים
הטכניקה המבוססת על כללים מבוססת על דפוסים וחוקים לשוניים המספקים הוראות למודל. המודלים מאומנים לזהות דפוסי שפה, מורפולוגיה, תחביר, סמנטיקה ועוד כדי לתייג את הטקסט. ניתן לשפר כל הזמן טכניקה זו, להוסיף כללים חדשים ולאלתר כדי לחלץ תובנות מדויקות. עם זאת, טכניקה זו עלולה להיות גוזלת זמן, בלתי ניתנת להרחבה ומורכבת.
למידה מפוקחת
קבוצה של תגים מוגדרת בלמידה מפוקחת, ומספר טקסטים מתויגים באופן ידני כך שמערכת למידת המכונה תוכל ללמוד לבצע חיזויים מדויקים. האלגוריתם מאומן באופן ידני על קבוצה של מסמכים מתויגים. ככל שתזין יותר נתונים למערכת, כך התוצאה טובה יותר. לדוגמה, אם הטקסט אומר 'השירות היה סביר', התג צריך להיות תחת 'תמחור'. לאחר השלמת ההכשרה של המודל, הוא יכול לחזות אוטומטית מסמכים שלא נראו.
למידה ללא פיקוח
בלמידה ללא פיקוח, מסמכים דומים מקובצים לאשכולות שונים. למידה זו אינה מחייבת ידע קודם. המסמכים מסווגים לפי גופנים, ערכות נושא, תבניות ועוד. אם הכללים מוגדרים מראש, מותאמים ומשכללים, מודל זה יכול לספק סיווג בדיוק.
תהליך סיווג מסמכים
בניית אלגוריתם אוטומטי לסיווג מסמכים כרוכה בתהליכי עבודה של למידה עמוקה ולמידת מכונה.
שלב 1: איסוף נתונים
איסוף נתונים הוא אולי השלב המכריע ביותר בהכשרת אלגוריתמים לסיווג מסמכים. יש צורך לאסוף מסמכים מקטגוריות שונות כדי שהאלגוריתם יוכל ללמוד כיצד לסווג אותם.
לדוגמה, אם המודל שלך נדרש לסווג לחמש קטגוריות שונות, עליך להיות בעל מערך נתונים המכיל לפחות 300 מסמכים לכל קטגוריה.
כמו כן, ודא שמערך הנתונים שבו אתה משתמש עבור ההדרכה מתויג כהלכה. אם מערך הנתונים שגוי, המודל שתבנה יהיה מלא בבעיות.
שלב 2: קביעת פרמטרים
לפני אימון המודל, עליך לקבוע את הפרמטרים לאימון המודלים של למידת מכונה. ניתן לשנות את המדדים שאתה מגדיר בשלב זה כדי להפוך את המודל למדויק ואמין יותר בתחזיותיו.
שלב 3: אימון מודלים
לאחר הגדרת הפרמטרים, יש להכשיר את הדגם. אם אתה רק מתחיל בפיתוח מודלים, אתה יכול לנסות להשתמש במערך נתונים בקוד פתוח למטרות הדרכה ובדיקה.
אם המודל עובד בדרך כלל עם אלגוריתם למידת מכונה, אתה יכול לייבא את המודל או לבצע קידוד על סמך הלוגיקה של האלגוריתם.
שלב 4: הערכת מודל
הערכת המודל לאחר האימון חיונית כדי לשפר את היעילות והדיוק שלו. התחל בחלוקת מערך הנתונים לשני חלקים רחבים, האחד לאימון והשני לבדיקה. השתמש ב-70% ממערך הנתונים לאימון המודל, והשאר, 30%, לבדיקה והערכה.
מקרי שימוש בחיים האמיתיים
סיווג מסמכים משמש לטיפול במספר בעיות עסקיות. למרות שרוב מקרי השימוש אינם משימות סיווג, האלגוריתם מוצא את עצמו מופעל כדי לפתור כמה בעיות בחיים האמיתיים.
איתור דואר זבל
סיווג מסמכים, במיוחד סיווג טקסט, משמש לאיתור דואר זבל לא רצוי. המודל מאומן לזהות ביטויי ספאם ותדירותם כדי לקבוע אם ההודעה היא ספאם. לדוגמה, גלאי הספאם של Gmail של גוגל משתמש בטכניקת Natural Language Processing כדי לזהות מילים המתרחשות בתדירות גבוהה בהודעות זבל ולשחרר את הדואר לתיקייה הנכונה.
ניתוח הסנטימנט
ניתוח סנטימנטים באמצעות הקשבה חברתית עוזר לעסקים להבין את הלקוחות שלהם, את הדעות שלהם ואת הביקורות שלהם. על ידי סיווג ביקורות, משוב ותלונות וסיווגם על סמך האופי הרגשי שלהם, המודלים המבוססים על NLP עוזרים בניתוח סנטימנטים. המודל מאומן לחלץ מילים שמציינות או בעלות קונוטציות חיוביות או שליליות.
כרטיס או סיווג עדיפות
מחלקת שירות הלקוחות של כל עסק נתקלת בבקשות שירות וכרטיסים רבים. כלי אוטומטי לסיווג מסמכים יכול לעזור לצלוח את נפח הכרטיסים העצום. באמצעות NLP, ניתן לנתב כרטיסי עדיפות למחלקה הנכונה. זה משפר באופן משמעותי את מהירות הרזולוציה, העיבוד והשירות.
זיהוי אובייקט
סיווג מסמכים אוטומטי משמש גם לעיבוד כמויות גדולות של נתונים חזותיים במסמכים על ידי סיווגם לפי קטגוריות. זיהוי אובייקטים משמש בדרך כלל במסחר אלקטרוני או ביחידות ייצור כדי לסווג מוצרים.
תחילת העבודה עם סיווג מסמכים מופעל על ידי AI
המסמכים מכילים נתונים קריטיים לתפקוד העסק. המסמכים מכילים תובנות חשובות המעודדות את התפעול, השירותים ויעדי הצמיחה של ארגון.
עם זאת, סיווג מסמכים הוא משימה מייגעת אך הכרחית. מכיוון שסיווג מסמכים הוא אתגר, במיוחד אם הנפח גבוה יחסית, יש צורך במערכת אוטומטית לסיווג מסמכים.
מודל סיווג מסמכים מבוסס בינה מלאכותית מאומן על ידי אלגוריתמים של למידת מכונה הוא יעיל, חסכוני, נטול שגיאות ומדויק. אבל התהליך יכול להתחיל רק כאשר המודל שאתה בונה מאומן על מערכי נתונים איכותיים ומתויגים במדויק.
שייפ מביא אליך מערכי נתונים מתויגים מראש המסייעים בפיתוח מודלים של סיווג מדויקים. צור איתנו קשר והתחל מיד עם הכלי לסיווג המסמכים שלך.
