סיווג טקסט

סיווג טקסט - חשיבות, מקרי שימוש ותהליך

נתונים הם מעצמת העל שמשנה את הנוף הדיגיטלי בעולם של היום. ממיילים ועד פוסטים במדיה חברתית, יש נתונים בכל מקום. נכון שלעסקים מעולם לא הייתה גישה לכל כך הרבה נתונים, אבל האם גישה לנתונים מספיקה? מקור המידע העשיר הופך חסר תועלת או מיושן כאשר אינו מעובד.

טקסט לא מובנה יכול להיות מקור מידע עשיר, אך הוא לא יועיל לעסקים אלא אם כן הנתונים מאורגנים, מסווגים ומנתחים. נתונים לא מובנים, כגון טקסט, אודיו, סרטונים ומדיה חברתית, מסתכמים בסכום 80 -90% מכל הנתונים. יתרה מכך, בקושי 18% מהארגונים מנצלים את הנתונים הלא מובנים של הארגון שלהם.

סינון ידני של טרה-בייט של נתונים המאוחסנים בשרתים הוא משימה שלוקחת זמן ולמען האמת בלתי אפשרית. עם זאת, עם ההתקדמות בלמידת מכונה, עיבוד שפה טבעית ואוטומציה, ניתן לבנות ולנתח נתוני טקסט במהירות וביעילות. השלב הראשון בניתוח נתונים הוא סיווג טקסט.

מהו סיווג טקסט?

סיווג טקסט או סיווג הוא תהליך של קיבוץ טקסט לקטגוריות או מחלקות שנקבעו מראש. שימוש בגישת למידת מכונה זו, כל טקסט – מסמכים, קבצי אינטרנט, מחקרים, מסמכים משפטיים, דוחות רפואיים ועוד - ניתן לסווג, לארגן ולבנות.

סיווג טקסט הוא השלב הבסיסי בעיבוד שפה טבעית שיש לו מספר שימושים בזיהוי דואר זבל. ניתוח סנטימנטים, זיהוי כוונות, תיוג נתונים ועוד.

מקרי שימוש אפשריים של סיווג טקסט

מקרי שימוש אפשריים בסיווג טקסט ישנם מספר יתרונות לשימוש בסיווג טקסט למידת מכונה, כגון מדרגיות, מהירות ניתוח, עקביות והיכולת לקבל החלטות מהירות על סמך שיחות בזמן אמת.

  • מעקב אחר מצבי חירום

    סיווג טקסט נמצא בשימוש נרחב על ידי רשויות אכיפת החוק. על ידי סריקת פוסטים ושיחות ברשתות חברתיות ויישום כלי סיווג טקסט, הם יכולים לזהות שיחות בהלה על ידי סינון לדחיפות וזיהוי תגובות שליליות או חירום.

  • זיהוי דרכים לקידום מותגים

    משווקים משתמשים בסיווג טקסט כדי לקדם את המותגים והמוצרים שלהם. עסקים יכולים לשרת את הלקוחות שלהם טוב יותר על ידי מעקב אחר ביקורות משתמשים, תגובות, משוב ושיחות על המותגים או המוצרים שלהם באינטרנט וזיהוי המשפיעים, המקדמים והמתנגדים.

  • הטיפול בנתונים נעשה קל יותר

    נטל הטיפול בנתונים נעשה קל יותר עם סיווג טקסט. האקדמיה, החוקרים, הממשל, הממשל והמשפטנים נהנים מסיווג טקסט כאשר הנתונים הבלתי מובנים מסווגים לקבוצות.

  • סיווג בקשות שירות

    עסקים מנהלים המון בקשות שירות מדי יום. לעבור באופן ידני על כל אחד מהם כדי להבין את מטרתו, הדחיפות והמשלוח שלו הוא אתגר. עם סיווג טקסט מבוסס AI, קל יותר לעסקים לתייג משרות על סמך קטגוריה, מיקום ודרישה, ולארגן משאבים בצורה יעילה.

  • שפר את חווית המשתמש באתר

    סיווג טקסט עוזר לנתח את התוכן והתמונה של המוצר ולהקצות אותו לקטגוריה הנכונה כדי לשפר את חווית המשתמש בזמן הקניות. סיווג טקסט גם עוזר לזהות תוכן מדויק באתרים כגון פורטלי חדשות, בלוגים, חנויות מסחר אלקטרוני, אוצרי חדשות ועוד.

שירותי הערות טקסט אמינים להכשרת מודלים של ML.

כאשר מודל ה-ML מאומן על AI שמסווג אוטומטית פריטים בקטגוריות מוגדרות מראש, אתה יכול להמיר במהירות דפדפנים מזדמנים ללקוחות.

תהליך סיווג טקסט

תהליך סיווג הטקסט מתחיל בעיבוד מקדים, בחירת תכונה, חילוץ וסיווג נתונים.

תהליך סיווג טקסט

עיבוד מוקדם

טוקניזציה: טקסט מחולק לצורות טקסט קטנות ופשוטות יותר לסיווג קל. 

נוֹרמָלִיזָצִיָה: כל הטקסט במסמך צריך להיות באותה רמת הבנה. כמה צורות של נורמליזציה כוללות, 

  • שמירה על סטנדרטים דקדוקיים או מבניים בכל הטקסט, כגון הסרת רווחים לבנים או סימני פיסוק. או שמירה על אותיות קטנות לאורך הטקסט. 
  • הסרת קידומות וסיומות ממילים והחזרתן למילת השורש שלהן.
  • הסרת מילות עצירה כגון 'ו' 'הוא' 'ה' ועוד שאינן מוסיפות ערך לטקסט.

בחירת תכונה

בחירת תכונה היא שלב בסיסי בסיווג טקסט. התהליך מכוון לייצוג טקסטים בעלי התכונה הרלוונטית ביותר. בחירות תכונות עוזרות להסיר נתונים לא רלוונטיים ולשפר את הדיוק. 

בחירת תכונה מפחיתה את משתנה הקלט לתוך המודל על ידי שימוש רק בנתונים הרלוונטיים ביותר וביטול רעש. בהתבסס על סוג הפתרון שאתה מחפש, ניתן לעצב את דגמי הבינה המלאכותית שלך כך שיבחרו רק את התכונות הרלוונטיות מהטקסט. 

חילוץ תכונה

חילוץ תכונות הוא צעד אופציונלי שחלק מהעסקים מתחייבים לחלץ תכונות מפתח נוספות בנתונים. חילוץ תכונות משתמש במספר טכניקות, כגון מיפוי, סינון ואשכולות. היתרון העיקרי של שימוש בחילוץ תכונות הוא - זה עוזר להסיר נתונים מיותרים ולשפר את המהירות שבה פותח מודל ה-ML. 

תיוג נתונים לקטגוריות שנקבעו מראש

תיוג טקסט לקטגוריות מוגדרות מראש הוא השלב האחרון בסיווג טקסט. ניתן לעשות זאת בשלוש דרכים שונות,

  • תיוג ידני
  • התאמה מבוססת כללים
  • אלגוריתמי למידה - ניתן לסווג את האלגוריתמים הלימודיים לשתי קטגוריות כגון תיוג בפיקוח ותיוג לא בפיקוח.
    • למידה מפוקחת: מודל ה-ML יכול ליישר אוטומטית את התגים עם נתונים מסווגים קיימים בתיוג מפוקח. כאשר נתונים מסווגים כבר זמינים, אלגוריתמי ה-ML יכולים למפות את הפונקציה בין התגים והטקסט.
    • למידה ללא פיקוח: זה קורה כאשר יש מחסור בנתונים מתויגים קיימים בעבר. מודלים של ML משתמשים באלגוריתמים מבוססי אשכולות כדי לקבץ טקסטים דומים, כגון על סמך היסטוריית רכישת מוצרים, ביקורות, פרטים אישיים וכרטיסים. ניתן לנתח קבוצות רחבות אלו עוד יותר כדי להפיק תובנות חשובות ספציפיות ללקוח שניתן להשתמש בהן כדי לעצב גישות לקוח מותאמות אישית. 

ישנם מקרי שימוש מרובים לסיווג טקסט בין תעשיות. למרות שאיסוף, קיבוץ, סיווג והפקת תובנות חשובות מנתוני טקסט שימשו מאז ומתמיד במספר תחומים, סיווג טקסט מוצא את הפוטנציאל שלו בשיווק, פיתוח מוצרים, שירות לקוחות, ניהול ואדמיניסטרציה. זה עוזר לעסקים להשיג מודיעין תחרותי, ידע בשוק ולקוחות ולקבל החלטות עסקיות מגובות נתונים. 

לא קל לפתח כלי סיווג טקסט יעיל ומלא תובנות. ובכל זאת, עם Shaip בתור הנתונים שלך - שותף, אתה יכול לפתח כלי סיווג טקסט מבוסס AI יעיל, ניתן להרחבה וחסכוני. יש לנו טונות של מערכי נתונים מוערים במדויק ומוכנים לשימוש שניתן להתאים אישית לדרישות הייחודיות של הדגם שלך. אנו הופכים את הטקסט שלך ליתרון תחרותי; ליצור קשר עוד היום.

שתף חברתי