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
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.
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.
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 התכונות הרלוונטיות 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.
סיווג טקסט: יישומים ומקרי שימוש
אוטונומיזציה של קיבוץ או סיווג של נתחים גדולים של טקסט או נתונים מניבים מספר יתרונות, מה שמוביל למקרי שימוש מובהקים. בואו נסתכל על כמה מהנפוצים ביותר כאן:
- איתור דואר זבל: בשימוש על ידי ספקי שירותי דואר אלקטרוני, ספקי שירותי טלקום ואפליקציות מגן כדי לזהות, לסנן ולחסום תוכן דואר זבל
- ניתוח הסנטימנט: נתח ביקורות ותוכן שנוצר על ידי משתמשים עבור סנטימנטים והקשרים בסיסיים וסייע ב-ORM (ניהול מוניטין מקוון)
- זיהוי כוונות: להבין טוב יותר את הכוונה מאחורי הנחיות או שאילתות שסופקו על ידי משתמשים כדי ליצור תוצאות מדויקות ורלוונטיות
- תיוג נושא: סיווג מאמרי חדשות או פוסטים שנוצרו על ידי משתמשים לפי נושאים או נושאים מוגדרים מראש
- זיהוי שפה: זיהוי השפה שבה הטקסט מוצג או מוצג
- זיהוי דחיפות: זיהוי ותעדוף תקשורת חירום
- ניטור מדיה חברתית: הפוך את התהליך של מעקב אחר אזכורים של מותגים ברשתות חברתיות
- סיווג כרטיסי תמיכה: אסוף, ארגן ותעדף כרטיסי תמיכה ובקשות שירות מלקוחות
- ארגון מסמכים: מיון, מבנה וסטנדרטיזציה של מסמכים משפטיים ורפואיים
- סינון דואר אלקטרוני: סנן אימיילים על סמך תנאים ספציפיים
- גילוי הונאה: זיהוי וסימון של פעילויות חשודות בעסקאות שונות
- מחקר שוק: להבין את תנאי השוק מניתוחים ולסייע במיקום טוב יותר של מוצרים ומודעות דיגיטליות ועוד
באילו מדדים משתמשים כדי להעריך סיווג טקסט?
כפי שציינו, אופטימיזציה של מודלים היא בלתי נמנעת כדי להבטיח שביצועי המודל שלך גבוהים באופן עקבי. מכיוון שדגמים יכולים להיתקל בתקלות טכניות ובמקרים כמו הזיות, חיוני שיעברו טכניקות אימות קפדניות לפני שהם מועברים בשידור חי או מוצגים לקהל המבחן.
כדי לעשות זאת, אתה יכול למנף טכניקת הערכה רבת עוצמה הנקראת Cross-Validation.
אימות צולב
זה כרוך בפירוק נתוני אימון לנתחים קטנים יותר. כל גוש קטן של נתוני אימון משמש אז כמדגם לאימון ולאימות המודל שלך. כשאתה מתחיל את התהליך, הדגם שלך מתאמן על החלק הקטן הראשוני של נתוני האימון שסופק ונבדק מול נתחים קטנים אחרים. התוצאות הסופיות של ביצועי המודל נשקללות מול התוצאות שנוצרו על ידי המודל שלך מאומן על נתונים עם הערות על ידי משתמשים.
מדדי מפתח המשמשים באימות צולב
| דיוק | להיזכר | דיוק | ציון F1 |
|---|---|---|---|
| המציין את מספר התחזיות הנכונות או התוצאות שנוצרו לגבי סך התחזיות | מה שמציין את העקביות בחיזוי התוצאות הנכונות בהשוואה לסך כל התחזיות הנכונות | מה שמציין את היכולת של המודל שלך לחזות פחות תוצאות חיוביות שגויות | אשר קובע את ביצועי המודל הכולל על ידי חישוב הממוצע ההרמוני של זכירה ודיוק |
איך מבצעים סיווג טקסט?
למרות שזה נשמע מרתיע, תהליך הגישה לסיווג טקסט הוא שיטתי ובדרך כלל כולל את השלבים הבאים:
- אצור מערך הדרכה: השלב הראשון הוא חיבור מערך מגוון של נתוני אימון כדי להכיר וללמד מודלים לזהות מילים, ביטויים, דפוסים וקשרים אחרים באופן אוטונומי. על בסיס זה ניתן לבנות מודלים של אימון מעמיק.
- הכן את מערך הנתונים: הנתונים שנאספו מוכנים כעת. עם זאת, זה עדיין גולמי ולא מובנה. שלב זה כולל ניקוי וסטנדרטיזציה של הנתונים כדי להפוך אותם למוכנים למכונה. בשלב זה עוקבים אחר טכניקות כמו ביאור וטוקניזציה.
- אימון מודל סיווג הטקסט: ברגע שהנתונים מובנים, שלב ההדרכה מתחיל. מודלים לומדים מנתונים מוערים ומתחילים ליצור קשרים ממערכי הנתונים המוזנים. ככל שיותר נתוני אימון מוזנים למודלים, הם לומדים טוב יותר ומייצרים באופן אוטונומי תוצאות מיטובות שמתואמות לכוונה הבסיסית שלהם.
- להעריך ולבצע אופטימיזציה: השלב האחרון הוא ההערכה, שבה אתה משווה תוצאות שנוצרו על ידי המודלים שלך עם מדדים ומדדים מזוהים מראש. בהתבסס על תוצאות והסקת מסקנות, אתה יכול לפנות לשיחה אם יש צורך בהכשרה נוספת או אם המודל מוכן לשלב הבא של הפריסה.
לא קל לפתח כלי סיווג טקסט יעיל ומלא תובנות. בכל זאת, עם שייפ בתור הנתונים שלך - שותף, אתה יכול לפתח אפקטיבי, ניתן להרחבה וחסכוני כלי סיווג טקסט מבוסס AI. יש לנו טונות של מערכי נתונים בעלי הערות מדויקות ומוכנות לשימוש שניתן להתאים אישית לדרישות הייחודיות של הדגם שלך. אנו הופכים את הטקסט שלך ליתרון תחרותי; ליצור קשר היום.
