การจำแนกประเภทเอกสารโดยใช้ AI – ประโยชน์ กระบวนการ และกรณีการใช้งาน

เทคนิคการจำแนกเอกสาร ?

การจัดหมวดหมู่เอกสารอัตโนมัติใช้เทคนิค Machine Learning และ Natural Language Processing เพื่อทำให้กระบวนการจัดหมวดหมู่ง่ายขึ้น อัตโนมัติ และเพิ่มความเร็ว แมชชีนเลิร์นนิงทำให้การจำแนกเอกสารมีความยุ่งยากน้อยลง เร็วขึ้น แม่นยำขึ้น ปรับขยายได้ และไม่ลำเอียง

การจัดประเภทเอกสารทำได้โดยใช้สามเทคนิค พวกเขาคือ

เทคนิคตามกฎ

เทคนิคตามกฎขึ้นอยู่กับรูปแบบทางภาษาและกฎที่ให้คำแนะนำแก่แบบจำลอง แบบจำลองได้รับการฝึกฝนให้ระบุรูปแบบภาษา สัณฐานวิทยา วากยสัมพันธ์ ความหมาย และอื่นๆ เพื่อแท็กข้อความ เทคนิคนี้สามารถปรับปรุงได้อย่างต่อเนื่อง เพิ่มกฎใหม่และปรับปรุงชั่วคราวเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้อง อย่างไรก็ตาม เทคนิคนี้อาจใช้เวลานาน ปรับขนาดไม่ได้ และซับซ้อน

การเรียนรู้ภายใต้การดูแล

ชุดของแท็กถูกกำหนดไว้ในการเรียนรู้ภายใต้การดูแล และข้อความหลายรายการจะถูกแท็กด้วยตนเอง เพื่อให้ระบบการเรียนรู้ของเครื่องสามารถเรียนรู้เพื่อทำการคาดคะเนได้อย่างแม่นยำ อัลกอริทึมได้รับการฝึกอบรมด้วยตนเองในชุดเอกสารที่ติดแท็ก ยิ่งคุณป้อนข้อมูลเข้าสู่ระบบมากเท่าไหร่ ผลลัพธ์ก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น ตัวอย่างเช่น หากข้อความระบุว่า 'บริการนี้ราคาไม่แพง' แท็กควรอยู่ภายใต้ 'การกำหนดราคา' เมื่อการฝึกโมเดลเสร็จสิ้น โมเดลจะสามารถคาดการณ์เอกสารที่มองไม่เห็นได้โดยอัตโนมัติ

การเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแล

ในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน เอกสารที่คล้ายกันจะถูกจัดกลุ่มเป็นกลุ่มต่างๆ การเรียนรู้นี้ไม่จำเป็นต้องมีความรู้มาก่อน เอกสารจะถูกจัดหมวดหมู่ตามฟอนต์ ธีม เทมเพลต และอื่นๆ หากมีการกำหนดกฎไว้ล่วงหน้า ปรับเปลี่ยน และสมบูรณ์แบบ โมเดลนี้สามารถจัดหมวดหมู่ได้อย่างแม่นยำ

ขั้นตอนการจำแนกเอกสาร

การสร้างอัลกอริทึมการจำแนกเอกสารอัตโนมัตินั้นเกี่ยวข้องกับการเรียนรู้เชิงลึกและเวิร์กโฟลว์การเรียนรู้ของเครื่อง

ขั้นตอนที่ 1: การรวบรวมข้อมูล

การเก็บรวบรวมข้อมูล อาจเป็นขั้นตอนที่สำคัญที่สุดในการฝึกอัลกอริธึมการจำแนกเอกสาร จำเป็นต้องรวบรวมเอกสารจากหมวดหมู่ต่าง ๆ เพื่อให้อัลกอริทึมสามารถเรียนรู้วิธีการจัดประเภทได้

ตัวอย่างเช่น ถ้าแบบจำลองของคุณจำเป็นต้องจำแนกประเภทออกเป็น 300 ประเภท คุณต้องมีชุดข้อมูลที่มีเอกสารอย่างน้อย XNUMX รายการต่อประเภท

นอกจากนี้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าชุดข้อมูลที่คุณกำลังใช้สำหรับการฝึกอบรมได้รับการติดแท็กอย่างถูกต้อง หากชุดข้อมูลไม่ถูกต้อง โมเดลที่คุณสร้างจะเต็มไปด้วยปัญหา

ขั้นตอนที่ 2: การกำหนดพารามิเตอร์

ก่อนฝึกโมเดล คุณต้องกำหนดพารามิเตอร์เพื่อฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง เมตริกที่คุณกำหนดในขั้นตอนนี้สามารถแก้ไขได้เพื่อทำให้แบบจำลองมีความแม่นยำและเชื่อถือได้มากขึ้นในการคาดคะเน

ขั้นตอนที่ 3: การฝึกอบรมแบบจำลอง

หลังจากตั้งค่าพารามิเตอร์แล้ว โมเดลจะต้องได้รับการฝึกอบรม หากคุณเพิ่งเริ่มต้นกับการพัฒนาโมเดล คุณสามารถลองใช้ชุดข้อมูลโอเพ่นซอร์สเพื่อการฝึกอบรมและการทดสอบ

หากโดยทั่วไปแล้วโมเดลทำงานร่วมกับอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง คุณสามารถนำเข้าโมเดลหรือดำเนินการเข้ารหัสตามตรรกะของอัลกอริทึม

ขั้นตอนที่ 4: การประเมินแบบจำลอง

การประเมินแบบจำลองหลังการฝึกอบรมเป็นสิ่งสำคัญเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำ เริ่มต้นด้วยการแบ่งชุดข้อมูลออกเป็นสองส่วนกว้างๆ ส่วนหนึ่งสำหรับการฝึกอบรมและอีกส่วนสำหรับการทดสอบ ใช้ 70% ของชุดข้อมูลสำหรับการฝึกโมเดล และ 30% ที่เหลือสำหรับการทดสอบและประเมินผล

กรณีใช้งานจริง

มีการใช้การจัดประเภทเอกสารเพื่อแก้ไขปัญหาทางธุรกิจหลายประการ แม้ว่ากรณีการใช้งานส่วนใหญ่จะไม่ใช่งานการจัดประเภท แต่อัลกอริทึมก็พบว่าตัวเองถูกนำไปใช้เพื่อแก้ปัญหาในชีวิตจริงหลายอย่าง

• การตรวจจับสแปม

  การจัดประเภทเอกสาร โดยเฉพาะการจัดประเภทข้อความ ใช้เพื่อตรวจหาสแปมที่ไม่ต้องการ โมเดลนี้ได้รับการฝึกฝนให้ตรวจหาวลีสแปมและความถี่ของวลีเพื่อระบุว่าข้อความนั้นเป็นสแปมหรือไม่ ตัวอย่างเช่น ตัวตรวจจับสแปม Gmail ของ Google ใช้เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อตรวจหาคำที่เกิดขึ้นบ่อยในข้อความขยะ และวางอีเมลในโฟลเดอร์ที่ถูกต้อง

• การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

  การวิเคราะห์ความรู้สึกผ่านการฟังทางสังคมช่วยให้ธุรกิจเข้าใจลูกค้า ความคิดเห็น และคำวิจารณ์ของพวกเขา โดยการจำแนกบทวิจารณ์ คำติชม และข้อร้องเรียน และจัดหมวดหมู่ตามลักษณะทางอารมณ์ แบบจำลองที่ใช้ NLP ช่วยในการวิเคราะห์ความรู้สึก แบบจำลองนี้ได้รับการฝึกฝนให้แยกคำที่แสดงถึงหรือมีความหมายเชิงบวกหรือเชิงลบ

• ตั๋วหรือการจำแนกลำดับความสำคัญ

  แผนกบริการลูกค้าของธุรกิจใด ๆ จะต้องพบกับคำขอบริการและตั๋วจำนวนมาก เครื่องมือจัดหมวดหมู่เอกสารอัตโนมัติสามารถช่วยลุยตั๋วจำนวนมากได้ เมื่อใช้ NLP ตั๋วลำดับความสำคัญจะถูกส่งไปยังแผนกที่ถูกต้อง สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงความเร็วของความละเอียด การประมวลผล และการบริการได้อย่างมาก

• การจดจำวัตถุObject

  การจัดประเภทเอกสารอัตโนมัติยังใช้ในการประมวลผลข้อมูลภาพจำนวนมากในเอกสารด้วยการจัดประเภทตามหมวดหมู่ โดยทั่วไปแล้วการรู้จำวัตถุจะใช้ในอีคอมเมิร์ซหรือหน่วยการผลิตเพื่อจัดประเภทผลิตภัณฑ์

เริ่มต้นใช้งานการจัดหมวดหมู่เอกสารที่ขับเคลื่อนโดย AI

เอกสารมีข้อมูลที่สำคัญต่อการทำงานของธุรกิจ เอกสารประกอบด้วยข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าที่ช่วยส่งเสริมการดำเนินงาน บริการ และเป้าหมายการเติบโตขององค์กร

อย่างไรก็ตาม การจัดหมวดหมู่เอกสารเป็นงานที่น่าเบื่อแต่จำเป็น เนื่องจากการจำแนกเอกสารเป็นสิ่งที่ท้าทาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากมีปริมาณค่อนข้างสูง จึงจำเป็นต้องมีระบบการจำแนกเอกสารอัตโนมัติ

แบบจำลองการจัดประเภทเอกสารที่ใช้ AI ฝึกฝนโดยอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องนั้นมีประสิทธิภาพ คุ้มค่า ปราศจากข้อผิดพลาด และแม่นยำ แต่กระบวนการนี้จะเริ่มได้ก็ต่อเมื่อโมเดลที่คุณกำลังสร้างได้รับการฝึกฝนด้านคุณภาพและชุดข้อมูลที่มีการติดแท็กอย่างถูกต้อง

Shaip นำมาให้คุณ ชุดข้อมูลที่ติดแท็กไว้ล่วงหน้า ที่ช่วยในการพัฒนาแบบจำลองการจัดหมวดหมู่ที่แม่นยำ ติดต่อเราและเริ่มต้นใช้งานเครื่องมือจัดหมวดหมู่เอกสารของคุณได้ทันที