การจำแนกประเภทเอกสารโดยใช้ AI – ประโยชน์ กระบวนการ และกรณีการใช้งาน

ในโลกดิจิทัล ธุรกิจต่างๆ ประมวลผลข้อมูลจำนวนมากทุกวัน ข้อมูลช่วยให้องค์กรทำงานและช่วยให้ตัดสินใจได้ดีขึ้น ธุรกิจเต็มไปด้วยเอกสาร ตั้งแต่พนักงานสร้างเอกสารใหม่ไปจนถึงเอกสารที่เข้าสู่องค์กรจากแหล่งต่างๆ เช่น อีเมล พอร์ทัล ใบแจ้งหนี้ ใบเสร็จรับเงิน ใบสมัคร ข้อเสนอ ข้อเรียกร้อง และอื่นๆ

เว้นแต่จะมีคนตรวจทานเอกสารเหล่านี้ จะไม่มีทางรู้ได้ว่าเอกสารนั้นเกี่ยวกับอะไรหรือวิธีที่ดีที่สุดในการประมวลผล อย่างไรก็ตาม การประมวลผลเอกสารแต่ละฉบับด้วยตนเองเพื่อให้ทราบว่าควรจัดเก็บไว้ที่ไหนและอย่างไรนั้นเป็นเรื่องยาก

ให้เราสำรวจการจัดประเภทเอกสาร ทำความเข้าใจว่าทำไมการจัดประเภทเอกสารจึงมีความสำคัญต่อธุรกิจ และศึกษาว่า Computer Vision, Natural Language Processing และ Optical Character Recognition มีส่วนในการจำแนกประเภทเอกสารหรือการประมวลผลเอกสารอย่างไร

การจำแนกประเภทเอกสารคืออะไร?

งานจัดหมวดหมู่เอกสารด้วยตนเองอาจเป็นปัญหาคอขวดขนาดใหญ่สำหรับธุรกิจจำนวนมาก เนื่องจากเป็นงานที่ต้องใช้เวลานาน เกิดข้อผิดพลาดได้ง่าย และใช้ทรัพยากรมาก เมื่อใช้แบบจำลองการจัดหมวดหมู่อัตโนมัติตาม NLP และ ML ข้อความในเอกสารจะถูกระบุ ติดแท็ก และจัดหมวดหมู่โดยอัตโนมัติ

งานจัดประเภทเอกสารโดยทั่วไปจะขึ้นอยู่กับการจัดประเภทสองประเภท: ข้อความและภาพ การจัดประเภทข้อความขึ้นอยู่กับประเภท ธีม หรือประเภทของเนื้อหา การประมวลผลภาษาธรรมชาติใช้เพื่อทำความเข้าใจแนวคิด อารมณ์ และบริบทของข้อความ การจัดหมวดหมู่ภาพจะขึ้นอยู่กับองค์ประกอบโครงสร้างภาพที่มีอยู่ในเอกสารโดยใช้ Computer Vision และระบบจดจำภาพ

ทำไมธุรกิจต้องมีการจำแนกประเภทเอกสาร?

ทุกองค์กร ตั้งแต่สตาร์ทอัพไปจนถึงบริษัทชั้นนำใน Fortune 500 ต่างต้องรับมือกับเอกสารปริมาณมหาศาลในแต่ละวัน หากไม่มีระบบอัตโนมัติ การประมวลผลเอกสารด้วยตนเองจะกลายเป็นปัญหาคอขวดที่ทำให้เวิร์กโฟลว์ช้าลงและสิ้นเปลืองทรัพยากร

นี่คือเหตุผลว่าทำไมการจำแนกเอกสารที่ขับเคลื่อนด้วย AI จึงเป็นสิ่งที่ต้องมี:

• เร่งความเร็วในการจัดการเอกสาร: ทำให้การเรียงลำดับ การสร้างดัชนี และการกำหนดเส้นทางเป็นแบบอัตโนมัติ ช่วยให้เข้าถึงเอกสารที่เกี่ยวข้องได้ทันที
• เพิ่มความแม่นยำและลดข้อผิดพลาด: ลดข้อผิดพลาดของมนุษย์ที่มักเกิดขึ้นในงานซ้ำๆ เพื่อให้มั่นใจถึงความสมบูรณ์ของข้อมูล
• ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน: ช่วยให้พนักงานหลุดพ้นจากงานซ้ำซากจำเจ และสามารถมุ่งเน้นไปที่การริเริ่มเชิงกลยุทธ์ได้
• ปรับขนาดได้อย่างราบรื่น: จัดการปริมาณเอกสารที่เพิ่มขึ้นโดยไม่ต้องเพิ่มพนักงานตามสัดส่วน
• รองรับการปฏิบัติตามกฎระเบียบและความปลอดภัย: ช่วยให้แน่ใจว่าเอกสารสำคัญได้รับการระบุและจัดการอย่างถูกต้องตามระเบียบข้อบังคับ

อุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ การเงิน การประกันภัย กฎหมาย และอีคอมเมิร์ซ กำลังใช้ประโยชน์จากการจำแนกประเภทที่ใช้ AI เพื่อปรับปรุงกระบวนการประมวลผลการเรียกร้อง การจัดการสัญญา การสนับสนุนลูกค้า และการจัดหมวดหมู่สินค้าคงคลัง

การจำแนกประเภทเอกสารเทียบกับการจำแนกประเภทข้อความ: ทำความเข้าใจความแตกต่าง

แม้ว่าจะมักใช้แทนกันได้ แต่การจำแนกเอกสารและการจำแนกข้อความมีความแตกต่างกันเล็กน้อยแต่สำคัญ:

โดยพื้นฐานแล้ว การจำแนกประเภทข้อความเป็นส่วนย่อยของการจำแนกประเภทเอกสาร ซึ่งให้ความเข้าใจเอกสารแบบหลายโหมดที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น

การจำแนกประเภทเอกสารทำงานอย่างไร

การจำแนกประเภทเอกสารสามารถทำได้สองวิธี: แบบแมนนวลและแบบอัตโนมัติ ในการจำแนกประเภทด้วยตนเอง ผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์ต้องตรวจสอบเอกสาร ค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างแนวคิด และจัดหมวดหมู่ตามนั้น ในการจำแนกเอกสารอัตโนมัติ การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกจะใช้เทคนิค มาไขวิธีการจัดหมวดหมู่เอกสารโดยทำความเข้าใจกับเอกสารประเภทต่างๆ ที่ธุรกิจดำเนินการ

เอกสารที่มีโครงสร้าง

เอกสารประกอบด้วยข้อมูลที่จัดรูปแบบอย่างดีพร้อมหมายเลขและแบบอักษรที่สอดคล้องกัน เลย์เอาต์ของเอกสารยังสอดคล้องกันและไม่มีการเบี่ยงเบน การสร้างเครื่องมือการจัดหมวดหมู่สำหรับเอกสารที่มีโครงสร้างนั้นทำได้ง่ายและคาดการณ์ได้

เอกสารที่ไม่มีโครงสร้าง

เอกสารที่ไม่มีโครงสร้างมีเนื้อหาที่นำเสนอในรูปแบบที่ไม่มีโครงสร้างหรือเปิด ตัวอย่าง ได้แก่ จดหมาย สัญญา และคำสั่งซื้อ เนื่องจากข้อมูลเหล่านี้ไม่สอดคล้องกัน จึงเป็นเรื่องท้าทายในการค้นหาข้อมูลที่สำคัญ

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

การจำแนกเอกสารที่ใช้ AI ทำงานอย่างไร?

การจำแนกเอกสารที่ขับเคลื่อนด้วย AI มักจะปฏิบัติตามขั้นตอนสำคัญเหล่านี้:

1. การรวบรวมและบันทึกข้อมูล

ชุดข้อมูลที่มีคุณภาพสูงและหลากหลายถือเป็นพื้นฐานสำคัญ เอกสารต้องถูกรวบรวมตามหมวดหมู่และติดป้ายกำกับ (แท็ก) อย่างถูกต้อง เพื่อฝึกฝนโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอย่างมีประสิทธิภาพ

2. การประมวลผลเบื้องต้นและการสกัดคุณลักษณะ

การใช้ระบบรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR) จะช่วยแยกข้อความจากเอกสารที่สแกนหรือเอกสารที่เป็นรูปภาพ จากนั้นเทคนิค NLP จะทำการล้างข้อมูล แบ่งโทเค็น และแปลงข้อความให้เป็นคุณลักษณะที่มีความหมาย พร้อมกันนั้น คอมพิวเตอร์วิชั่นจะวิเคราะห์เค้าโครงเอกสารและสัญลักษณ์ภาพ

3. การฝึกโมเดล

อัลกอริทึมการเรียนรู้แบบมีผู้สอน (เช่น ตัวแปลงสัญญาณ CNN) จะถูกฝึกบนข้อมูลที่มีป้ายกำกับเพื่อจดจำรูปแบบ แบบจำลองจะเรียนรู้ที่จะเชื่อมโยงคุณลักษณะของเอกสารกับหมวดหมู่

4. การประเมินและเพิ่มประสิทธิภาพแบบจำลอง

แบบจำลองได้รับการทดสอบอย่างเข้มงวดกับข้อมูลที่ไม่เคยเห็นมาก่อน เพื่อวัดความแม่นยำ ความแม่นยำ และการเรียกคืนข้อมูล ไฮเปอร์พารามิเตอร์ได้รับการปรับแต่งเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ

5. การปรับใช้และการเรียนรู้ต่อเนื่อง

เมื่อนำไปใช้งานแล้ว โมเดลจะจำแนกเอกสารขาเข้าแบบเรียลไทม์และปรับปรุงตามเวลาจริงผ่านวงจรข้อเสนอแนะและข้อมูลการฝึกอบรมเพิ่มเติม

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