ข้อมูลคือมหาอำนาจที่กำลังเปลี่ยนภูมิทัศน์ดิจิทัลในโลกปัจจุบัน ตั้งแต่อีเมลไปจนถึงโพสต์โซเชียลมีเดีย มีข้อมูลอยู่ทุกที่ เป็นความจริงที่ธุรกิจไม่เคยเข้าถึงข้อมูลได้มากขนาดนี้ แต่การเข้าถึงข้อมูลเพียงพอหรือไม่ แหล่งข้อมูลที่มีมากมายจะไร้ประโยชน์หรือล้าสมัยเมื่อไม่ได้รับการประมวลผล
ข้อความที่ไม่มีโครงสร้างสามารถเป็นแหล่งข้อมูลที่สมบูรณ์ได้ แต่จะไม่เป็นประโยชน์กับธุรกิจเว้นแต่ข้อมูลจะได้รับการจัดระเบียบ จัดหมวดหมู่ และวิเคราะห์ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ข้อความ เสียง วิดีโอ และโซเชียลมีเดีย มีจำนวนถึง % 80-90 ของข้อมูลทั้งหมด ยิ่งกว่านั้น มีรายงานว่าองค์กรเพียง 18% ใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างขององค์กรของตน
การกรองข้อมูลหลายเทราไบต์ที่จัดเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์ด้วยตนเองเป็นงานที่ใช้เวลานานและเป็นไปไม่ได้เลย อย่างไรก็ตาม ด้วยความก้าวหน้าในแมชชีนเลิร์นนิง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และระบบอัตโนมัติ ทำให้สามารถจัดโครงสร้างและวิเคราะห์ข้อมูลข้อความได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ขั้นตอนแรกในการวิเคราะห์ข้อมูลคือ การจัดประเภทข้อความ.
การจัดประเภทข้อความคืออะไร?
การจัดหมวดหมู่ข้อความหรือการจัดหมวดหมู่คือกระบวนการจัดกลุ่มข้อความเป็นหมวดหมู่หรือคลาสที่กำหนดไว้ล่วงหน้า การใช้แนวทางการเรียนรู้ของเครื่องนี้ อะไรก็ได้ ข้อความ – เอกสาร ไฟล์เว็บ การศึกษา เอกสารทางกฎหมาย รายงานทางการแพทย์ และอื่นๆ – สามารถจำแนก จัดระเบียบ และจัดโครงสร้างได้
การจัดประเภทข้อความเป็นขั้นตอนพื้นฐานในการประมวลผลด้วยภาษาธรรมชาติซึ่งมีประโยชน์หลายประการในการตรวจจับสแปม การวิเคราะห์ความรู้สึก การตรวจจับเจตนา การติดฉลากข้อมูล และอื่นๆ.
กรณีการใช้งานที่เป็นไปได้ของการจำแนกประเภทข้อความ
การใช้การจัดประเภทข้อความการเรียนรู้ของเครื่องมีประโยชน์หลายประการ เช่น ความสามารถในการปรับขนาด ความเร็วในการวิเคราะห์ ความสอดคล้อง และความสามารถในการตัดสินใจอย่างรวดเร็วโดยอิงจากการสนทนาแบบเรียลไทม์
ตรวจสอบเหตุฉุกเฉิน
การจัดประเภทข้อความถูกใช้อย่างกว้างขวางโดยหน่วยงานบังคับใช้กฎหมาย ด้วยการสแกนโพสต์และการสนทนาบนโซเชียลมีเดีย และใช้เครื่องมือการจัดหมวดหมู่ข้อความ พวกเขาสามารถตรวจจับการสนทนาที่ตื่นตระหนกได้โดยการกรองหาความเร่งด่วนและตรวจจับการตอบสนองเชิงลบหรือเหตุฉุกเฉิน
ระบุวิธีการโปรโมตแบรนด์
นักการตลาดใช้การจัดประเภทข้อความเพื่อโปรโมตแบรนด์และผลิตภัณฑ์ของตน ธุรกิจสามารถให้บริการลูกค้าได้ดียิ่งขึ้นโดยติดตามรีวิวของผู้ใช้ การตอบสนอง คำติชม และการสนทนาเกี่ยวกับแบรนด์หรือผลิตภัณฑ์ของตนทางออนไลน์ และระบุผู้มีอิทธิพล ผู้ส่งเสริม และผู้คัดค้าน
จัดการข้อมูลได้ง่ายขึ้น
ภาระในการจัดการข้อมูลทำได้ง่ายขึ้นด้วยการจัดประเภทข้อความ Academia, นักวิจัย, การบริหาร, รัฐบาล และผู้ปฏิบัติงานด้านกฎหมายได้รับประโยชน์จากการจัดประเภทข้อความเมื่อข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างถูกจัดประเภทเป็นกลุ่ม
จัดหมวดหมู่คำขอบริการ
ธุรกิจจัดการคำขอบริการจำนวนมากทุกวัน การดำเนินการแต่ละอย่างด้วยตนเองเพื่อทำความเข้าใจวัตถุประสงค์ ความเร่งด่วน และการส่งมอบเป็นสิ่งที่ท้าทาย ด้วยการจำแนกข้อความตาม AI ช่วยให้ธุรกิจสามารถแท็กงานตามหมวดหมู่ สถานที่ และความต้องการได้ง่ายขึ้น และจัดระเบียบทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้เว็บไซต์
การจัดประเภทข้อความช่วยวิเคราะห์เนื้อหาและรูปภาพของผลิตภัณฑ์ และกำหนดให้กับหมวดหมู่ที่เหมาะสมเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ขณะช้อปปิ้ง การจัดประเภทข้อความยังช่วยระบุเนื้อหาที่ถูกต้องบนเว็บไซต์ เช่น พอร์ทัลข่าวสาร บล็อก ร้านค้าอีคอมเมิร์ซ ผู้ดูแลข่าวสาร และอื่นๆ
เมื่อโมเดล ML ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับ AI ที่จัดหมวดหมู่รายการตามหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าโดยอัตโนมัติ คุณสามารถเปลี่ยนเบราว์เซอร์ทั่วไปเป็นลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว
กระบวนการจำแนกข้อความ
กระบวนการจัดประเภทข้อความเริ่มต้นด้วยการประมวลผลล่วงหน้า การเลือกคุณลักษณะ การดึงข้อมูล และการจัดประเภทข้อมูล
การประมวลผลล่วงหน้า
การทำให้เป็นโทเค็น: ข้อความถูกแบ่งออกเป็นรูปแบบข้อความที่เล็กลงและเรียบง่ายขึ้นเพื่อการจำแนกประเภทที่ง่ายดาย
ปกติ: ข้อความทั้งหมดในเอกสารต้องมีความเข้าใจในระดับเดียวกัน การทำให้เป็นมาตรฐานบางรูปแบบ ได้แก่
- การรักษามาตรฐานทางไวยากรณ์หรือโครงสร้างของข้อความ เช่น การลบช่องว่างหรือเครื่องหมายวรรคตอน หรือการคงตัวพิมพ์เล็กไว้ตลอดทั้งข้อความ
- การลบคำนำหน้าและคำต่อท้ายออกจากคำและนำกลับไปสู่คำหลัก
- การลบคำหยุด เช่น 'และ' 'คือ' 'the' และคำอื่น ๆ ที่ไม่เพิ่มคุณค่าให้กับข้อความ
การเลือกคุณสมบัติ
การเลือกคุณลักษณะเป็นขั้นตอนพื้นฐานในการจำแนกข้อความ กระบวนการนี้มุ่งเป้าไปที่การแสดงข้อความที่มีคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องมากที่สุด การเลือกคุณลักษณะช่วยลบข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องและเพิ่มความแม่นยำ
การเลือกคุณสมบัติจะลดตัวแปรอินพุตลงในโมเดลโดยใช้เฉพาะข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุดและกำจัดสัญญาณรบกวน ตามประเภทของโซลูชันที่คุณต้องการ โมเดล AI ของคุณสามารถออกแบบให้เลือกเฉพาะคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องจากข้อความ
คุณสมบัติการสกัด
การแยกคุณลักษณะเป็นขั้นตอนทางเลือกที่ธุรกิจบางแห่งดำเนินการเพื่อแยกคุณลักษณะหลักเพิ่มเติมในข้อมูล การแยกคุณลักษณะใช้เทคนิคหลายอย่าง เช่น การแมป การกรอง และการจัดกลุ่ม ประโยชน์หลักของการใช้การแยกฟีเจอร์คือ – ช่วยลบข้อมูลที่ซ้ำซ้อนและปรับปรุงความเร็วในการพัฒนาโมเดล ML
การแท็กข้อมูลไปยังหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
การติดแท็กข้อความเป็นหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเป็นขั้นตอนสุดท้ายในการจัดประเภทข้อความ สามารถทำได้ XNUMX วิธี คือ
- การติดแท็กด้วยตนเอง
- การจับคู่ตามกฎ
- อัลกอริทึมการเรียนรู้ – อัลกอริทึมการเรียนรู้สามารถแบ่งออกได้อีก XNUMX ประเภท เช่น การแท็กแบบมีผู้ดูแลและการติดแท็กแบบไม่มีผู้ดูแล
- การเรียนรู้ภายใต้การดูแล: แบบจำลอง ML สามารถจัดแนวแท็กโดยอัตโนมัติกับข้อมูลการจัดหมวดหมู่ที่มีอยู่ในการแท็กภายใต้การดูแล เมื่อมีข้อมูลที่จัดหมวดหมู่แล้ว อัลกอริทึม ML สามารถจับคู่ฟังก์ชันระหว่างแท็กและข้อความได้
- การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล: เกิดขึ้นเมื่อมีข้อมูลแท็กที่มีอยู่ก่อนหน้านี้ไม่เพียงพอ โมเดล ML ใช้การจัดกลุ่มและอัลกอริทึมตามกฎเพื่อจัดกลุ่มข้อความที่คล้ายกัน เช่น ตามประวัติการซื้อผลิตภัณฑ์ บทวิจารณ์ รายละเอียดส่วนบุคคล และตั๋ว กลุ่มกว้างเหล่านี้สามารถวิเคราะห์เพิ่มเติมเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเฉพาะลูกค้า ซึ่งสามารถใช้ในการออกแบบแนวทางที่ปรับให้เหมาะกับลูกค้าได้
การจำแนกประเภทข้อความ: แอปพลิเคชันและกรณีการใช้งาน
การจัดกลุ่มหรือจำแนกข้อความหรือข้อมูลจำนวนมากโดยอัตโนมัติจะก่อให้เกิดประโยชน์หลายประการ โดยทำให้เกิดกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน มาดูกรณีการใช้งานทั่วไปบางส่วนกัน:
- การตรวจจับสแปม:ใช้โดยผู้ให้บริการอีเมล ผู้ให้บริการโทรคมนาคม และแอปป้องกันเพื่อระบุ กรอง และบล็อกเนื้อหาสแปม
- การวิเคราะห์ความรู้สึก: วิเคราะห์บทวิจารณ์และเนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้นเพื่อดูความรู้สึกและบริบทพื้นฐาน และช่วยเหลือใน ORM (การจัดการชื่อเสียงออนไลน์)
- การตรวจจับเจตนา: เข้าใจเจตนาเบื้องหลังคำเตือนหรือคำถามที่ผู้ใช้ให้มาเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำและเกี่ยวข้องได้ดีขึ้น
- การติดป้ายหัวข้อ: จัดหมวดหมู่บทความข่าวหรือโพสต์ที่ผู้ใช้สร้างตามหัวเรื่องหรือหัวข้อที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
- การตรวจจับภาษา: ตรวจจับภาษาที่ข้อความแสดงหรือแสดง
- การตรวจจับความเร่งด่วน: ระบุและจัดลำดับความสำคัญของการสื่อสารในกรณีฉุกเฉิน
- การตรวจสอบสื่อสังคมออนไลน์:ทำให้กระบวนการติดตามการกล่าวถึงแบรนด์บนโซเชียลมีเดียเป็นระบบอัตโนมัติ
- การจัดหมวดหมู่ตั๋วสนับสนุน: รวบรวม จัดระเบียบ และจัดลำดับความสำคัญของตั๋วการสนับสนุนและคำขอรับบริการจากลูกค้า
- องค์กรเอกสาร: จัดเรียง จัดโครงสร้าง และสร้างมาตรฐานเอกสารทางกฎหมายและทางการแพทย์
- การกรองอีเมล์: กรองอีเมลตามเงื่อนไขเฉพาะ
- การตรวจจับการฉ้อโกง: ตรวจจับและทำเครื่องหมายกิจกรรมที่น่าสงสัยในธุรกรรมต่างๆ
- การวิจัยทางการตลาด: เข้าใจสภาวะตลาดจากการวิเคราะห์และช่วยในการวางตำแหน่งผลิตภัณฑ์และโฆษณาดิจิทัลให้ดีขึ้นและอื่นๆ
ใช้เกณฑ์อะไรในการประเมินการจำแนกข้อความ?
ดังที่เราได้กล่าวไว้ การเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้เพื่อให้แน่ใจว่าประสิทธิภาพของโมเดลของคุณสูงอย่างสม่ำเสมอ เนื่องจากโมเดลอาจพบปัญหาทางเทคนิคและเหตุการณ์เช่นภาพหลอน จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่โมเดลจะต้องผ่านเทคนิคการตรวจสอบที่เข้มงวดก่อนที่จะนำไปใช้จริงหรือแสดงให้ผู้ชมทดสอบดู
ในการดำเนินการนี้ คุณสามารถใช้เทคนิคการประเมินที่มีประสิทธิภาพที่เรียกว่าการตรวจสอบแบบไขว้
การตรวจสอบข้าม
ซึ่งเกี่ยวข้องกับการแบ่งข้อมูลการฝึกอบรมออกเป็นส่วนย่อยๆ ข้อมูลการฝึกอบรมแต่ละส่วนเล็กๆ จะถูกใช้เป็นตัวอย่างในการฝึกอบรมและตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองของคุณ เมื่อคุณเริ่มกระบวนการ แบบจำลองของคุณจะฝึกอบรมโดยใช้ข้อมูลการฝึกอบรมส่วนเล็กๆ เบื้องต้นที่จัดเตรียมไว้ และจะถูกทดสอบเทียบกับส่วนเล็กๆ อื่นๆ ผลลัพธ์สุดท้ายของประสิทธิภาพของแบบจำลองจะถูกชั่งน้ำหนักเทียบกับผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นโดยแบบจำลองของคุณซึ่งฝึกอบรมโดยใช้ข้อมูลที่ผู้ใช้ใส่คำอธิบายประกอบ
ตัวชี้วัดหลักที่ใช้ในการตรวจสอบแบบไขว้
| ความถูกต้อง | จำ | ความแม่นยำ | คะแนน F1 |
|---|---|---|---|
| ซึ่งหมายถึงจำนวนการทำนายที่ถูกต้องหรือผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นเกี่ยวกับการคาดการณ์ทั้งหมด | ซึ่งหมายถึงความสม่ำเสมอในการทำนายผลลัพธ์ที่ถูกต้องเมื่อเปรียบเทียบกับการทำนายที่ถูกต้องทั้งหมด | ซึ่งบ่งบอกถึงความสามารถของโมเดลของคุณในการทำนายผลบวกปลอมที่น้อยลง | ซึ่งจะกำหนดประสิทธิภาพของโมเดลโดยรวมโดยการคำนวณค่าเฉลี่ยฮาร์มอนิกของการเรียกคืนและความแม่นยำ |
คุณดำเนินการจำแนกข้อความอย่างไร?
แม้จะฟังดูน่ากลัว แต่กระบวนการในการจำแนกข้อความนั้นเป็นระบบและโดยปกติแล้วจะมีขั้นตอนดังต่อไปนี้:
- จัดการชุดข้อมูลการฝึกอบรม: ขั้นตอนแรกคือการรวบรวมชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่หลากหลายเพื่อสร้างความคุ้นเคยและสอนโมเดลให้ตรวจจับคำ วลี รูปแบบ และการเชื่อมโยงอื่นๆ โดยอัตโนมัติ สามารถสร้างโมเดลการฝึกอบรมเชิงลึกบนรากฐานนี้ได้
- เตรียมชุดข้อมูล:ขณะนี้ข้อมูลที่รวบรวมไว้พร้อมแล้ว อย่างไรก็ตาม ข้อมูลดังกล่าวยังคงเป็นข้อมูลดิบและไม่มีโครงสร้าง ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการทำความสะอาดและทำให้ข้อมูลเป็นมาตรฐานเพื่อให้พร้อมสำหรับใช้งานในเครื่อง ขั้นตอนนี้ใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การใส่คำอธิบายประกอบและการสร้างโทเค็น
- ฝึกอบรมโมเดลการจำแนกข้อความ:เมื่อข้อมูลมีโครงสร้างแล้ว ขั้นตอนการฝึกอบรมจะเริ่มต้นขึ้น โมเดลจะเรียนรู้จากข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบและเริ่มสร้างการเชื่อมโยงจากชุดข้อมูลที่ป้อนเข้าไป เมื่อข้อมูลการฝึกอบรมถูกป้อนเข้าไปในโมเดลมากขึ้น โมเดลจะเรียนรู้ได้ดีขึ้นและสร้างผลลัพธ์ที่เหมาะสมที่สุดโดยอัตโนมัติซึ่งสอดคล้องกับจุดประสงค์พื้นฐานของโมเดล
- ประเมินและเพิ่มประสิทธิภาพขั้นตอนสุดท้ายคือการประเมิน ซึ่งคุณจะเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่สร้างโดยโมเดลของคุณกับเมตริกและเกณฑ์มาตรฐานที่ระบุไว้ล่วงหน้า โดยอิงจากผลลัพธ์และการอนุมาน คุณสามารถตัดสินใจได้ว่าต้องมีการฝึกอบรมเพิ่มเติมหรือไม่ หรือว่าโมเดลพร้อมสำหรับการใช้งานขั้นต่อไปหรือไม่
การพัฒนาเครื่องมือจัดหมวดหมู่ข้อความที่มีประสิทธิภาพและมีประโยชน์นั้นไม่ใช่เรื่องง่าย อย่างไรก็ตาม ด้วย ไชยป์ ในฐานะพันธมิตรด้านข้อมูลของคุณ คุณสามารถพัฒนาเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ ปรับขนาดได้ และคุ้มต้นทุน เครื่องมือจำแนกข้อความที่ใช้ AI เรามีชุดข้อมูลจำนวนมากที่มีคำอธิบายประกอบอย่างถูกต้องและพร้อมใช้งาน ซึ่งสามารถปรับแต่งให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของแบบจำลองของคุณได้ เราเปลี่ยนข้อความของคุณให้กลายเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขัน ติดต่อเราวันนี้.
