การจัดประเภทข้อความ – ความสำคัญ กรณีใช้งาน และกระบวนการ

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 กระบวนการนี้มุ่งเป้าไปที่การแสดงข้อความด้วยคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องมากที่สุด การเลือกคุณสมบัติช่วยลบข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องและเพิ่มความแม่นยำ 

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 

มีหลายกรณีการใช้งานสำหรับการจำแนกประเภทข้อความในอุตสาหกรรมต่างๆ แม้ว่าการรวบรวม จัดกลุ่ม จัดประเภท และดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลข้อความมักจะถูกนำมาใช้ในหลายสาขาเสมอ แต่การจัดหมวดหมู่ข้อความคือการค้นหาศักยภาพในด้านการตลาด การพัฒนาผลิตภัณฑ์ การบริการลูกค้า การจัดการ และการบริหาร ช่วยให้ธุรกิจได้รับข้อมูลเชิงลึกด้านการแข่งขัน ความรู้ด้านตลาดและลูกค้า และทำการตัดสินใจทางธุรกิจที่มีข้อมูลสำรอง 

การพัฒนาเครื่องมือการจัดหมวดหมู่ข้อความที่มีประสิทธิภาพและลึกซึ้งนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย ถึงกระนั้น เมื่อมี Shaip เป็นหุ้นส่วนด้านข้อมูลของคุณ คุณสามารถพัฒนาเครื่องมือการจัดประเภทข้อความตาม AI ที่มีประสิทธิภาพ ปรับขนาดได้ และคุ้มค่า เรามีตันของ ชุดข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบอย่างถูกต้องและพร้อมใช้งาน ที่สามารถปรับแต่งตามความต้องการเฉพาะของรุ่นของคุณได้ เราเปลี่ยนข้อความของคุณให้เป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขัน ติดต่อได้แล้ววันนี้