Wenn das ML-Modell auf KI trainiert wird, die Artikel automatisch in voreingestellte Kategorien einordnet, können Sie Gelegenheitsbesucher schnell in Kunden verwandeln.
Textklassifizierungsprozess
Der Textklassifizierungsprozess beginnt mit der Vorverarbeitung, Merkmalsauswahl, Extraktion und Klassifizierung von Daten.
Vorverarbeitung
Tokenisierung: Der Textual content wird zur einfacheren Klassifizierung in kleinere und einfachere Textformen unterteilt.
Normalisierung: Alle Texte in einem Dokument müssen auf dem gleichen Verständnisniveau sein. Einige Formen der Normalisierung umfassen:
- Beibehaltung grammatikalischer oder struktureller Requirements im gesamten Textual content, wie z. B. das Entfernen von Leerzeichen oder Satzzeichen. Oder behalten Sie im gesamten Textual content die Kleinschreibung bei.
- Entfernen von Präfixen und Suffixen aus Wörtern und Zurückführen zu ihrem Wortstamm.
- Entfernen Sie Stoppwörter wie „und“, „ist“, „der“ und andere, die dem Textual content keinen Mehrwert verleihen.
Funktionsauswahl
Die Merkmalsauswahl ist ein grundlegender Schritt bei der Textklassifizierung. Ziel des Prozesses ist es, Texte mit den relevantesten Merkmalen darzustellen. Durch die Auswahl von Funktionen können irrelevante Daten entfernt und die Genauigkeit erhöht werden.
Durch die Merkmalsauswahl wird die Eingabevariable in das Modell reduziert, indem nur die relevantesten Daten verwendet und Rauschen eliminiert wird. Basierend auf der Artwork der Lösung, die Sie suchen, können Ihre KI-Modelle so gestaltet werden, dass sie nur die relevanten Funktionen aus dem Textual content auswählen.
Merkmalsextraktion
Die Merkmalsextraktion ist ein optionaler Schritt, den einige Unternehmen unternehmen, um zusätzliche Schlüsselmerkmale aus den Daten zu extrahieren. Bei der Merkmalsextraktion kommen verschiedene Techniken zum Einsatz, beispielsweise Mapping, Filterung und Clustering. Der Hauptvorteil der Merkmalsextraktion besteht darin, dass sie dazu beiträgt, redundante Daten zu entfernen und die Geschwindigkeit zu verbessern, mit der das ML-Modell entwickelt wird.
Markieren von Daten mit vordefinierten Kategorien
Das Markieren von Textual content mit vordefinierten Kategorien ist der letzte Schritt bei der Textklassifizierung. Dies kann auf drei verschiedene Arten erfolgen:
- Manuelles Tagging
- Regelbasiertes Matching
- Lernalgorithmen – Die Lernalgorithmen können weiter in zwei Kategorien eingeteilt werden, z. B. überwachtes Tagging und unbeaufsichtigtes Tagging.
- Überwachtes Lernen: Das ML-Modell kann die Tags beim überwachten Tagging automatisch an vorhandenen kategorisierten Daten ausrichten. Wenn bereits kategorisierte Daten verfügbar sind, können die ML-Algorithmen die Funktion zwischen den Tags und dem Textual content abbilden.
- Unüberwachtes Lernen: Dies geschieht, wenn ein Mangel an zuvor vorhandenen getaggten Daten besteht. ML-Modelle verwenden Clustering und regelbasierte Algorithmen, um ähnliche Texte zu gruppieren, beispielsweise basierend auf der Produktkaufhistorie, Bewertungen, persönlichen Daten und Tickets. Diese breiten Gruppen können weiter analysiert werden, um wertvolle kundenspezifische Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Entwicklung maßgeschneiderter Kundenansätze verwendet werden können.
Textklassifizierung: Anwendungen und Anwendungsfälle
Die automatisierte Gruppierung oder Klassifizierung großer Textual content- oder Datenmengen bietet mehrere Vorteile und führt zu unterschiedlichen Anwendungsfällen. Schauen wir uns hier einige der häufigsten an:
- Spam-Erkennung: Wird von E-Mail-Dienstanbietern, Telekommunikationsdienstanbietern und Defender-Apps verwendet, um Spam-Inhalte zu identifizieren, zu filtern und zu blockieren
- Stimmungsanalyse: Analysieren Sie Bewertungen und benutzergenerierte Inhalte auf zugrunde liegende Stimmung und Kontext und unterstützen Sie beim ORM (On-line Repute Administration).
- Absichtserkennung: Verstehen Sie die Absicht hinter den Eingabeaufforderungen oder Abfragen der Benutzer besser, um genaue und relevante Ergebnisse zu generieren
- Themenkennzeichnung: Kategorisieren Sie Nachrichtenartikel oder von Benutzern erstellte Beiträge nach vordefinierten Themen oder Themen
- Spracherkennung: Erkennen Sie die Sprache, in der ein Textual content angezeigt oder präsentiert wird
- Dringlichkeitserkennung: Identifizieren und priorisieren Sie Notfallkommunikation
- Überwachung sozialer Medien: Automatisieren Sie den Prozess, nach Social-Media-Erwähnungen von Marken Ausschau zu halten
- Kategorisierung von Help-Tickets: Erstellen, organisieren und priorisieren Sie Help-Tickets und Serviceanfragen von Kunden
- Dokumentenorganisation: Sortieren, strukturieren und standardisieren Sie juristische und medizinische Dokumente
- E-Mail-Filterung: Filtern Sie E-Mails nach bestimmten Bedingungen
- Betrugserkennung: Erkennen und kennzeichnen Sie verdächtige Aktivitäten transaktionsübergreifend
- Marktforschung: Verstehen Sie die Marktbedingungen anhand von Analysen und helfen Sie bei der besseren Positionierung von Produkten, digitalen Anzeigen und mehr
Welche Metriken werden zur Bewertung der Textklassifizierung verwendet?
Wie bereits erwähnt, ist eine Modelloptimierung unumgänglich, um sicherzustellen, dass die Leistung Ihres Modells konstant hoch ist. Da es bei Modellen zu technischen Störungen und Vorkommnissen wie Halluzinationen kommen kann, ist es wichtig, dass sie strenge Validierungstechniken durchlaufen, bevor sie dwell mitgenommen oder einem Testpublikum präsentiert werden.
Zu diesem Zweck können Sie eine leistungsstarke Bewertungstechnik namens Kreuzvalidierung nutzen.
Kreuzvalidierung
Dabei werden Trainingsdaten in kleinere Blöcke aufgeteilt. Jeder kleine Teil der Trainingsdaten wird dann als Beispiel zum Trainieren und Validieren Ihres Modells verwendet. Wenn Sie den Prozess starten, trainiert Ihr Modell mit dem ersten kleinen Teil der bereitgestellten Trainingsdaten und wird mit anderen kleineren Teilen getestet. Die Endergebnisse der Modellleistung werden mit den Ergebnissen abgewogen, die Ihr Modell generiert, das auf vom Benutzer mit Anmerkungen versehenen Daten trainiert wurde.
Schlüsselmetriken, die bei der Kreuzvalidierung verwendet werden
| Genauigkeit | Abrufen | Präzision | F1-Ergebnis |
|---|---|---|---|
| Dies gibt die Anzahl der richtigen Vorhersagen oder generierten Ergebnisse bezüglich der Gesamtvorhersagen an | Dies bezeichnet die Konsistenz bei der Vorhersage der richtigen Ergebnisse im Vergleich zu den insgesamt richtigen Vorhersagen | Dies gibt die Fähigkeit Ihres Modells an, weniger Fehlalarme vorherzusagen | Dies bestimmt die Gesamtleistung des Modells durch Berechnung des harmonischen Mittelwerts von Erinnerung und Präzision |
Wie führt man eine Textklassifizierung durch?
Obwohl es entmutigend klingt, ist der Prozess der Textklassifizierung systematisch und umfasst normalerweise die folgenden Schritte:
- Kuratieren Sie einen Trainingsdatensatz: Der erste Schritt besteht darin, einen vielfältigen Satz an Trainingsdaten zusammenzustellen, um Modelle damit vertraut zu machen und ihnen beizubringen, Wörter, Phrasen, Muster und andere Zusammenhänge autonom zu erkennen. Auf dieser Grundlage können vertiefende Trainingsmodelle aufgebaut werden.
- Bereiten Sie den Datensatz vor: Die kompilierten Daten sind jetzt fertig. Allerdings ist es immer noch roh und unstrukturiert. In diesem Schritt werden die Daten bereinigt und standardisiert, um sie maschinenbereit zu machen. In dieser Part werden Techniken wie Annotation und Tokenisierung angewendet.
- Trainieren Sie das Textklassifizierungsmodell: Sobald die Daten strukturiert sind, beginnt die Trainingsphase. Modelle lernen aus annotierten Daten und beginnen, Verbindungen aus den zugeführten Datensätzen herzustellen. Je mehr Trainingsdaten in die Modelle eingespeist werden, desto besser lernen sie und generieren selbstständig optimierte Ergebnisse, die auf ihre grundlegende Absicht abgestimmt sind.
- Bewerten und optimieren: Der letzte Schritt ist die Bewertung, bei der Sie die von Ihren Modellen generierten Ergebnisse mit vorab identifizierten Metriken und Benchmarks vergleichen. Basierend auf den Ergebnissen und Schlussfolgerungen können Sie abfragen, ob weitere Schulungen erforderlich sind oder ob das Modell für die nächste Bereitstellungsphase bereit ist.
Die Entwicklung eines effektiven und aufschlussreichen Instruments zur Textklassifizierung ist nicht einfach. Trotzdem mit Shaip Als Ihr Datenpartner können Sie eine effektive, skalierbare und kostengünstige Lösung entwickeln KI-basiertes Textklassifizierungstool. Wir verfügen über jede Menge genau kommentierte und gebrauchsfertige Datensätze, die an die individuellen Anforderungen Ihres Modells angepasst werden können. Wir verwandeln Ihren Textual content in einen Wettbewerbsvorteil; Nehmen Sie noch heute Kontakt mit uns auf.