تصنيف الوثيقة

تصنيف المستندات المستند إلى الذكاء الاصطناعي - الفوائد والعملية وحالات الاستخدام

في عالمنا الرقمي ، تعالج الشركات أطنانًا من البيانات يوميًا. تحافظ البيانات على عمل المنظمة وتساعدها على اتخاذ قرارات مدروسة بشكل أفضل. تمتلئ الشركات بالوثائق ، من الموظفين الذين ينشئون مستندات جديدة إلى المستندات التي تدخل المؤسسة من مصادر مختلفة مثل رسائل البريد الإلكتروني والبوابات والفواتير والإيصالات والتطبيقات والعروض والمطالبات والمزيد.

ما لم يراجع شخص ما هذه المستندات ، فلا توجد طريقة لمعرفة موضوع مستند معين أو أفضل طريقة لمعالجته. ومع ذلك ، فإن معالجة كل مستند يدويًا لمعرفة مكان وكيفية تخزينه أمر صعب.

دعنا نستكشف تصنيف المستندات ، ونفهم سبب أهمية تصنيف المستندات للأعمال التجارية ، وندرس كيف تلعب رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف البصري على الأحرف دورًا في تصنيف المستندات أو معالجة المستندات.

ما هو تصنيف الوثيقة؟

تصنيف المستند هو فصل المستندات أو تجميعها في فئات أو فئات محددة مسبقًا. تم تصميم تصنيف المستندات لتسهيل تعيين المستندات وتصفيتها وتحليلها وإدارتها. الوثائق مصنفة حسب وصفها ووضع علامات بناءً على محتواها.

يمكن أن تكون مهام تصنيف المستندات اليدوية عقبة كبيرة للعديد من الشركات لأنها تستغرق وقتًا طويلاً وعرضة للخطأ وتستهلك الموارد. عند استخدام نماذج التصنيف التلقائي المستندة إلى البرمجة اللغوية العصبية (NLP) وتعلم الآلة (ML) ، يتم تحديد النص الموجود في المستند ووضع علامات عليه وتصنيفه تلقائيًا.

تستند مهام تصنيف المستندات بشكل عام إلى تصنيفين: نصي ومرئي. يعتمد تصنيف النص على نوع المحتوى أو الموضوع أو النوع. تُستخدم معالجة اللغة الطبيعية لفهم مفهوم النص وعواطفه وسياقه. يتم التصنيف المرئي بناءً على العناصر الهيكلية المرئية الموجودة في المستند باستخدام أنظمة رؤية الكمبيوتر وأنظمة التعرف على الصور.

لماذا تتطلب الأعمال تصنيف المستندات؟

تصنيف الوثيقة

يتعين على كل شركة ، كبيرة كانت أم صغيرة ، التعامل مع الوثائق لإدارة عملياتها اليومية. نظرًا لأنه من المستحيل معالجة كل مستند يدويًا ، فمن الضروري استخدام نظام تصنيف آلي للوثائق. يسمح نظام تصنيف المستندات للشركات بتنظيم المحتوى وإتاحته في أي وقت.

يحتوي تصنيف المستندات على العديد من حالات الاستخدام في مختلف الصناعات ، من المستشفيات إلى الشركات.

  • يساعد الشركات على أتمتة إدارة المستندات ومعالجتها.
  • يعد تصنيف المستندات مهمة عادية ومتكررة ، حيث تعمل أتمتة العملية على تقليل أخطاء المعالجة وتحسين وقت الاستجابة.
  • تعمل أتمتة المستندات أيضًا على تحسين الكفاءة والموثوقية وقابلية التوسع.

تصنيف المستند مقابل. تصنيف النص

أحيانًا يتم استخدام تصنيف النص وتصنيف المستندات بالتبادل. على الرغم من وجود اختلاف طفيف جدًا بين الاثنين ، من المهم معرفة كيف يختلفان.

تصنيف النص يتعلق باستخدام تقنيات لتحليل النص في المستندات النصية. يمكن تصنيف النص على مستويات مختلفة ، مثل

مستوى الجملةمستوى الجملة الفرعية
يعتمد تصنيف النص على المعلومات الموجودة في جملة واحدة.يرسم مستوى الجملة الفرعية التعبيرات الفرعية من داخل الجمل.
مستوى الفقرةمستوى المستند
يستخرج المعلومات الأساسية أو الأكثر أهمية من فقرة واحدة.ارسم معلومات مهمة من المستند بأكمله.

تصنيف النص هو مجموعة فرعية من تصنيف الوثيقة التي تتعامل بالكامل مع تصنيف النص في أي وثيقة معينة. بينما يتعامل تصنيف النص مع النص فقط ، تصنيف الوثيقة نصية ومرئية. في تصنيف النص ، يتم استخدام النص فقط للتصنيف ، بينما في تصنيف المستند ، يمكن استخدام المستند الكامل للسياق.

كيف يعمل تصنيف المستندات؟

يمكن تصنيف المستندات باستخدام طريقتين: يدوي وآلي. في التصنيف اليدوي ، يجب على المستخدم البشري مراجعة المستندات وإيجاد العلاقات بين المفاهيم والتصنيف وفقًا لذلك. في التصنيف التلقائي للوثائق ، يتم استخدام تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق. دعنا نكشف عن طرق تصنيف المستندات من خلال فهم الأنواع المختلفة للوثائق التي تتم في العمليات التجارية.

وثائق منظمة

يحتوي المستند على بيانات جيدة التنسيق مع ترقيم وخطوط متناسقة. كما أن تخطيط المستند متسق ولا يحتوي على انحرافات. أدوات تصنيف البناء لهذه الوثائق المنظمة سهلة ويمكن التنبؤ بها.

مستندات غير منظمة

يحتوي المستند غير المهيكل على محتويات معروضة بتنسيق مفتوح أو غير منظم. تشمل الأمثلة الرسائل والعقود والأوامر. نظرًا لعدم اتساقها ، يصبح من الصعب تحديد موقع المعلومات الهامة.

تصنيف الوثيقة

دعنا نناقش متطلبات بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي اليوم.

تقنيات تصنيف الوثائق؟

يستخدم تصنيف المستندات التلقائي تقنيات التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية لتبسيط عملية التصنيف وأتمتتها وتسريعها. يجعل التعلم الآلي تصنيف المستندات أقل تعقيدًا وأسرع وأكثر دقة وقابلية للتطوير وغير متحيز.

يمكن تصنيف الوثيقة باستخدام ثلاث تقنيات. هم انهم

تقنية مستندة إلى قواعد

تعتمد التقنية القائمة على القواعد على الأنماط والقواعد اللغوية التي توفر إرشادات للنموذج. يتم تدريب النماذج على تحديد أنماط اللغة ، والصرف ، وبناء الجملة ، والدلالات ، والمزيد لتمييز النص. يمكن تحسين هذه التقنية باستمرار ، وإضافة قواعد جديدة وتحسينها لاستخراج رؤى دقيقة. ومع ذلك ، يمكن أن تستغرق هذه التقنية وقتًا طويلاً وغير قابلة للتطوير ومعقدة.

التعلم تحت الإشراف

يتم تحديد مجموعة من العلامات في التعلم الخاضع للإشراف ، ويتم تمييز العديد من النصوص يدويًا حتى يتمكن نظام التعلم الآلي من تعلم كيفية عمل تنبؤات دقيقة. يتم تدريب الخوارزمية يدويًا على مجموعة من المستندات ذات العلامات. كلما زادت البيانات التي تدخلها في النظام ، كانت النتيجة أفضل. على سبيل المثال ، إذا كان النص يقول "كانت الخدمة ميسورة التكلفة" ، فيجب أن تكون العلامة ضمن "التسعير". بمجرد اكتمال تدريب النموذج ، يمكنه توقع المستندات غير المرئية تلقائيًا.

تعليم غير مشرف عليه

في التعلم غير الخاضع للإشراف ، يتم تجميع المستندات المتشابهة في مجموعات مختلفة. هذا التعلم لا يتطلب أي معرفة مسبقة. يتم تصنيف المستندات بناءً على الخطوط والسمات والقوالب والمزيد. إذا كانت القواعد محددة مسبقًا ومعدلة ومتقنة ، فيمكن لهذا النموذج تقديم التصنيف بدقة.

عملية تصنيف الوثائق

يتضمن بناء خوارزمية تصنيف المستندات آليًا التعلم العميق وسير عمل التعلم الآلي.

عملية تصنيف الوثائق

الخطوة 1: جمع البيانات

جمع البيانات ربما تكون الخطوة الأكثر أهمية في تدريب خوارزميات تصنيف المستندات. من الضروري جمع المستندات من فئات مختلفة حتى تتمكن الخوارزمية من معرفة كيفية تصنيفها.

على سبيل المثال ، إذا كان النموذج الخاص بك مطلوبًا للتصنيف في خمس فئات مختلفة ، فيجب أن يكون لديك مجموعة بيانات تحتوي على 300 مستند كحد أدنى لكل فئة.

تأكد أيضًا من تمييز مجموعة البيانات التي تستخدمها للتدريب بشكل صحيح. إذا كانت مجموعة البيانات غير صحيحة ، فسيكون النموذج الذي تنشئه مليئًا بالمشكلات.

الخطوة 2: تحديد المعلمة

قبل تدريب النموذج ، يجب عليك تحديد المعلمات لتدريب نماذج التعلم الآلي. يمكن تعديل المقاييس التي تحددها في هذه المرحلة لجعل النموذج أكثر دقة وموثوقية في تنبؤاته.

الخطوة 3: نموذج التدريب

بعد تحديد المعلمات ، يجب تدريب النموذج. إذا كنت قد بدأت للتو في تطوير النموذج ، فيمكنك تجربة استخدام مجموعات البيانات مفتوحة المصدر لأغراض التدريب والاختبار.

إذا كان النموذج يعمل عادةً مع خوارزمية التعلم الآلي ، فيمكنك استيراد النموذج أو إجراء الترميز بناءً على منطق الخوارزمية.

الخطوة 4: نموذج التقييم

يعد تقييم النموذج بعد التدريب ضروريًا لتعزيز فعاليته ودقته. ابدأ بتقسيم مجموعة البيانات إلى قسمين عريضين ، أحدهما للتدريب والآخر للاختبار. استخدم 70٪ من مجموعة البيانات لتدريب النموذج ، والباقي 30٪ للاختبار والتقييم.

حالات استخدام واقعية

يتم استخدام تصنيف المستندات لمعالجة العديد من مشاكل العمل. على الرغم من أن معظم حالات الاستخدام ليست مهام تصنيف ، إلا أن الخوارزمية تجد نفسها تعمل لحل العديد من مشكلات الحياة الواقعية.

  • كشف البريد العشوائي

    يتم استخدام تصنيف المستندات ، وخاصة تصنيف النص ، لاكتشاف البريد العشوائي غير المرغوب فيه. تم تدريب النموذج على اكتشاف عبارات البريد العشوائي وتكرارها لتحديد ما إذا كانت الرسالة بريد عشوائي. على سبيل المثال ، يستخدم مكتشف البريد العشوائي في Gmail تقنية معالجة اللغة الطبيعية لاكتشاف الكلمات التي تتكرر كثيرًا في الرسائل غير المرغوب فيها وإفلات البريد في المجلد الصحيح.

  • تحليل المشاعر

    يساعد تحليل المشاعر من خلال الاستماع الاجتماعي الشركات على فهم عملائها وآرائهم ومراجعاتهم. من خلال تصنيف المراجعات والملاحظات والشكاوى وتصنيفها بناءً على طبيعتها العاطفية ، تساعد النماذج المستندة إلى البرمجة اللغوية العصبية في تحليل المشاعر. يتم تدريب النموذج على استخلاص الكلمات التي تدل أو تحمل دلالات إيجابية أو سلبية.

  • تصنيف التذكرة أو الأولوية

    يأتي قسم خدمة العملاء في أي شركة عبر العديد من طلبات الخدمة والتذاكر. يمكن أن تساعد أداة تصنيف المستندات الآلي في الخوض في الحجم الهائل للتذاكر. باستخدام البرمجة اللغوية العصبية ، يمكن توجيه التذاكر ذات الأولوية إلى القسم الصحيح. يعمل هذا على تحسين سرعة الدقة والمعالجة والخدمة بشكل كبير.

  • التعرف على الأشياء

    يستخدم التصنيف الآلي للوثائق أيضًا لمعالجة كميات كبيرة من البيانات المرئية في المستندات عن طريق تصنيفها وفقًا للفئات. يُستخدم التعرف على الكائنات عادةً في التجارة الإلكترونية أو وحدات التصنيع لتصنيف المنتجات.

الشروع في تصنيف المستندات بدعم من AI

تحتوي المستندات على بيانات مهمة لعمل الأعمال. تحتوي المستندات على رؤى قيمة تعزز العمليات والخدمات وأهداف النمو للمؤسسة.

ومع ذلك ، فإن تصنيف المستندات مهمة شاقة ولكنها ضرورية. نظرًا لأن تصنيف المستندات يمثل تحديًا ، خاصةً إذا كان الحجم مرتفعًا نسبيًا ، فمن الضروري وجود نظام آلي لتصنيف المستندات.

نموذج تصنيف المستندات المستند إلى الذكاء الاصطناعي والمدرَّب بواسطة خوارزميات التعلم الآلي يتسم بالكفاءة والفعالية من حيث التكلفة وخالٍ من الأخطاء ودقيق. ولكن لا يمكن أن تبدأ العملية إلا عندما يكون النموذج الذي تقوم ببنائه مدربًا على الجودة ومجموعات البيانات ذات العلامات الدقيقة.

شيب يجلب لك مجموعات البيانات المعلمة مسبقًا التي تساعد في تطوير نماذج تصنيف دقيقة. تواصل معنا وابدأ في استخدام أداة تصنيف المستندات الخاصة بك على الفور.

شارك الاجتماعية