تصنيف النص

تصنيف النص - الأهمية وحالات الاستخدام والعملية

البيانات هي القوة العظمى التي تعمل على تغيير المشهد الرقمي في عالم اليوم. من رسائل البريد الإلكتروني إلى منشورات وسائل التواصل الاجتماعي ، هناك بيانات في كل مكان. صحيح أن الشركات لم يكن لديها مطلقًا إمكانية الوصول إلى هذا القدر من البيانات ، ولكن هل الوصول إلى البيانات كافٍ؟ يصبح المصدر الغني للمعلومات عديم الفائدة أو عفا عليه الزمن عندما لا تتم معالجته.

يمكن أن يكون النص غير المنظم مصدرًا غنيًا للمعلومات ، ولكنه لن يكون مفيدًا للشركات ما لم يتم تنظيم البيانات وتصنيفها وتحليلها. البيانات غير المنظمة ، مثل النص والصوت ومقاطع الفيديو والوسائط الاجتماعية ، تصل إلى حد 80 -90٪ لجميع البيانات. علاوة على ذلك ، تفيد التقارير بالكاد أن 18٪ من المنظمات تستفيد من البيانات غير المهيكلة لمنظمتهم.

يعد غربلة البيانات المخزنة في الخوادم يدويًا عبر التيرابايت مهمة تستغرق وقتًا طويلاً ومستحيلة بصراحة. ومع ذلك ، مع التقدم في التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية والأتمتة ، من الممكن هيكلة البيانات النصية وتحليلها بسرعة وفعالية. الخطوة الأولى في تحليل البيانات هي تصنيف النص.

ما هو تصنيف النص؟

تصنيف أو تصنيف النص هو عملية تجميع النص في فئات أو فئات محددة مسبقًا. باستخدام نهج التعلم الآلي هذا ، أي النصوص - المستندات وملفات الويب والدراسات والمستندات القانونية والتقارير الطبية والمزيد - يمكن تصنيفها وتنظيمها وتنظيمها.

تصنيف النص هو الخطوة الأساسية في معالجة اللغة الطبيعية والتي لها استخدامات عديدة في اكتشاف الرسائل غير المرغوب فيها. تحليل المشاعر واكتشاف النية وتصنيف البيانات والمزيد.

حالات الاستخدام المحتملة لتصنيف النص

حالات استخدام تصنيف النص الممكنة هناك العديد من الفوائد لاستخدام تصنيف نص التعلم الآلي ، مثل قابلية التوسع وسرعة التحليل والاتساق والقدرة على اتخاذ قرارات سريعة بناءً على المحادثات في الوقت الفعلي.

  • مراقبة الطوارئ

    يتم استخدام تصنيف النص على نطاق واسع من قبل وكالات إنفاذ القانون. من خلال مسح منشورات ومحادثات الوسائط الاجتماعية وتطبيق أدوات تصنيف النص ، يمكنهم اكتشاف محادثات الذعر عن طريق التصفية من أجل الاستعجال واكتشاف الاستجابات السلبية أو الطارئة.

  • تحديد طرق الترويج للعلامات التجارية

    يستخدم المسوقون تصنيف النص للترويج لعلاماتهم التجارية ومنتجاتهم. يمكن للشركات أن تخدم عملائها بشكل أفضل من خلال مراقبة مراجعات المستخدمين وردودهم وردود الفعل والمحادثات حول علاماتهم التجارية أو منتجاتهم عبر الإنترنت وتحديد المؤثرين والمروجين والمنتقدين.

  • أصبحت معالجة البيانات أسهل

    أصبح عبء معالجة البيانات أسهل مع تصنيف النص. يستفيد الأكاديميون والباحثون والإدارة والحكومة وممارسو القانون من تصنيف النص عندما يتم تصنيف البيانات غير المهيكلة إلى مجموعات.

  • تصنيف طلبات الخدمة

    تدير الشركات عددًا كبيرًا من طلبات الخدمة كل يوم. يعد إجراء كل منها يدويًا لفهم الغرض منها وإلحاحها وتقديمها تحديًا. من خلال تصنيف النص المستند إلى الذكاء الاصطناعي ، يسهل على الشركات تمييز الوظائف بناءً على الفئة والموقع والمتطلبات وتنظيم الموارد بشكل فعال.

  • تحسين تجربة مستخدم الموقع

    يساعد تصنيف النص في تحليل محتوى وصورة المنتج وتخصيصه للفئة المناسبة لتحسين تجربة المستخدم أثناء التسوق. يساعد تصنيف النص أيضًا في تحديد المحتوى الدقيق على المواقع مثل بوابات الأخبار والمدونات ومتاجر التجارة الإلكترونية ومنسقي الأخبار والمزيد.

خدمات التعليقات التوضيحية النصية الموثوقة لتدريب نماذج ML.

عندما يتم تدريب نموذج ML على AI الذي يصنف تلقائيًا العناصر ضمن فئات محددة مسبقًا ، يمكنك تحويل المتصفحات العادية إلى عملاء بسرعة.

عملية تصنيف النص

تبدأ عملية تصنيف النص بالمعالجة المسبقة واختيار الميزات واستخراج البيانات وتصنيفها.

عملية تصنيف النص

ما قبل المعالجة

الترميز: يتم تقسيم النص إلى أشكال نصية أصغر وأبسط لتسهيل التصنيف. 

تطبيع: يجب أن يكون كل نص في المستند على نفس مستوى الفهم. تشمل بعض أشكال التطبيع ، 

  • الحفاظ على المعايير النحوية أو الهيكلية عبر النص ، مثل إزالة المسافات البيضاء أو علامات الترقيم. أو الحفاظ على الأحرف الصغيرة في جميع أنحاء النص. 
  • إزالة البادئات واللواحق من الكلمات وإعادتها إلى أصل الكلمة.
  • إزالة كلمات التوقف مثل "و" هي "the" والمزيد التي لا تضيف قيمة إلى النص.

اختيار ميزة

اختيار الميزة هو خطوة أساسية في تصنيف النص. تهدف العملية إلى تمثيل النصوص ذات الميزة الأكثر صلة. تساعد تحديدات الميزات في إزالة البيانات غير ذات الصلة وتحسين الدقة. 

يقلل اختيار الميزة من متغير الإدخال في النموذج باستخدام البيانات الأكثر صلة فقط والقضاء على الضوضاء. بناءً على نوع الحل الذي تبحث عنه ، يمكن تصميم نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك لاختيار الميزات ذات الصلة فقط من النص. 

ميزة استخراج

يعد استخراج الميزات خطوة اختيارية تتعهد بها بعض الشركات لاستخراج ميزات رئيسية إضافية في البيانات. يستخدم استخراج الميزات العديد من التقنيات ، مثل التعيين والتصفية والتجميع. الفائدة الأساسية لاستخدام استخراج الميزات هي أنها تساعد على إزالة البيانات الزائدة عن الحاجة وتحسين السرعة التي يتم بها تطوير نموذج ML. 

وضع علامات على البيانات للفئات المحددة مسبقًا

يعتبر وضع علامة على النص إلى فئات محددة مسبقًا الخطوة الأخيرة في تصنيف النص. يمكن أن يتم ذلك بثلاث طرق مختلفة ،

  • العلامات اليدوية
  • المطابقة المستندة إلى القواعد
  • خوارزميات التعلم - يمكن أيضًا تصنيف خوارزميات التعلم إلى فئتين مثل وضع العلامات تحت الإشراف ووضع العلامات غير الخاضعة للإشراف.
    • التعلم الخاضع للإشراف: يمكن لنموذج ML محاذاة العلامات تلقائيًا مع البيانات المصنفة الحالية في وضع العلامات الخاضع للإشراف. عندما تكون البيانات المصنفة متاحة بالفعل ، يمكن لخوارزميات ML تعيين الوظيفة بين العلامات والنص.
    • التعلم غير الخاضع للإشراف: يحدث عندما يكون هناك ندرة في البيانات الموسومة الموجودة مسبقًا. تستخدم نماذج ML الخوارزميات التجميعية والقائمة على القواعد لتجميع النصوص المتشابهة ، على سبيل المثال استنادًا إلى سجل شراء المنتج والمراجعات والتفاصيل الشخصية والتذاكر. يمكن تحليل هذه المجموعات العريضة بشكل أكبر لاستخلاص رؤى قيمة خاصة بالعميل يمكن استخدامها لتصميم مناهج مخصصة للعملاء. 

هناك حالات استخدام متعددة لتصنيف النص عبر الصناعات. على الرغم من أن جمع الأفكار القيمة وتجميعها وتصنيفها واستخراجها من البيانات النصية كان يُستخدم دائمًا في العديد من المجالات ، إلا أن تصنيف النص يجد إمكاناته في التسويق وتطوير المنتجات وخدمة العملاء والإدارة والإدارة. إنه يساعد الشركات على اكتساب معلومات استخباراتية تنافسية ، ومعرفة بالسوق والعملاء ، واتخاذ قرارات أعمال مدعومة بالبيانات. 

إن تطوير أداة تصنيف نصوص فعالة وثاقبة ليس بالأمر السهل. ومع ذلك ، باستخدام Shaip كشريك بياناتك ، يمكنك تطوير أداة تصنيف نصوص تستند إلى الذكاء الاصطناعي فعالة وقابلة للتطوير وفعالة من حيث التكلفة. لدينا طن من مجموعات بيانات مشروحة بدقة وجاهزة للاستخدام يمكن تخصيصها وفقًا لمتطلبات نموذجك الفريدة. نحول النص الخاص بك إلى ميزة تنافسية ؛ تواصل معنا اليوم.

شارك الاجتماعية