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
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.
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.
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
يعد اختيار الميزات خطوة أساسية في تصنيف النصوص. تهدف هذه العملية إلى تمثيل النصوص بالميزات الأكثر صلة. تساعد عمليات اختيار الميزات في إزالة البيانات غير ذات الصلة، وتعزيز 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.
تصنيف النصوص: التطبيقات وحالات الاستخدام
يؤدي تجميع أو تصنيف أجزاء كبيرة من النص أو البيانات بشكل مستقل إلى العديد من الفوائد، مما يؤدي إلى ظهور حالات استخدام مميزة. دعنا نلقي نظرة على بعض الحالات الأكثر شيوعًا هنا:
- كشف البريد العشوائي:تستخدمها شركات تقديم خدمات البريد الإلكتروني وشركات تقديم خدمات الاتصالات وتطبيقات الدفاع لتحديد محتوى البريد العشوائي وتصفيته وحظره
- تحليل المشاعر: تحليل المراجعات والمحتوى الذي ينشئه المستخدمون لمعرفة المشاعر والسياق الأساسيين والمساعدة في إدارة السمعة عبر الإنترنت
- اكتشاف النية: فهم أفضل للغرض وراء المطالبات أو الاستعلامات التي يقدمها المستخدمون لتوليد نتائج دقيقة وذات صلة
- تصنيف الموضوع: تصنيف المقالات الإخبارية أو المنشورات التي ينشئها المستخدمون حسب الموضوعات أو المواضيع المحددة مسبقًا
- كشف اللغة: اكتشف اللغة التي يتم عرض النص بها أو تقديمه بها
- كشف الطوارئ: تحديد وإعطاء الأولوية لاتصالات الطوارئ
- رصد وسائل الإعلام الاجتماعية:أتمتة عملية مراقبة الإشارات إلى العلامات التجارية على وسائل التواصل الاجتماعي
- تصنيف تذكرة الدعم: تجميع وتنظيم وتحديد أولويات تذاكر الدعم وطلبات الخدمة من العملاء
- تنظيم المستندات: فرز وتنظيم وتوحيد الوثائق القانونية والطبية
- تصفية البريد الإلكتروني: تصفية رسائل البريد الإلكتروني استنادًا إلى شروط محددة
- الكشف عن الغش: اكتشاف الأنشطة المشبوهة والإبلاغ عنها عبر المعاملات
- البحث عن المتجر: فهم ظروف السوق من خلال التحليلات والمساعدة في تحسين وضع المنتجات والإعلانات الرقمية والمزيد
ما هي المقاييس المستخدمة لتقييم تصنيف النص؟
كما ذكرنا، فإن تحسين النموذج أمر لا مفر منه لضمان ارتفاع أداء النموذج باستمرار. نظرًا لأن النماذج قد تواجه مشكلات فنية وحالات مثل الهلوسة، فمن الضروري أن تمر عبر تقنيات التحقق الصارمة قبل عرضها على الجمهور أو اختبارها.
للقيام بذلك، يمكنك الاستفادة من تقنية تقييم قوية تسمى التحقق المتبادل.
عبر المصادقة
يتضمن ذلك تقسيم بيانات التدريب إلى أجزاء أصغر. ثم يتم استخدام كل جزء صغير من بيانات التدريب كعينة لتدريب نموذجك والتحقق من صحته. ومع بدء العملية، يتم تدريب نموذجك على الجزء الصغير الأولي من بيانات التدريب المقدمة ويتم اختباره مقابل أجزاء أصغر أخرى. تتم مقارنة النتائج النهائية لأداء النموذج بالنتائج التي تم إنشاؤها بواسطة نموذجك المدرب على بيانات تم شرحها بواسطة المستخدم.
المقاييس الرئيسية المستخدمة في التحقق المتبادل
دقة | تذكر | دقة | نقاط F1 |
---|---|---|---|
الذي يشير إلى عدد التنبؤات أو النتائج الصحيحة الناتجة فيما يتعلق بإجمالي التنبؤات | وهو ما يدل على الاتساق في التنبؤ بالنتائج الصحيحة عند مقارنتها بإجمالي التنبؤات الصحيحة | الذي يشير إلى قدرة نموذجك على التنبؤ بعدد أقل من النتائج الإيجابية الخاطئة | الذي يحدد الأداء العام للنموذج من خلال حساب المتوسط التوافقي للتذكر والدقة |
كيف تقوم بتنفيذ تصنيف النص؟
رغم أن الأمر يبدو شاقًا، فإن عملية تصنيف النصوص منهجية وتتضمن عادةً الخطوات التالية:
- إنشاء مجموعة بيانات تدريبية: تتمثل الخطوة الأولى في تجميع مجموعة متنوعة من بيانات التدريب لتعريف النماذج وتعليمها كيفية اكتشاف الكلمات والعبارات والأنماط وغيرها من الاتصالات بشكل مستقل. ويمكن بناء نماذج تدريب متعمقة على هذا الأساس.
- جهز مجموعة البيانات:البيانات المجمعة جاهزة الآن. ومع ذلك، فهي لا تزال خامة وغير منظمة. تتضمن هذه الخطوة تنظيف البيانات وتوحيدها لجعلها جاهزة للاستخدام الآلي. يتم اتباع تقنيات مثل الشرح والترميز في هذه المرحلة.
- تدريب نموذج تصنيف النص:بمجرد هيكلة البيانات، تبدأ مرحلة التدريب. تتعلم النماذج من البيانات الموضحة وتبدأ في إنشاء اتصالات من مجموعات البيانات المضمنة. ومع إدخال المزيد من بيانات التدريب إلى النماذج، تتعلم بشكل أفضل وتولد بشكل مستقل نتائج محسنة تتوافق مع غرضها الأساسي.
- التقييم والتحسين:الخطوة الأخيرة هي التقييم، حيث تقارن النتائج التي تم إنشاؤها بواسطة نماذجك بمقاييس ومعايير محددة مسبقًا. بناءً على النتائج والاستنتاجات، يمكنك اتخاذ قرار بشأن ما إذا كان الأمر يتطلب المزيد من التدريب أو ما إذا كان النموذج جاهزًا للمرحلة التالية من النشر.
إن تطوير أداة تصنيف نصية فعّالة وذات بصيرة ليس بالأمر السهل. ومع ذلك، مع شيب باعتبارك شريك بيانات، يمكنك تطوير نموذج فعال وقابل للتطوير وفعّال من حيث التكلفة أداة تصنيف النصوص المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. لدينا الكثير من مجموعات البيانات الموضحة بدقة والجاهزة للاستخدام والتي يمكن تخصيصها وفقًا لمتطلبات نموذجك الفريدة. نحن نحول نصك إلى ميزة تنافسية؛ الحصول على اتصال اليوم.