Em nosso mundo digital, as empresas processam toneladas de dados diariamente. Os dados mantêm a organização funcionando e a ajudam a tomar decisões mais bem informadas. As empresas são inundadas com documentos, desde funcionários criando novos até documentos que entram na organização de várias fontes, como e-mails, portais, faturas, recibos, aplicativos, propostas, reivindicações e muito mais.
A menos que alguém revise esses documentos, não há como saber do que se trata um determinado documento ou a melhor maneira de processá-lo. No entanto, processar manualmente cada documento para saber onde e como ele deve ser armazenado é difícil.
Vamos explorar a classificação de documentos, entender por que a classificação de documentos é crucial para uma empresa e estudar como a Visão Computacional, o Processamento de Linguagem Natural e o Reconhecimento Óptico de Caracteres desempenham um papel na Classificação ou Processamento de Documentos.
O que é Classificação de Documentos?
Tarefas manuais de classificação de documentos podem ser um grande gargalo para muitas empresas, pois são demoradas, propensas a erros e consomem muitos recursos. Quando modelos de classificação automática baseados em NLP e ML são usados, o texto em um documento é identificado, marcado e categorizado automaticamente.
As tarefas de classificação de documentos são geralmente baseadas em duas classificações: texto e visual. A classificação do texto é baseada no gênero, tema ou tipo do conteúdo. O processamento de linguagem natural é usado para entender o conceito, as emoções e o contexto do texto. A classificação visual é feita com base nos elementos estruturais visuais presentes no documento usando Visão Computacional e sistemas de reconhecimento de imagem.
Por que as empresas exigem a classificação de documentos?
Todas as empresas, grandes e pequenas, precisam lidar com a documentação para gerenciar suas operações diárias. Como é impossível processar cada documento manualmente, é necessário empregar um sistema de classificação automática de documentos. O sistema de classificação de documentos permite às empresas organizar o conteúdo e disponibilizá-lo a qualquer momento.
A classificação de documentos tem vários casos de uso em vários setores, de hospitais a empresas.
- Ele ajuda as empresas a automatizar o gerenciamento e o processamento de documentos.
- A classificação de documentos é uma tarefa mundana e repetitiva, automatizar o processo reduz os erros de processamento e melhora o tempo de resposta.
- A automação de documentos também melhora a eficiência, a confiabilidade e a escalabilidade.
Classificação de documentos vs. Classificação de texto
A classificação de texto e a classificação de documento às vezes são usadas de forma intercambiável. Embora haja uma diferença muito pequena entre os dois, é importante saber como eles diferem.
Classificação de texto trata-se de empregar técnicas para analisar texto em documentos baseados em texto. O texto pode ser classificado em vários níveis, como
| Nível da sentença | Nível da Subfrase |
|---|---|
| A classificação do texto é baseada nas informações em uma única frase. | O nível de subsentença extrai subexpressões de dentro das sentenças. |
| Nível de parágrafo | Nível do documento |
|---|---|
| Extrai as informações principais ou mais críticas de um único parágrafo. | Extraia informações importantes de todo o documento. |
A classificação de texto é um subconjunto da classificação de documentos que lida inteiramente com a classificação do texto em qualquer documento. Enquanto a classificação de texto lida apenas com o texto, classificação de documentos é textual e visual. Na classificação de texto, apenas o texto é usado para classificar, enquanto na classificação de documentos, o documento completo pode ser usado para contexto.
Como funciona a classificação de documentos?
A classificação de documentos pode ser feita usando dois métodos: manual e automático. Na classificação manual, um usuário humano deve revisar documentos, encontrar relacionamentos entre conceitos e categorizar de acordo. Na classificação automática de documentos, são utilizadas técnicas de machine learning e deep learning. Vamos desvendar os métodos de classificação de documentos compreendendo os diferentes tipos de documentos que uma empresa processa.
Documentos Estruturados
Um documento contém dados bem formatados com numeração e fontes consistentes. O layout do documento também é consistente e não apresenta desvios. Construir ferramentas de classificação para tais documentos estruturados é fácil e previsível.
Documentos Não Estruturados
Um documento não estruturado tem conteúdo apresentado em formato não estruturado ou aberto. Exemplos incluem cartas, contratos e ordens. Como são inconsistentes, torna-se um desafio localizar informações críticas.
Técnicas de classificação de documentos?
A classificação automática de documentos usa técnicas de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para simplificar, automatizar e acelerar o processo de categorização. O aprendizado de máquina torna a classificação de documentos menos complicada, mais rápida, mais precisa, escalável e imparcial.
A classificação de documentos pode ser feita usando três técnicas. Eles são
Técnica Baseada em Regras
A técnica baseada em regras é baseada em padrões linguísticos e regras que fornecem instruções ao modelo. Os modelos são treinados para identificar padrões de linguagem, morfologia, sintaxe, semântica e muito mais para marcar o texto. Essa técnica pode ser constantemente aprimorada, novas regras adicionadas e improvisadas para extrair insights precisos. No entanto, essa técnica pode ser demorada, não escalável e complexa.
Aprendizagem Supervisionada
Um conjunto de tags é definido no aprendizado supervisionado e vários textos são marcados manualmente para que o sistema de aprendizado de máquina possa aprender a fazer previsões precisas. O algoritmo é treinado manualmente em um conjunto de documentos marcados. Quanto mais dados você inserir no sistema, melhor será o resultado. Por exemplo, se o texto disser 'O serviço era acessível', a tag deveria estar abaixo de 'preço'. Após a conclusão do treinamento do modelo, ele pode prever automaticamente documentos não vistos.
Aprendizagem não supervisionada
No aprendizado não supervisionado, documentos semelhantes são agrupados em clusters diferentes. Este aprendizado não requer nenhum conhecimento prévio. Os documentos são categorizados com base em fontes, temas, modelos e muito mais. Se as regras forem predefinidas, ajustadas e aperfeiçoadas, esse modelo pode fornecer classificação com precisão.
Processo de Classificação de Documentos
A construção de um algoritmo automatizado de classificação de documentos envolve fluxos de trabalho de aprendizado profundo e aprendizado de máquina.
Etapa 1: coleta de dados
Recolha de Dados é talvez a etapa mais crucial no treinamento de algoritmos de classificação de documentos. É necessário reunir documentos de várias categorias para que o algoritmo aprenda a classificá-los.
Por exemplo, se for necessário classificar seu modelo em cinco categorias diferentes, você deverá ter um conjunto de dados contendo no mínimo 300 documentos por categoria.
Além disso, verifique se o conjunto de dados que você está usando para o treinamento está marcado corretamente. Se o conjunto de dados estiver incorreto, o modelo que você criar estará repleto de problemas.
Passo 2: Determinação de Parâmetros
Antes de treinar o modelo, você deve determinar os parâmetros para treinar os modelos de aprendizado de máquina. As métricas definidas nesta fase podem ser modificadas para tornar o modelo mais preciso e confiável em suas previsões.
Etapa 3: treinamento do modelo
Depois de definir os parâmetros, o modelo deve ser treinado. Se você está apenas começando com o desenvolvimento do modelo, pode tentar usar conjuntos de dados de código aberto para fins de treinamento e teste.
Se o modelo normalmente funciona com um algoritmo de aprendizado de máquina, você pode importar o modelo ou executar a codificação com base na lógica do algoritmo.
Etapa 4: avaliação do modelo
Avaliar o modelo após o treinamento é essencial para aumentar sua eficácia e precisão. Comece dividindo o conjunto de dados em duas grandes seções, uma para treinamento e outra para teste. Use 70% do conjunto de dados para treinar o modelo e o restante, 30%, para teste e avaliação.
Casos de uso da vida real
A classificação de documentos está sendo usada para resolver vários problemas de negócios. Embora a maioria dos casos de uso não sejam tarefas de classificação, o algoritmo é empregado para resolver vários problemas da vida real.
Detecção de spam
A classificação de documentos, principalmente a classificação de texto, é usada para detectar spam indesejado. O modelo é treinado para detectar frases de spam e sua frequência para determinar se a mensagem é spam. Por exemplo, o detector de spam do Gmail do Google usa a técnica de processamento de linguagem natural para detectar palavras que ocorrem com frequência em mensagens indesejadas e colocar o e-mail na pasta correta.
Análise de Sentimentos
A análise de sentimento por meio da escuta social ajuda as empresas a entender seus clientes, suas opiniões e avaliações. Ao classificar avaliações, feedback e reclamações e categorizá-los com base em sua natureza emocional, os modelos baseados em PNL ajudam na análise de sentimentos. O modelo é treinado para extrair palavras que denotam ou têm conotações positivas ou negativas.
Bilhete ou Classificação Prioritária
O departamento de atendimento ao cliente de qualquer empresa se depara com muitas solicitações de serviço e tíquetes. Uma ferramenta automatizada de classificação de documentos pode ajudar a lidar com o grande volume de tíquetes. Usando o NLP, os tíquetes prioritários podem ser encaminhados para o departamento correto. Isso melhora significativamente a velocidade de resolução, processamento e manutenção.
Reconhecimento de objeto
A classificação automatizada de documentos também é usada para processar grandes quantidades de dados visuais em documentos, classificando-os de acordo com categorias. O reconhecimento de objetos é normalmente usado em comércio eletrônico ou unidades de fabricação para classificar produtos.
Introdução à classificação de documentos com tecnologia AI
Os documentos contêm dados críticos para o funcionamento do negócio. Os documentos contêm informações valiosas que promovem as operações, serviços e metas de crescimento de uma organização.
No entanto, classificar documentos é uma tarefa tediosa, mas necessária. Como a classificação de documentos é um desafio, principalmente se o volume for relativamente alto, é necessário ter um sistema automatizado de classificação de documentos.
Um modelo de classificação de documentos baseado em IA treinado por algoritmos de aprendizado de máquina é eficiente, econômico, sem erros e preciso. Mas o processo só pode começar quando o modelo que você está construindo for treinado em conjuntos de dados de qualidade e marcados com precisão.
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