Os dados são a superpotência que está transformando o cenário digital no mundo de hoje. De e-mails a postagens de mídia social, há dados em todos os lugares. É verdade que as empresas nunca tiveram acesso a tantos dados, mas ter acesso a dados basta? A rica fonte de informação torna-se inútil ou obsoleta quando não é processada.
O texto não estruturado pode ser uma rica fonte de informações, mas não será útil para as empresas, a menos que os dados sejam organizados, categorizados e analisados. Dados não estruturados, como texto, áudio, vídeos e mídia social, equivalem a 80 -90% de todos os dados. Além disso, apenas 18% das organizações estão aproveitando os dados não estruturados de sua organização.
Filtrar manualmente os terabytes de dados armazenados nos servidores é uma tarefa demorada e francamente impossível. No entanto, com os avanços em aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e automação, é possível estruturar e analisar dados de texto de maneira rápida e eficaz. O primeiro passo na análise de dados é classificação de texto.
O que é Classificação de Texto?
A classificação ou categorização de texto é o processo de agrupar o texto em categorias ou classes predeterminadas. Usando essa abordagem de aprendizado de máquina, qualquer texto – documentos, arquivos da web, estudos, documentos legais, relatórios médicos e muito mais – podem ser classificados, organizados e estruturados.
A classificação de texto é a etapa básica no processamento de linguagem natural que tem vários usos na detecção de spam. Análise de sentimento, detecção de intenção, rotulagem de dados e muito mais.
Possíveis casos de uso de classificação de texto
Existem vários benefícios no uso da classificação de texto de aprendizado de máquina, como escalabilidade, velocidade de análise, consistência e capacidade de tomar decisões rápidas com base em conversas em tempo real.
Monitorar emergências
A classificação de texto é amplamente usada por agências de aplicação da lei. Ao escanear postagens e conversas em mídias sociais e aplicar ferramentas de classificação de texto, eles podem detectar conversas de pânico filtrando por urgência e detectando respostas negativas ou de emergência.
Identificar formas de promover marcas
Os profissionais de marketing estão usando a classificação de texto para promover suas marcas e produtos. As empresas podem atender melhor seus clientes monitorando avaliações, respostas, comentários e conversas de usuários sobre suas marcas ou produtos on-line e identificando os influenciadores, promotores e detratores.
Manipulação de dados facilitada
A carga de manipulação de dados é facilitada com a classificação de texto. Academia, pesquisadores, administração, governo e profissionais da lei se beneficiam da classificação de texto quando os dados não estruturados são categorizados em grupos.
Categorizar solicitações de serviço
As empresas gerenciam uma tonelada de solicitações de serviço todos os dias. Passar manualmente por cada um para entender seu propósito, urgência e entrega é um desafio. Com a classificação de texto baseada em IA, é mais fácil para as empresas marcar trabalhos com base na categoria, local e requisito, além de organizar os recursos de maneira eficaz.
Melhore a experiência do usuário do site
A classificação de texto ajuda a analisar o conteúdo e a imagem do produto e atribuí-lo à categoria certa para melhorar a experiência do usuário durante a compra. A classificação de texto também ajuda a identificar conteúdo preciso em sites como portais de notícias, blogs, lojas de comércio eletrônico, curadores de notícias e muito mais.
Quando o modelo de ML é treinado em IA que categoriza itens automaticamente em categorias predefinidas, você pode converter rapidamente navegadores casuais em clientes.
Processo de Classificação de Texto
O processo de classificação de texto começa com pré-processamento, seleção de recursos, extração e classificação de dados.
Pré-processando
Tokenização: O texto é dividido em formas de texto menores e mais simples para facilitar a classificação.
Normalização: Todo o texto em um documento precisa estar no mesmo nível de compreensão. Algumas formas de normalização incluem,
- Manter padrões gramaticais ou estruturais em todo o texto, como a remoção de espaços em branco ou pontuações. Ou mantendo letras minúsculas ao longo do texto.
- Removendo prefixos e sufixos de palavras e trazendo-os de volta para sua palavra raiz.
- Removendo palavras de parada como 'e' 'é' 'o' e mais que não agregam valor ao texto.
Seleção de Recursos
A seleção de atributos é uma etapa fundamental na classificação de textos. O processo visa representar textos com a característica mais relevante. As seleções de recursos ajudam a remover dados irrelevantes e aumentam a precisão.
A seleção de recursos reduz a variável de entrada no modelo usando apenas os dados mais relevantes e eliminando o ruído. Com base no tipo de solução que você procura, seus modelos de IA podem ser projetados para escolher apenas os recursos relevantes do texto.
Extração de recursos
A extração de recursos é uma etapa opcional que algumas empresas realizam para extrair recursos-chave adicionais nos dados. A extração de recursos usa várias técnicas, como mapeamento, filtragem e agrupamento. O principal benefício de usar a extração de recursos é – ele ajuda a remover dados redundantes e melhora a velocidade com que o modelo de ML é desenvolvido.
Marcação de dados em categorias predeterminadas
Marcar o texto em categorias predefinidas é a etapa final na classificação do texto. Pode ser feito de três maneiras diferentes,
- Marcação manual
- Correspondência baseada em regras
- Algoritmos de aprendizado – Os algoritmos de aprendizado podem ainda ser classificados em duas categorias, como marcação supervisionada e marcação não supervisionada.
- Aprendizado supervisionado: o modelo de ML pode alinhar automaticamente as tags com os dados categorizados existentes na marcação supervisionada. Quando os dados categorizados já estão disponíveis, os algoritmos de ML podem mapear a função entre as tags e o texto.
- Aprendizagem não supervisionada: acontece quando há escassez de dados marcados previamente existentes. Os modelos de ML usam clustering e algoritmos baseados em regras para agrupar textos semelhantes, como com base no histórico de compras de produtos, avaliações, detalhes pessoais e tíquetes. Esses grupos amplos podem ser analisados posteriormente para obter informações valiosas específicas do cliente que podem ser usadas para projetar abordagens de clientes personalizadas.
Existem vários casos de uso para classificação de texto em todos os setores. Embora reunir, agrupar, classificar e extrair informações valiosas de dados de texto sempre tenha sido usado em vários campos, a classificação de texto está encontrando seu potencial em marketing, desenvolvimento de produtos, atendimento ao cliente, gerenciamento e administração. Ele está ajudando as empresas a obter inteligência competitiva, conhecimento do mercado e do cliente e tomar decisões de negócios baseadas em dados.
Desenvolver uma ferramenta de classificação de texto eficaz e perspicaz não é fácil. Ainda assim, com Shaip como seu parceiro de dados, você pode desenvolver uma ferramenta de classificação de texto baseada em IA eficaz, escalável e econômica. Nós temos toneladas de conjuntos de dados anotados com precisão e prontos para uso que podem ser personalizados para os requisitos exclusivos do seu modelo. Transformamos seu texto em vantagem competitiva; entre em contato hoje.
