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 características é uma etapa fundamental na classificação de texto. O processo visa representar textos com as características mais relevantes. As seleções de características 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.
Classificação de texto: aplicações e casos de uso
Autonomizar o agrupamento ou a classificação de grandes blocos de texto ou dados produz vários benefícios, dando origem a casos de uso distintos. Vamos dar uma olhada em alguns dos mais comuns aqui:
- Detecção de spam: Usado por provedores de serviços de e-mail, provedores de serviços de telecomunicações e aplicativos de defesa para identificar, filtrar e bloquear conteúdo de spam
- Análise de sentimentos: Analisar avaliações e conteúdo gerado pelo usuário para sentimentos e contextos subjacentes e auxiliar no ORM (Gerenciamento de Reputação Online)
- Detecção de intenção: Entenda melhor a intenção por trás dos prompts ou consultas fornecidas pelos usuários para gerar resultados precisos e relevantes
- Etiquetagem de tópicos: Categorize artigos de notícias ou postagens criadas por usuários por assuntos ou tópicos predefinidos
- Detecção de idioma: Detectar o idioma em que um texto é exibido ou apresentado
- Detecção de Urgência: Identificar e priorizar comunicações de emergência
- Monitoramento de Mídia Sociais: Automatize o processo de ficar de olho nas menções de marcas nas redes sociais
- Categorização de tickets de suporte: Compilar, organizar e priorizar tickets de suporte e solicitações de serviço de clientes
- Organização do documento: Classificar, estruturar e padronizar documentos legais e médicos
- Filtragem de e-mail: Filtrar e-mails com base em condições específicas
- Detecção de fraude: Detecte e sinalize atividades suspeitas em transações
- Pesquisa de mercado: Entenda as condições de mercado a partir de análises e auxilie no melhor posicionamento de produtos e anúncios digitais e muito mais
Quais métricas são usadas para avaliar a classificação de texto?
Como mencionamos, a otimização do modelo é inevitável para garantir que o desempenho do seu modelo seja consistentemente alto. Como os modelos podem encontrar falhas técnicas e instâncias como alucinações, é essencial que eles passem por técnicas de validação rigorosas antes de serem levados ao vivo ou apresentados a um público de teste.
Para fazer isso, você pode aproveitar uma poderosa técnica de avaliação chamada Validação Cruzada.
Validação cruzada
Isso envolve dividir os dados de treinamento em pedaços menores. Cada pequeno pedaço de dados de treinamento é então usado como uma amostra para treinar e validar seu modelo. Conforme você inicia o processo, seu modelo treina no pequeno pedaço inicial de dados de treinamento fornecido e é testado em relação a outros pedaços menores. Os resultados finais do desempenho do modelo são ponderados em relação aos resultados gerados pelo seu modelo treinado em dados anotados pelo usuário.
Principais métricas usadas na validação cruzada
| Precisão | Recordar | Precisão | Pontuação F1 |
|---|---|---|---|
| que denota o número de previsões corretas ou resultados gerados em relação ao total de previsões | que denota a consistência na previsão dos resultados corretos quando comparado ao total de previsões corretas | o que denota a capacidade do seu modelo de prever menos falsos positivos | que determina o desempenho geral do modelo calculando a média harmônica de recall e precisão |
Como você executa a classificação de texto?
Embora pareça assustador, o processo de abordagem da classificação de texto é sistemático e geralmente envolve as seguintes etapas:
- Organize um conjunto de dados de treinamento: O primeiro passo é compilar um conjunto diverso de dados de treinamento para familiarizar e ensinar modelos a detectar palavras, frases, padrões e outras conexões de forma autônoma. Modelos de treinamento aprofundados podem ser construídos sobre essa base.
- Preparar o conjunto de dados: Os dados compilados agora estão prontos. No entanto, ainda são brutos e não estruturados. Esta etapa envolve a limpeza e padronização dos dados para torná-los prontos para a máquina. Técnicas como anotação e tokenização são seguidas nesta fase.
- Treine o modelo de classificação de texto: Uma vez que os dados são estruturados, a fase de treinamento começa. Os modelos aprendem com dados anotados e começam a fazer conexões a partir dos conjuntos de dados alimentados. À medida que mais dados de treinamento são alimentados nos modelos, eles aprendem melhor e geram autonomamente resultados otimizados que estão alinhados com sua intenção fundamental.
- Avalie e otimize: A etapa final é a avaliação, onde você compara os resultados gerados pelos seus modelos com métricas e benchmarks pré-identificados. Com base nos resultados e inferências, você pode decidir se mais treinamento está envolvido ou se o modelo está pronto para o próximo estágio de implantação.
Desenvolver uma ferramenta de classificação de texto eficaz e perspicaz não é fácil. Ainda assim, com Saip como seu parceiro de dados, você pode desenvolver uma solução eficaz, escalável e econômica Ferramenta de classificação de texto baseada em IA. 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 uma vantagem competitiva; entre em contato hoje.
