數據是改變當今世界數字格局的超級力量。 從電子郵件到社交媒體帖子，數據無處不在。 誠然，企業從未訪問過如此多的數據，但訪問數據就足夠了嗎？ 如果不進行處理，豐富的信息來源將變得無用或過時。
非結構化文本可以是豐富的信息來源，但除非對數據進行組織、分類和分析，否則它對企業沒有用處。 非結構化數據，例如文本、音頻、視頻和社交媒體，相當於 80 -90％ 所有數據。 此外，據報導，只有 18% 的組織正在利用其組織的非結構化數據。
手動篩選存儲在服務器中的數 TB 數據是一項耗時且坦率地說是不可能完成的任務。 然而，隨著機器學習、自然語言處理和自動化的進步，可以快速有效地構建和分析文本數據。 數據分析的第一步是 文字分類.
什麼是文本分類？
文本分類或分類是將文本分組到預定類別或類中的過程。 使用這種機器學習方法，任何 文本——文檔、網絡文件、研究、法律文件、醫療報告等 – 可以分類、組織和結構化。
文本分類是自然語言處理的基本步驟，在垃圾郵件檢測中有多種用途。 情緒分析、意圖檢測、數據標籤等.
文本分類的可能用例
使用機器學習文本分類有幾個好處，例如可擴展性、分析速度、一致性以及根據實時對話做出快速決策的能力。
監控緊急情況
執法機構廣泛使用文本分類。 通過掃描社交媒體帖子和對話並應用文本分類工具，他們可以通過過濾緊急情況並檢測負面或緊急響應來檢測恐慌對話。
確定推廣品牌的方法
營銷人員正在使用文本分類來推廣他們的品牌和產品。 企業可以通過在線監控用戶對其品牌或產品的評論、回應、反饋和對話並識別影響者、推廣者和批評者來更好地為客戶服務。
數據處理變得更容易
文本分類使處理數據的負擔變得更容易。 當非結構化數據被分類成組時，學術界、研究人員、行政部門、政府和法律從業者將從文本分類中受益。
對服務請求進行分類
企業每天要處理大量的服務請求。 手動檢查每一個以了解它們的目的、緊迫性和交付是一個挑戰。 通過基於人工智能的文本分類，企業可以更輕鬆地根據類別、位置和需求來標記工作，並有效地組織資源。
改善網站用戶體驗
文本分類有助於分析產品的內容和圖像並將其分配到正確的類別，以改善購物時的用戶體驗。 文本分類還有助於識別網站上的準確內容，例如新聞門戶、博客、電子商務商店、新聞策展人等。
當 ML 模型在自動將項目分類到預設類別下的 AI 上進行訓練時，您可以快速將隨意瀏覽器轉換為客戶。
文本分類過程
文本分類過程從預處理、特徵選擇、提取和分類數據開始。
預處理
令牌化： 文本被分解為更小和更簡單的文本形式，以便於分類。
正常化： 文檔中的所有文本都需要處於相同的理解水平。 一些形式的規範化包括，
- 在整個文本中保持語法或結構標準，例如刪除空格或標點符號。 或者在整個文本中保持小寫。
- 從單詞中刪除前綴和後綴並將它們恢復為詞根。
- 刪除停用詞，例如“and”、“is”、“the”等不會為文本增加價值的詞。
功能選擇
特徵選擇是文本分類的基本步驟。 該過程旨在表示具有最相關特徵的文本。 特徵選擇有助於去除不相關的數據，並提高準確性。
特徵選擇通過僅使用最相關的數據並消除噪聲來減少模型中的輸入變量。 根據您尋求的解決方案類型，您的 AI 模型可以設計為僅從文本中選擇相關特徵。
特徵提取
特徵提取是一些企業為提取數據中的其他關鍵特徵而採取的可選步驟。 特徵提取使用多種技術，例如映射、過濾和聚類。 使用特徵提取的主要好處是——它有助於刪除冗餘數據並提高 ML 模型的開發速度。
將數據標記為預定類別
將文本標記為預定義類別是文本分類的最後一步。 它可以通過三種不同的方式來完成，
- 手動標記
- 基於規則的匹配
- 學習算法——學習算法可以進一步分為兩類，例如監督標記和非監督標記。
- 監督學習：ML 模型可以自動將標籤與監督標記中的現有分類數據對齊。 當分類數據已經可用時，ML 算法可以映射標籤和文本之間的功能。
- 無監督學習：當缺乏先前存在的標記數據時，就會發生這種情況。 ML 模型使用聚類和基於規則的算法對相似的文本進行分組，例如基於產品購買歷史、評論、個人詳細信息和票證。 可以進一步分析這些廣泛的群體，以得出有價值的特定於客戶的見解，這些見解可用於設計量身定制的客戶方法。
跨行業的文本分類有多個用例。 儘管從文本數據中收集、分組、分類和提取有價值的見解一直用於多個領域，但文本分類正在市場營銷、產品開發、客戶服務、管理和管理中發揮其潛力。 它正在幫助企業獲得競爭情報、市場和客戶知識，並做出有數據支持的業務決策。
開發一個有效且有洞察力的文本分類工具並不容易。 儘管如此，將 Shaip 作為您的數據合作夥伴，您可以開發一種有效、可擴展且具有成本效益的基於 AI 的文本分類工具。 我們有很多 準確註釋和隨時可用的數據集 可以根據您模型的獨特要求進行定制。 我們將您的文字轉化為競爭優勢； 今天取得聯繫。
