Dans notre monde numérique, les entreprises traitent quotidiennement des tonnes de données. Les données permettent à l'organisation de fonctionner et l'aident à prendre des décisions plus éclairées. Les entreprises sont inondées de documents, des employés qui en créent de nouveaux aux documents entrant dans l'organisation à partir de diverses sources telles que les e-mails, les portails, les factures, les reçus, les candidatures, les propositions, les réclamations, etc.
À moins que quelqu'un n'examine ces documents, il n'y a aucun moyen de savoir de quoi traite un document particulier ou la meilleure façon de le traiter. Cependant, traiter manuellement chaque document pour savoir où et comment il doit être stocké est difficile.
Explorons la classification des documents, comprenons pourquoi la classification des documents est cruciale pour une entreprise et étudions comment la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la reconnaissance optique des caractères jouent un rôle dans la classification des documents ou le traitement des documents.
Qu'est-ce que la classification des documents ?
Les tâches de classification manuelle des documents peuvent constituer un énorme goulot d'étranglement pour de nombreuses entreprises, car elles prennent du temps, sont sujettes aux erreurs et consomment des ressources. Lorsque des modèles de classification automatique basés sur NLP et ML sont utilisés, le texte d'un document est identifié, étiqueté et catégorisé automatiquement.
Les tâches de classification de documents sont généralement basées sur deux classifications : textuelle et visuelle. La classification du texte est basée sur le genre, le thème ou le type du contenu. Le traitement du langage naturel est utilisé pour comprendre le concept, les émotions et le contexte du texte. La classification visuelle est effectuée sur la base des éléments structurels visuels présents dans le document à l'aide de systèmes de vision par ordinateur et de reconnaissance d'images.
Pourquoi les entreprises ont-elles besoin de la classification des documents ?
Chaque entreprise, grande ou petite, doit gérer la documentation pour gérer ses opérations quotidiennes. Comme il est impossible de traiter manuellement chaque document, il est nécessaire d'employer un système de classement automatique des documents. Le système de classification des documents permet aux entreprises d'organiser le contenu et de le rendre disponible à tout moment.
La classification des documents a plusieurs cas d'utilisation dans divers secteurs, des hôpitaux aux entreprises.
- Il aide les entreprises à automatiser la gestion et le traitement des documents.
- La classification des documents est une tâche banale et répétitive, l'automatisation du processus réduit les erreurs de traitement et améliore le délai d'exécution.
- L'automatisation des documents améliore également l'efficacité, la fiabilité et l'évolutivité.
Classification des documents Vs. Classement du texte
La classification de texte et la classification de document sont parfois utilisées de manière interchangeable. Bien qu'il existe une très légère différence entre les deux, il est important de savoir en quoi ils diffèrent.
Classification de texte consiste à utiliser des techniques pour analyser le texte dans des documents textuels. Le texte peut être classé à différents niveaux, tels que
| Niveau de phrase | Niveau de sous-phrase |
|---|---|
| La classification du texte est basée sur les informations contenues dans une seule phrase. | Le niveau de sous-phrase tire des sous-expressions de l'intérieur des phrases. |
| Niveau paragraphe | Niveau des documents |
|---|---|
| Extrait les informations essentielles ou les plus critiques d'un seul paragraphe. | Tirez les informations importantes de l'ensemble du document. |
La classification de texte est un sous-ensemble de la classification de documents qui traite entièrement de la classification du texte dans un document donné. Alors que la classification de texte ne traite que du texte, classement des documents est à la fois textuel et visuel. Dans la classification de texte, seul le texte est utilisé pour classer, alors que dans la classification de document, le document complet peut être utilisé pour le contexte.
Comment fonctionne la classification des documents ?
La classification des documents peut être effectuée selon deux méthodes : manuelle et automatique. Dans la classification manuelle, un utilisateur humain doit examiner les documents, trouver des relations entre les concepts et catégoriser en conséquence. Dans la classification automatique des documents, des techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur sont utilisées. Découvrons les méthodes de classification des documents en comprenant les différents types de documents d'un processus métier.
Documents structurés
Un document contient des données bien formatées avec une numérotation et des polices cohérentes. La mise en page du document est également cohérente et ne présente aucun écart. La création d'outils de classification pour ces documents structurés est simple et prévisible.
Documents non structurés
Un document non structuré a un contenu présenté dans un format non structuré ou ouvert. Les exemples incluent les lettres, les contrats et les commandes. Comme ils sont incohérents, il devient difficile de localiser les informations critiques.
Techniques de classement de documents ?
La classification automatique des documents utilise des techniques d'apprentissage automatique et de traitement du langage naturel pour simplifier, automatiser et accélérer le processus de catégorisation. L'apprentissage automatique rend la classification des documents moins lourde, plus rapide, plus précise, évolutive et impartiale.
La classification des documents peut être effectuée à l'aide de trois techniques. Elles sont
Technique basée sur des règles
La technique basée sur des règles est basée sur des modèles et des règles linguistiques qui fournissent des instructions au modèle. Les modèles sont formés pour identifier les modèles de langage, la morphologie, la syntaxe, la sémantique, etc., pour baliser le texte. Cette technique peut être constamment améliorée, de nouvelles règles ajoutées et improvisées pour extraire des informations précises. Cependant, cette technique peut être longue, non évolutive et complexe.
Apprentissage supervisé
Un ensemble de balises est défini dans l'apprentissage supervisé, et plusieurs textes sont balisés manuellement afin que le système d'apprentissage automatique puisse apprendre à faire des prédictions précises. L'algorithme est entraîné manuellement sur un ensemble de documents balisés. Plus vous introduisez de données dans le système, meilleur est le résultat. Par exemple, si le texte indique "Le service était abordable", la balise doit se trouver sous "tarification". Une fois la formation du modèle terminée, il peut automatiquement prédire les documents invisibles.
Apprentissage non supervisé
Dans l'apprentissage non supervisé, les documents similaires sont regroupés en différents groupes. Cet apprentissage ne nécessite aucune connaissance préalable. Les documents sont classés en fonction des polices, des thèmes, des modèles, etc. Si les règles sont prédéfinies, modifiées et perfectionnées, ce modèle peut fournir une classification avec précision.
Processus de classification des documents
La création d'un algorithme de classification automatisée des documents implique des workflows d'apprentissage en profondeur et d'apprentissage automatique.
Étape 1: collecte de données
Collecte des Données est peut-être l'étape la plus cruciale dans la formation des algorithmes de classification de documents. Il est nécessaire de rassembler des documents de différentes catégories pour que l'algorithme puisse apprendre à les classer.
Par exemple, si votre modèle doit être classé en cinq catégories différentes, vous devez disposer d'un jeu de données contenant au moins 300 documents par catégorie.
Assurez-vous également que l'ensemble de données que vous utilisez pour la formation est correctement étiqueté. Si l'ensemble de données est incorrect, le modèle que vous créez sera truffé de problèmes.
Étape 2 : Détermination des paramètres
Avant de former le modèle, vous devez déterminer les paramètres pour former les modèles d'apprentissage automatique. Les métriques que vous définissez à ce stade peuvent être modifiées pour rendre le modèle plus précis et plus fiable dans ses prédictions.
Étape 3 : Formation du modèle
Après avoir défini les paramètres, le modèle doit être formé. Si vous débutez dans le développement de modèles, vous pouvez essayer d'utiliser des ensembles de données open source à des fins de formation et de test.
Si le modèle fonctionne généralement avec un algorithme d'apprentissage automatique, vous pouvez importer le modèle ou effectuer un codage basé sur la logique de l'algorithme.
Étape 4 : Évaluation du modèle
L'évaluation du modèle après la formation est essentielle pour améliorer son efficacité et sa précision. Commencez par diviser l'ensemble de données en deux grandes sections, l'une pour la formation et l'autre pour les tests. Utilisez 70 % de l'ensemble de données pour entraîner le modèle et le reste, 30 %, pour les tests et l'évaluation.
Des cas d'utilisation concrets
La classification des documents est utilisée pour résoudre plusieurs problèmes commerciaux. Bien que la plupart des cas d'utilisation ne soient pas des tâches de classification, l'algorithme est utilisé pour résoudre plusieurs problèmes réels.
Détection de spam
La classification des documents, en particulier la classification des textes, est utilisée pour détecter les spams indésirables. Le modèle est formé pour détecter les phrases de spam et leur fréquence afin de déterminer si le message est un spam. Par exemple, le détecteur de spam Gmail de Google utilise la technique de traitement du langage naturel pour détecter les mots fréquemment utilisés dans les messages indésirables et déposer le courrier dans le bon dossier.
Analyse des sentiments
L'analyse des sentiments par le biais de l'écoute sociale aide les entreprises à comprendre leurs clients, leurs opinions et leurs avis. En classant les critiques, les commentaires et les plaintes et en les catégorisant en fonction de leur nature émotionnelle, les modèles basés sur la PNL aident à l'analyse des sentiments. Le modèle est formé pour extraire des mots qui dénotent ou ont des connotations positives ou négatives.
Billet ou classement prioritaire
Le service client de toute entreprise rencontre de nombreuses demandes de service et tickets. Un outil de classification automatisée des documents peut aider à parcourir le volume massif de tickets. Grâce au NLP, les tickets prioritaires peuvent être acheminés vers le bon service. Cela améliore considérablement la vitesse de résolution, de traitement et de maintenance.
Reconnaissance d'objets
La classification automatisée des documents est également utilisée pour traiter de grandes quantités de données visuelles dans les documents en les classant selon des catégories. La reconnaissance d'objets est généralement utilisée dans le commerce électronique ou les unités de fabrication pour classer les produits.
Premiers pas avec la classification de documents optimisée par l'IA
Les documents contiennent des données critiques pour le fonctionnement de l'entreprise. Les documents contiennent des informations précieuses qui favorisent les opérations, les services et les objectifs de croissance d'une organisation.
Cependant, la classification des documents est une tâche fastidieuse mais nécessaire. Étant donné que la classification des documents est un défi, surtout si le volume est relativement élevé, il est nécessaire de disposer d'un système automatisé de classification des documents.
Un modèle de classification de documents basé sur l'IA formé par des algorithmes d'apprentissage automatique est efficace, rentable, sans erreur et précis. Mais le processus ne peut démarrer que lorsque le modèle que vous construisez est formé sur des ensembles de données de qualité et étiquetés avec précision.
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