Les données sont la superpuissance qui transforme le paysage numérique dans le monde d'aujourd'hui. Des e-mails aux publications sur les réseaux sociaux, il y a des données partout. Il est vrai que les entreprises n'ont jamais eu accès à autant de données, mais est-ce suffisant d'avoir accès aux données ? La riche source d'information devient inutile ou obsolète lorsqu'elle n'est pas traitée.
Le texte non structuré peut être une riche source d'informations, mais il ne sera utile aux entreprises que si les données sont organisées, catégorisées et analysées. Les données non structurées, telles que le texte, l'audio, les vidéos et les médias sociaux, représentent 80-90% de toutes les données. De plus, à peine 18 % des organisations tireraient parti des données non structurées de leur organisation.
Passer au crible manuellement les téraoctets de données stockées sur les serveurs est une tâche chronophage et franchement impossible. Cependant, avec les progrès de l'apprentissage automatique, du traitement du langage naturel et de l'automatisation, il est possible de structurer et d'analyser les données textuelles rapidement et efficacement. La première étape de l'analyse des données est classification de texte.
Qu'est-ce que la classification de texte ?
La classification ou la catégorisation de texte est le processus de regroupement de texte en catégories ou classes prédéterminées. Grâce à cette approche d'apprentissage automatique, tout texte - documents, fichiers Web, études, documents juridiques, rapports médicaux, etc. – peuvent être classés, organisés et structurés.
La classification de texte est l'étape de base du traitement du langage naturel qui a plusieurs utilisations dans la détection du spam. Analyse des sentiments, détection d'intention, étiquetage des données, etc..
Cas d'utilisation possibles de la classification de texte
L'utilisation de la classification de texte par apprentissage automatique présente plusieurs avantages, tels que l'évolutivité, la vitesse d'analyse, la cohérence et la capacité à prendre des décisions rapides sur la base de conversations en temps réel.
Surveiller les urgences
La classification de texte est largement utilisée par les organismes d'application de la loi. En analysant les publications et les conversations sur les réseaux sociaux et en appliquant des outils de classification de texte, ils peuvent détecter les conversations de panique en filtrant l'urgence et en détectant les réponses négatives ou d'urgence.
Identifier les moyens de promouvoir les marques
Les spécialistes du marketing utilisent la classification de texte pour promouvoir leurs marques et leurs produits. Les entreprises peuvent mieux servir leurs clients en surveillant les avis, les réponses, les commentaires et les conversations des utilisateurs sur leurs marques ou leurs produits en ligne et en identifiant les influenceurs, les promoteurs et les détracteurs.
La gestion des données simplifiée
La charge de traitement des données est facilitée par la classification de texte. Les universités, les chercheurs, l'administration, le gouvernement et les praticiens du droit bénéficient de la classification des textes lorsque les données non structurées sont classées en groupes.
Catégoriser les demandes de service
Les entreprises gèrent une tonne de demandes de service chaque jour. Passer en revue manuellement chacun pour comprendre leur objectif, leur urgence et leur livraison est un défi. Grâce à la classification de texte basée sur l'IA, il est plus facile pour les entreprises de baliser les emplois en fonction de la catégorie, de l'emplacement et des exigences, et d'organiser efficacement les ressources.
Améliorer l'expérience utilisateur du site Web
La classification du texte permet d'analyser le contenu et l'image du produit et de l'affecter à la bonne catégorie pour améliorer l'expérience de l'utilisateur lors de ses achats. La classification de texte permet également d'identifier un contenu précis sur les sites tels que les portails d'actualités, les blogs, les magasins de commerce électronique, les conservateurs d'actualités, etc.
Lorsque le modèle ML est formé sur l'IA qui classe automatiquement les éléments dans des catégories prédéfinies, vous pouvez rapidement convertir les navigateurs occasionnels en clients.
Processus de classification de texte
Le processus de classification de texte commence par le prétraitement, la sélection des fonctionnalités, l'extraction et la classification des données.
Pré-traitement
Tokenisation: Le texte est décomposé en formes de texte plus petites et plus simples pour une classification facile.
Normalisation: Tout le texte d'un document doit être au même niveau de compréhension. Certaines formes de normalisation comprennent,
- Maintenir les normes grammaticales ou structurelles dans le texte, telles que la suppression des espaces blancs ou des ponctuations. Ou en conservant des minuscules dans tout le texte.
- Supprimer les préfixes et les suffixes des mots et les ramener à leur mot racine.
- Suppression des mots vides tels que 'et' 'est' 'le' et plus qui n'ajoutent pas de valeur au texte.
Sélection de fonctionnalité
La sélection des caractéristiques est une étape fondamentale de la classification de textes. Le processus vise à représenter les textes avec les caractéristiques les plus pertinentes. Les sélections de caractéristiques permettent de supprimer les données non pertinentes et d'améliorer la précision.
La sélection des fonctionnalités réduit la variable d'entrée dans le modèle en utilisant uniquement les données les plus pertinentes et en éliminant le bruit. En fonction du type de solution que vous recherchez, vos modèles d'IA peuvent être conçus pour ne choisir que les fonctionnalités pertinentes du texte.
Extraction de caractéristiques
L'extraction de caractéristiques est une étape facultative que certaines entreprises entreprennent pour extraire des caractéristiques clés supplémentaires dans les données. L'extraction de caractéristiques utilise plusieurs techniques, telles que le mappage, le filtrage et le clustering. Le principal avantage de l'utilisation de l'extraction de caractéristiques est qu'elle permet de supprimer les données redondantes et d'améliorer la vitesse à laquelle le modèle ML est développé.
Balisage des données dans des catégories prédéterminées
Le balisage de texte dans des catégories prédéfinies est la dernière étape de la classification de texte. Cela peut se faire de trois manières différentes,
- Marquage manuel
- Correspondance basée sur des règles
- Algorithmes d'apprentissage - Les algorithmes d'apprentissage peuvent en outre être classés en deux catégories telles que le marquage supervisé et le marquage non supervisé.
- Apprentissage supervisé : le modèle ML peut aligner automatiquement les balises avec les données catégorisées existantes dans le balisage supervisé. Lorsque des données catégorisées sont déjà disponibles, les algorithmes ML peuvent mapper la fonction entre les balises et le texte.
- Apprentissage non supervisé : cela se produit lorsqu'il y a une pénurie de données étiquetées existantes. Les modèles ML utilisent des algorithmes de clustering et basés sur des règles pour regrouper des textes similaires, par exemple en fonction de l'historique des achats de produits, des avis, des détails personnels et des tickets. Ces grands groupes peuvent être analysés plus en détail pour tirer des informations précieuses spécifiques au client qui peuvent être utilisées pour concevoir des approches client personnalisées.
Classification de textes : applications et cas d'utilisation
L'automatisation du regroupement ou de la classification de gros blocs de texte ou de données présente plusieurs avantages, donnant lieu à des cas d'utilisation distincts. Examinons ici certains des cas les plus courants :
- Détection de spam:Utilisé par les fournisseurs de services de messagerie, les fournisseurs de services de télécommunications et les applications de défense pour identifier, filtrer et bloquer le contenu de spam
- Analyse des sentiments: Analyser les avis et le contenu généré par les utilisateurs pour connaître le sentiment et le contexte sous-jacents et contribuer à la gestion de la réputation en ligne (ORM)
- Détection d'intention : Mieux comprendre l'intention derrière les invites ou les requêtes fournies par les utilisateurs pour générer des résultats précis et pertinents
- Étiquetage des sujets : Catégoriser les articles d'actualité ou les publications créées par les utilisateurs par sujets ou thèmes prédéfinis
- Détection de la langue: Détecter la langue dans laquelle un texte est affiché ou présenté
- Détection d'urgence : Identifier et prioriser les communications d'urgence
- Surveillance des médias sociaux:Automatisez le processus de surveillance des mentions des marques sur les réseaux sociaux
- Catégorisation des tickets d'assistance : Compiler, organiser et hiérarchiser les tickets d'assistance et les demandes de service des clients
- Organisation du document: Trier, structurer et normaliser les documents juridiques et médicaux
- Filtrage des e-mails : Filtrer les e-mails en fonction de conditions spécifiques
- Détection de fraude: Détecter et signaler les activités suspectes dans les transactions
- Étude de marché: Comprendre les conditions du marché à partir d'analyses et contribuer à un meilleur positionnement des produits et des publicités numériques, etc.
Quelles mesures sont utilisées pour évaluer la classification des textes ?
Comme nous l'avons mentionné, l'optimisation du modèle est inévitable pour garantir que les performances de votre modèle restent constamment élevées. Étant donné que les modèles peuvent rencontrer des problèmes techniques et des cas tels que des hallucinations, il est essentiel qu'ils soient soumis à des techniques de validation rigoureuses avant d'être mis en service ou présentés à un public de test.
Pour ce faire, vous pouvez exploiter une technique d’évaluation puissante appelée validation croisée.
Validation croisée
Cela implique de diviser les données d'entraînement en petits morceaux. Chaque petit morceau de données d'entraînement est ensuite utilisé comme échantillon pour entraîner et valider votre modèle. Lorsque vous démarrez le processus, votre modèle s'entraîne sur le petit morceau initial de données d'entraînement fourni et est testé par rapport à d'autres morceaux plus petits. Les résultats finaux des performances du modèle sont comparés aux résultats générés par votre modèle entraîné sur des données annotées par l'utilisateur.
Indicateurs clés utilisés dans la validation croisée
| Exactitude | Rappeler | La précision | Score F1 |
|---|---|---|---|
| qui désigne le nombre de prédictions correctes ou de résultats générés concernant le total des prédictions | ce qui dénote la cohérence dans la prédiction des bons résultats par rapport au total des bonnes prédictions | ce qui dénote la capacité de votre modèle à prédire moins de faux positifs | qui détermine la performance globale du modèle en calculant la moyenne harmonique du rappel et de la précision |
Comment exécutez-vous la classification de texte ?
Même si cela semble intimidant, le processus d’approche de la classification de texte est systématique et implique généralement les étapes suivantes :
- Organisez un ensemble de données de formation : La première étape consiste à compiler un ensemble diversifié de données de formation pour familiariser et apprendre aux modèles à détecter des mots, des phrases, des modèles et d'autres connexions de manière autonome. Des modèles de formation approfondis peuvent être construits sur cette base.
- Préparer le jeu de données:Les données compilées sont désormais prêtes. Cependant, elles sont encore brutes et non structurées. Cette étape consiste à nettoyer et à standardiser les données pour les rendre prêtes à l'emploi. Des techniques telles que l'annotation et la tokenisation sont utilisées dans cette phase.
- Entraîner le modèle de classification de texte:Une fois les données structurées, la phase de formation commence. Les modèles apprennent à partir de données annotées et commencent à établir des connexions à partir des ensembles de données alimentés. Au fur et à mesure que davantage de données de formation sont introduites dans les modèles, ils apprennent mieux et génèrent de manière autonome des résultats optimisés qui sont alignés sur leur intention fondamentale.
- Évaluer et optimiser:La dernière étape est l'évaluation, au cours de laquelle vous comparez les résultats générés par vos modèles avec des mesures et des repères pré-identifiés. En fonction des résultats et des inférences, vous pouvez décider si une formation supplémentaire est nécessaire ou si le modèle est prêt pour la prochaine étape de déploiement.
Développer un outil de classification de texte efficace et perspicace n'est pas chose aisée. Pourtant, avec Shai en tant que partenaire de vos données, vous pouvez développer une solution efficace, évolutive et rentable Outil de classification de texte basé sur l'IA. Nous disposons de nombreux jeux de données annotés avec précision et prêts à l'emploi qui peuvent être personnalisés en fonction des exigences uniques de votre modèle. Nous transformons votre texte en un avantage concurrentiel ; entrer en contact aujourd'hui.
