Was ist Textklassifizierung?
Textklassifizierung ist der Prozess der Zuweisung vorgegebener Kategorien zu offenen Textdokumenten mithilfe von Systemen für künstliche Intelligenz und Machine Learning (KI/ML). Viele Unternehmen verfügen über große Dokumentenarchive und Geschäftsabläufe, die kontinuierlich Dokumente in großem Umfang generieren — wie Rechtsdokumente, Verträge, Forschungsdokumente, benutzergenerierte Daten und E-Mails. Die Textklassifizierung ist der erste Schritt, um diese Daten für weitere Analysen zu organisieren, zu strukturieren und zu kategorisieren. Sie ermöglicht die automatische Kennzeichnung und Kennzeichnung von Dokumenten. Dadurch spart Ihr Unternehmen Tausende von Stunden, die Sie sonst manuell lesen, verstehen und klassifizieren müssten.
Was sind die Vorteile der Textklassifizierung?
Organisationen verwenden Textklassifizierungsmodelle aus den folgenden Gründen.
Genauigkeit verbessern
Textklassifizierungsmodelle kategorisieren Text mit wenig bis gar keinem zusätzlichen Training genau. Sie helfen Unternehmen dabei, Fehler zu vermeiden, die Menschen bei der manuellen Klassifizierung von Textdaten machen könnten. Darüber hinaus ist ein Textklassifizierungssystem konsistenter als Menschen, wenn es darum geht, Textdaten zu verschiedenen Themen Tags zuzuweisen.
Bereitstellen von Echtzeit-Analytik
Unternehmen stehen unter Zeitdruck, wenn sie Textdaten in Echtzeit verarbeiten. Mit Algorithmen zur Textklassifizierung können Sie verwertbare Erkenntnisse aus Rohdaten abrufen und sofortige Antworten formulieren. Beispielsweise können Unternehmen Textklassifizierungssysteme verwenden, um Kundenfeedback zu analysieren und dringende Anfragen sofort zu beantworten.
Aufgaben zur Textklassifizierung skalieren
Unternehmen haben sich bisher auf manuelle oder regelbasierte Systeme verlassen, um Dokumente zu klassifizieren. Diese Methoden sind langsam und verbrauchen übermäßig viele Ressourcen. Mit der Textklassifizierung durch Machine Learning können Sie die Bemühungen zur Dokumentenkategorisierung abteilungsübergreifend effektiver ausweiten, um das Unternehmenswachstum zu unterstützen.
Sprachen übersetzen
Organisationen können Textklassifikatoren für die Spracherkennung verwenden. Ein Textklassifizierungsmodell kann die Ausgangssprache in Konversationen oder Serviceanfragen erkennen und diese an das jeweilige Team weiterleiten.
Was sind die Anwendungsfälle der Textklassifizierung?
Unternehmen verwenden Textklassifizierung, um Kundenzufriedenheit, Mitarbeiterproduktivität und Geschäftsergebnisse zu verbessern.
Stimmungsanalyse
Die Textklassifizierung ermöglicht es Unternehmen, ihre Marke auf mehreren Kanälen effektiv zu verwalten, indem bestimmte Wörter extrahiert werden, die auf die Stimmung der Kunden hinweisen. Die Verwendung der Textklassifizierung für die Stimmungsanalyse ermöglicht es Marketingteams auch, Kauftrends anhand qualitativer Daten genau vorherzusagen.
Sie können beispielsweise Tools zur Textklassifizierung verwenden, um das Kundenverhalten in Social-Media-Posts, Umfragen, Chat-Konversationen oder anderen Textressourcen zu analysieren und Ihre Marketingkampagne entsprechend zu planen.
Content-Moderation
Unternehmen vergrößern ihr Publikum in Community-Gruppen, sozialen Medien und Foren. Die Regulierung von Benutzerdiskussionen ist eine Herausforderung, wenn man sich auf menschliche Moderatoren verlässt. Mit einem Textklassifizierungsmodell können Sie automatisch Wörter, Ausdrücke oder Inhalte erkennen, die möglicherweise gegen die Community-Richtlinien verstoßen. Auf diese Weise können Sie sofort Maßnahmen ergreifen und sicherstellen, dass Gespräche in einer sicheren und gut beaufsichtigten Umgebung stattfinden.
Dokument-Management
Viele Unternehmen stehen vor Herausforderungen bei der Verarbeitung und Sortierung von Dokumenten zur Unterstützung des Geschäftsbetriebs. Ein Textklassifikator kann fehlende Informationen erkennen, bestimmte Schlüsselwörter extrahieren und semantische Beziehungen identifizieren. Sie können Textklassifizierungssysteme verwenden, um Dokumente wie Nachrichten, Bewertungen und Verträge zu kennzeichnen und in die jeweiligen Kategorien einzuordnen.
Kundenservice
Kunden erwarten zeitnahe und genaue Antworten, wenn sie Hilfe von Support-Teams suchen. Ein auf Machine Learning basierender Textklassifizierer ermöglicht es dem Kundenserviceteam, eingehende Anfragen an das entsprechende Personal weiterzuleiten. Beispielsweise erkennt der Textklassifizierer das Wort Austausch im Support-Ticket und sendet die Anfrage an die Garantieabteilung.
Was sind die Herangehensweisen zur Textklassifizierung?
Die Textklassifizierung hat sich als Teilbereich der Verarbeitung natürlicher Sprache enorm weiterentwickelt. Wir teilen mehrere Ansätze, die Ingenieure für Machine Learning verwenden, um Textdaten zu klassifizieren.
Inferenz in natürlicher Sprache
Inferenz in natürlicher Sprache bestimmt die Beziehung zwischen einer Hypothese und einer Prämisse, indem sie sie als Folge, Widerspruch oder neutral kennzeichnet. Eine Folge beschreibt eine logische Beziehung zwischen Prämisse und Hypothese, während Widerspruch eine Trennung zwischen textuellen Entitäten zeigt. Neutral wird angewendet, wenn weder eine Folge noch ein Widerspruch festgestellt wird.
Betrachten Sie zum Beispiel den folgenden Satz:
Unsere Mannschaft war der Gewinner der Fußballmeisterschaft.
Auf diese Weise würden verschiedene Hypothesen von einem Inferenzklassifikator für natürliche Sprache gekennzeichnet.
- Folge: Unser Team treibt gerne Sport.
- Widerspruch: Wir sind Menschen, die nicht trainieren.
- Neutral: Wir sind als Fußballmeister hervorgegangen.
Probabilistische Sprachmodellierung
Probabilistische Sprachmodellierung ist ein statistischer Ansatz, den Sprachmodelle verwenden, um das nächste Wort vorherzusagen, wenn eine Wortfolge gegeben ist. Bei diesem Ansatz weist das Modell jedem Wort einen probabilistischen Wert zu und berechnet die Wahrscheinlichkeit der folgenden Wörter. Bei der Anwendung auf die Textklassifizierung kategorisiert die probabilistische Sprachmodellierung Dokumente anhand bestimmter Ausdrücke, die im Text vorkommen.
Worteinbettungen
Worteinbettungen sind eine Technik, bei der numerische Repräsentationen auf Wörter angewendet werden, die ihre semantischen Beziehungen erfassen. Eine Worteinbettung ist das numerische Äquivalent eines Wortes. Algorithmen für Machine Learning können Text in seiner ursprünglichen Form nicht effizient analysieren. Mit Worteinbettungen können Sprachmodellierungsalgorithmen verschiedene Texte anhand ihrer Einbettungen vergleichen.
Um Worteinbettungen verwenden zu können, müssen Sie ein Modell zur natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) trainieren. Während des Trainings ordnet das Modell verwandte Wörter mit numerischen Repräsentationen zu, die eng in einem mehrdimensionalen Raum, der als Vektorsemantik bekannt ist, positioniert sind.
Wenn Sie beispielsweise Text mit Einbettungen vektorisieren, werden Sie in einem zweidimensionalen Vektorraum Hunde und Katzen finden, die näher beieinander liegen als Tomaten, Menschen und Steine. Sie können die Vektorsemantik verwenden, um ähnlichen Text in unbekannten Daten zu identifizieren und nachfolgende Phrasen vorherzusagen. Dieser Ansatz ist hilfreich bei der Stimmungsklassifizierung, Dokumentenorganisation und anderen Textklassifizierungsaufgaben.
Große Sprachmodelle
Große Sprachmodelle (LLMs) sind Deep-Learning-Algorithmen, die auf riesigen Textdatenmengen trainiert werden. Sie basieren auf der Transformer-Architektur, einem neuronalen Netzwerk mit mehreren versteckten Schichten, das Textdaten parallel verarbeiten kann. Große Sprachmodelle sind leistungsfähiger als einfachere Modelle und eignen sich hervorragend für verschiedene Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung, einschließlich der Textklassifizierung.
Im Gegensatz zu ihren Vorgängern können große Sprachmodelle Text ohne vorheriges Training klassifizieren. Sie verwenden die Zero-Shot-Klassifizierung, eine Methode, die es dem Modell ermöglicht, unsichtbare Textdaten in vordefinierte Kategorien zu kategorisieren. Beispielsweise können Sie auf Amazon Sagemaker Jumpstart ein Zero-Shot-Textklassifizierungsmodell bereitstellen, um die Beiträge zu Neujahrsvorsätzen in die Kategorien Karriere, Gesundheit, Finanzen und andere Kategorien zu sortieren.
Wie bewerten Sie die Leistung der Textklassifizierung?
Bevor Sie Textklassifizierer für Geschäftsanwendungen bereitstellen, müssen Sie sie evaluieren, um sicherzustellen, dass die Anpassung nicht zu gering war (sog. Underfitting). Underfitting ist ein Phänomen, bei dem der Algorithmus für Machine Learning beim Training gute Leistungen erbringt, reale Daten jedoch nicht genau klassifiziert. Um ein Textklassifizierungsmodell zu evaluieren, verwenden wir die Kreuzvalidierungsmethode.
Kreuzvalidierung
Die Kreuzvalidierung ist eine Methode zur Modellbewertung, bei der die Trainingsdaten in kleinere Gruppen aufgeteilt werden. Jede Gruppe wird dann in Stichproben aufgeteilt, um das Modell zu trainieren und zu validieren. Das Modell trainiert zunächst mit der zugewiesenen Probe und wird mit der verbleibenden Probe getestet. Dann vergleichen wir das Ergebnis des Modells mit denen, die von Menschen annotiert wurden.
Bewertungskriterien
Wir können das Textklassifizierungsmodell anhand der Bewertung anhand mehrerer Kriterien bewerten.
- Die Genauigkeit beschreibt, wie viele richtige Vorhersagen der Textklassifikator im Vergleich zu den Gesamtvorhersagen getroffen hat.
- Die Präzision spiegelt die Fähigkeit des Modells wider, eine bestimmte Klasse konsistent korrekt vorherzusagen. Ein Textklassifizierer ist genauer, wenn er weniger falsch positive Ergebnisse erzeugt.
- Der Recall misst die Konsistenz des Modells bei der erfolgreichen Vorhersage der richtigen Klasse im Vergleich zu allen positiven Vorhersagen.
- Der F1-Score berechnet das harmonische Mittel aus Präzision und Abruf, um einen ausgewogenen Überblick über die Genauigkeit des Modells zu erhalten.
Wie implementieren Sie die Textklassifizierung?
Sie können ein Textklassifizierungsmodell erstellen, trainieren und bereitstellen, indem Sie die folgenden Schritte ausführen.
Einen Trainingsdatensatz kuratieren
Die Vorbereitung eines qualitativ hochwertigen Datensatzes ist wichtig, wenn ein Sprachmodell für die Textklassifizierung trainiert oder optimiert wird. Ein vielfältiger und beschrifteter Datensatz ermöglicht es dem Modell, zu lernen, bestimmte Wörter, Phrasen oder Muster und ihre jeweiligen Kategorien effizient zu identifizieren.
Die Daten vorbereiten
Modelle für Machine Learning können nicht aus Rohdatensätzen lernen. Daher müssen Sie den Datensatz bereinigen und mit Vorverarbeitungsmethoden wie der Tokenisierung vorbereiten. Die Tokenisierung unterteilt jedes Wort oder jeden Satz in kleinere Teile, die als Token bezeichnet werden.
Nach der Tokenisierung sollten Sie redundante, doppelte und abnormale Daten aus dem Trainingsdatensatz entfernen, da dies die Modellleistung beeinträchtigen kann. Anschließend teilen Sie den Datensatz in Trainings- und Validierungsdaten auf.
Das Textklassifizierungsmodell trainieren
Wählen und trainieren Sie ein Sprachmodell mit dem vorbereiteten Datensatz. Während des Trainings lernt das Modell aus dem annotierten Datensatz und versucht, Text in seine jeweiligen Kategorien zu klassifizieren. Das Training ist abgeschlossen, wenn das Modell durchweg zum gleichen Ergebnis konvergiert.
Evaluieren und optimieren
Beurteilen Sie das Modell mit dem Testdatensatz. Vergleichen Sie die Präzision, Genauigkeit, Erinnerung und F1-Score des Modells mit etablierten Benchmarks. Das trainierte Modell erfordert möglicherweise eine weitere Feinabstimmung, um Überanpassungen und andere Leistungsprobleme zu beheben. Optimieren Sie das Modell, bis Sie zufriedenstellende Ergebnisse erzielen.
Was sind die Herausforderungen bei der Textklassifizierung?
Unternehmen können kommerzielle oder öffentlich zugängliche Textklassifizierungsressourcen verwenden, um neuronale Textklassifizierungsnetzwerke zu implementieren. Aufgrund begrenzter Daten kann das Kuratieren von Trainingsdatensätzen in bestimmten Branchen jedoch zu einer Herausforderung werden. Beispielsweise benötigen Unternehmen im Gesundheitswesen möglicherweise Hilfe bei der Beschaffung medizinischer Datensätze, um ein Klassifizierungsmodell zu trainieren.
Das Training und die Feinabstimmung eines Modells für Machine Learning sind kostspielig und zeitaufwändig. Darüber hinaus kann das Modell über- oder unterdimensioniert sein, was in tatsächlichen Anwendungsfällen zu einer inkonsistenten Leistung führt.
Sie können einen Textklassifikator mit Open-Source-Bibliotheken für Machine Learning erstellen. Sie benötigen jedoch spezielle Kenntnisse im Bereich Machine Learning und jahrelange Erfahrung in der Softwareentwicklung, um den Klassifikator zu trainieren, zu programmieren und in Unternehmensanwendungen zu integrieren.
Wie kann AWS Ihnen bei Ihren Anforderungen an die Textklassifizierung helfen?
Voraussetzungen?
Amazon Comprehend ist ein NLP-Service, der Machine Learning nutzt, um aus Texten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und Zusammenhänge zu entdecken. Die API Benutzerdefinierte Klassifizierung ermöglicht es Ihnen einfach benutzerdefinierte Textklassifizierungs-Modelle zu erstellen, mithilfe Ihrer Branchenspezifischen Bezeichnungen, ohne ML erlernen zu müssen.
Ihre Kundensupport-Organisation kann beispielsweise benutzerdefinierte Klassifizierungen verwenden, um automatisch eingehende Anforderungen nach Art des Problems kategorisieren, basierend darauf wie der Kunde das Problem beschrieben hat. Mit Ihrem benutzerdefinierten Modell ist es einfach, Website-Kommentare zu moderieren, Kundenfeedback vorzuselektieren und Arbeitsgruppendokumente zu organisieren.
Amazon SageMaker ist ein vollständig verwalteter Service zur Vorbereitung von Daten und zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von ML-Modellen für jeden Anwendungsfall. Es verfügt über eine vollständig verwaltete Infrastruktur, Tools und Workflows.
Mit Amazon SageMaker JumpStart können Sie auf vortrainierte Modelle und Basismodelle (FMs) zugreifen und diese mit Ihren Daten an Ihren Anwendungsfall anpassen. SageMaker JumpStart bietet Komplettlösungen mit einem Klick für viele gängige ML-Anwendungsfälle. Sie können es für die Textklassifizierung, Dokumentzusammenfassung, Handschrifterkennung, Beziehungsextraktion, Fragen und Antworten sowie das Ausfüllen fehlender Werte in tabellarischen Datensätzen verwenden.
Beginnen Sie noch heute mit den ersten Schritten mit Textklassifizierung in Amazon Web Services (AWS), indem Sie ein AWS-Konto erstellen.
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