¿Qué es la clasificación de textos?
La clasificación de textos es un proceso que consiste en asignar categorías predeterminadas a documentos de texto abierto mediante sistemas de inteligencia artificial y machine learning (IA y ML). Muchas organizaciones tienen grandes archivos de documentos y flujos de trabajo empresariales que generan continuamente documentos a escala, como documentos legales, contratos, documentos de investigación, datos generados por los usuarios y correos electrónicos. La clasificación de textos es el primer paso para organizar, estructurar y categorizar estos datos para su posterior análisis. Permite etiquetar y marcar los documentos de forma automática. Esto le ahorra a la organización miles de horas que, de otro modo, tendría que dedicar a leer, comprender y clasificar los documentos manualmente.
¿Cuáles son las ventajas de la clasificación de textos?
Las organizaciones utilizan modelos de clasificación de textos por las siguientes razones.
Mejorar la fiabilidad
Los modelos de clasificación de textos clasifican los textos de forma fiable con muy poco o ningún entrenamiento adicional. Ayudan a las organizaciones a subsanar los errores que los humanos pueden cometer al clasificar manualmente los datos textuales. Además, un sistema de clasificación de textos es más coherente que los humanos a la hora de asignar etiquetas a datos de texto sobre diversos temas.
Ofrecer análisis en tiempo real
Las organizaciones se enfrentan a la presión del tiempo a la hora de procesar datos de texto en tiempo real. Con los algoritmos de clasificación de textos, puede recuperar información procesable a partir de datos sin procesar y formular respuestas inmediatas. Por ejemplo, las organizaciones pueden usar los sistemas de clasificación de textos para analizar los comentarios de los clientes y responder inmediatamente a las solicitudes urgentes.
Escalar las tareas de clasificación de textos
Anteriormente, las organizaciones dependían de sistemas manuales o basados en reglas para clasificar los documentos. Estos métodos son lentos y consumen demasiados recursos. Con la clasificación de textos mediante machine learning, puede ampliar los esfuerzos de categorización de documentos en todos los departamentos de manera más eficaz para reforzar el crecimiento de la organización.
Traducir idiomas
Las organizaciones pueden usar clasificadores de textos para detectar los idiomas. Un modelo de clasificación de textos puede detectar el idioma de origen en las conversaciones o solicitudes de servicio y dirigirlas al equipo correspondiente.
¿En qué casos se usa la clasificación de textos?
Las organizaciones utilizan la clasificación de textos para mejorar la satisfacción del cliente, la productividad de los empleados y los resultados empresariales.
Análisis de opiniones
La clasificación de textos permite a las organizaciones administrar su marca de forma eficaz en varios canales mediante la extracción de palabras específicas que indican las opiniones de los clientes. El uso de la clasificación de textos para el análisis de opiniones también permite a los equipos de marketing predecir con exactitud las tendencias de compra con datos cualitativos.
Por ejemplo, puede usar herramientas de clasificación de textos para analizar el comportamiento de los clientes en publicaciones de redes sociales, encuestas, conversaciones de chat u otros recursos de texto y planificar su campaña de marketing en consecuencia.
Moderación de contenido
Las empresas aumentan su público en grupos de comunidades, redes sociales y foros. Regular las conversaciones entre usuarios supone un desafío cuando se depende de moderadores humanos. Con un modelo de clasificación de textos, puede detectar automáticamente palabras, frases o contenido que puedan infringir las normas de la comunidad. Esto le permite tomar medidas inmediatas y garantizar que las conversaciones se desarrollen en un entorno seguro y bien regulado.
Administración de documentos
Muchas organizaciones se enfrentan a desafíos a la hora de procesar y clasificar documentos para respaldar operaciones comerciales. Un clasificador de textos puede detectar la información que falta, extraer palabras clave específicas e identificar relaciones semánticas. Puede usar sistemas de clasificación de texto para etiquetar y ordenar documentos como mensajes, reseñas y contratos en sus respectivas categorías.
Servicio de atención al cliente
Los clientes esperan respuestas oportunas y precisas cuando buscan ayuda de los equipos de atención al cliente. Contar con un clasificador de textos con tecnología de machine learning permite al equipo de atención al cliente dirigir las solicitudes entrantes al personal adecuado. Por ejemplo, el clasificador de textos detecta la palabra cambio en el ticket de atención al cliente y envía la solicitud al departamento de garantía.
¿Cuáles son los enfoques para la clasificación de textos?
La clasificación de textos ha evolucionado enormemente como un subconjunto del procesamiento del lenguaje natural. Compartimos varios enfoques que utilizan los ingenieros de machine learning para clasificar los datos de texto.
Inferencia del lenguaje natural
La inferencia del lenguaje natural determina la relación entre una hipótesis y una premisa etiquetándolas como de implicación, contradicción o neutralidad. La implicación describe una relación lógica entre la premisa y la hipótesis, mientras que la contradicción muestra una desconexión entre las entidades textuales. La neutralidad se aplica cuando no se encuentra ninguna implicación ni contradicción.
Por ejemplo, eche un vistazo a la siguiente premisa:
Nuestro equipo fue el ganador del campeonato de fútbol.
Así es como un clasificador de inferencias de lenguaje natural etiquetaría las diferentes hipótesis.
- Implicación: A nuestro equipo le gusta practicar deporte.
- Contradicción: Somos personas que no hacemos ejercicio.
- Neutralidad: Nos hemos convertido en campeones de fútbol.
Modelado probabilístico del lenguaje
El modelado probabilístico del lenguaje es un enfoque estadístico que los modelos de lenguaje utilizan para predecir la siguiente palabra cuando se les da una secuencia de palabras. Con este enfoque, el modelo asigna un valor probabilístico a cada palabra y calcula la probabilidad de las siguientes palabras. Cuando se aplica a la clasificación de textos, el modelado probabilístico del lenguaje clasifica los documentos en función de frases específicas que se encuentran en el texto.
Encaje léxico
El encaje léxico es una técnica que aplica representaciones numéricas a las palabras que capturan sus relaciones semánticas. El encaje léxico es el equivalente numérico de una palabra. Los algoritmos de machine learning no son capaces de analizar el texto de manera eficiente en su formato original. Con el encaje léxico, los algoritmos de modelado del lenguaje pueden comparar diferentes textos según sus encajes.
Para utilizar el encaje léxico, debe entrenar un modelo de procesamiento de lenguaje natural (NLP). Durante el entrenamiento, el modelo asigna palabras relacionadas con representaciones numéricas muy próximas entre sí en un espacio multidimensional conocido como semántica vectorial.
Por ejemplo, al vectorizar texto con encajes, encontrará perros y gatos más próximos entre sí en un espacio vectorial bidimensional que tomates, personas y rocas. Puede usar la semántica vectorial para identificar texto similar en datos desconocidos y predecir las frases posteriores. Este enfoque es útil en la clasificación de opiniones, la organización de documentos y otras tareas de clasificación de textos.
Modelos de lenguaje de gran tamaño
Los modelos de lenguaje grandes (LLM) son algoritmos de aprendizaje profundo entrenados con grandes volúmenes de datos de texto. Se basan en la arquitectura de transformadores, una red neuronal con múltiples capas ocultas capaces de procesar datos de texto en paralelo. Los modelos de lenguaje grandes son más potentes que los modelos más simples y sobresalen en diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural, incluida la clasificación de textos.
A diferencia de sus predecesores, los modelos de lenguaje grandes son capaces de clasificar el texto sin entrenamiento previo. Utilizan la clasificación zero-shot, un método que permite al modelo clasificar datos de texto nunca vistos en categorías predefinidas. Por ejemplo, puede implementar un modelo de clasificación de textos zero-shot en Amazon SageMaker Jumpstart para ordenar las publicaciones de propósitos de año nuevo en laborales, de salud, financieras y otras clases.
¿Cómo se evalúa el rendimiento de la clasificación de textos?
Antes de implementar clasificadores de texto para aplicaciones empresariales, debe evaluarlos para asegurarse de que no tengan un ajuste insuficiente. El ajuste insuficiente es un fenómeno en el que el algoritmo de machine learning funciona bien durante el entrenamiento, pero no clasifica los datos del mundo real con precisión. Para evaluar un modelo de clasificación de textos, utilizamos el método de validación cruzada.
Validación cruzada
La validación cruzada es una técnica de evaluación de modelos que divide los datos de entrenamiento en grupos más pequeños. Luego, cada grupo se divide en muestras para entrenar y validar el modelo. Primero se entrena el modelo con la muestra asignada y se prueba con la muestra restante. A continuación, comparamos el resultado del modelo con los anotados por humanos.
Criterios de evaluación
Podemos evaluar el modelo de clasificación de textos a partir de una evaluación conforme a varios criterios.
- La fiabilidad describe la cantidad de predicciones correctas realizadas por el clasificador de textos en comparación con el total de predicciones.
- La precisión refleja la capacidad del modelo de predecir correctamente una clase específica de manera sistemática. Cuantos menos falsos positivos genere el clasificador de textos, más preciso será.
- La coincidencia mide la coherencia del modelo a la hora de predecir con éxito la clase correcta en comparación con todas las predicciones positivas.
- La puntuación F1 calcula el promedio armónico de precisión y coincidencia con el fin de ofrecer una visión general equilibrada de la fiabilidad del modelo.
¿Cómo se implementa la clasificación de textos?
Puede crear, entrenar e implementar un modelo de clasificación de textos siguiendo estos pasos.
Seleccionar un conjunto de datos de entrenamiento
Es importante preparar un conjunto de datos de alta calidad a la hora de entrenar o ajustar un modelo de lenguaje para la clasificación de textos. Disponer de un conjunto de datos diverso y etiquetado permite que el modelo aprenda a identificar palabras, frases o patrones específicos y sus respectivas categorías de manera eficiente.
Preparar el conjunto de datos
Los modelos de machine learning no son capaces de aprender a partir de conjuntos de datos sin procesar. Por lo tanto, tiene que limpiar y preparar el conjunto de datos con métodos de preprocesamiento, como la tokenización. La tokenización divide cada palabra u oración en partes más pequeñas llamadas tokens.
Tras la tokenización, debe eliminar los datos redundantes, duplicados y anómalos del conjunto de datos de entrenamiento, ya que pueden afectar al rendimiento del modelo. A continuación, divida el conjunto de datos en datos de entrenamiento y validación.
Entrenar el modelo de clasificación de textos
Elija y entrene un modelo de lenguaje con el conjunto de datos preparado. Durante el entrenamiento, el modelo aprende del conjunto de datos anotado e intenta clasificar el texto en las categorías respectivas. El entrenamiento finaliza cuando el modelo converge sistemáticamente hacia el mismo resultado.
Evaluar y optimizar
Evalúe el modelo con el conjunto de datos de prueba. Compare la precisión, la fiabilidad, la coincidencia y la puntuación F1 del modelo con los puntos de referencia establecidos. Es posible que el modelo entrenado requiera un ajuste adicional para solucionar el sobreajuste y otros problemas de rendimiento. Optimice el modelo hasta obtener resultados satisfactorios.
¿Cuáles son los desafíos en la clasificación de textos?
Las organizaciones pueden usar recursos de clasificación de textos comerciales o disponibles públicamente para implementar redes neuronales clasificadoras de texto. Sin embargo, en ciertos sectores la escasez de datos puede dificultar la selección de conjuntos de datos de entrenamiento. Por ejemplo, es posible que las empresas del sector sanitario necesiten ayuda para obtener conjuntos de datos médicos para entrenar un modelo de clasificación.
Entrenar y ajustar un modelo de machine learning es costoso y lleva mucho tiempo. Además, cabe la posibilidad de que el modelo tenga un ajuste deficiente o excesivo, lo que provoca un rendimiento inconsistente en casos de uso reales.
Puede crear un clasificador de texto con bibliotecas de machine learning de código abierto. Aun así, necesita conocimientos especializados en machine learning y años de experiencia en desarrollo de software para entrenar, programar e integrar el clasificador con las aplicaciones empresariales.
¿Cómo puede ayudar AWS con los requisitos de clasificación de textos?
¿requisitos?
Amazon Comprehend es un servicio de NLP en el que se utiliza el machine learning para descubrir información y conexiones valiosas en textos. La API de clasificación personalizada le permite crear fácilmente modelos de clasificación personalizada de textos utilizando las etiquetas específicas de su empresa sin tener que aprender ML.
Por ejemplo, su organización de soporte al cliente puede usar la clasificación personalizada para categorizar automáticamente las solicitudes entrantes por tipo de problema según cómo el cliente haya descrito el inconveniente. Con el modelo personalizado, es fácil moderar los comentarios de los sitios web, evaluar la opinión de los clientes y organizar los documentos de los grupos de trabajo.
Amazon SageMaker es un servicio totalmente administrado para preparar datos y crear, entrenar e implementar modelos de ML para cualquier caso de uso. Cuenta con una infraestructura, herramientas y flujos de trabajo totalmente administrados.
Con Amazon SageMaker JumpStart, puede acceder a modelos de base (FM) y entrenados previamente y personalizarlos para su caso de uso con sus datos. SageMaker JumpStart proporciona soluciones integrales con un solo clic para muchos casos de uso de ML habituales. Puede usarlo para clasificar textos, resumir documentos, reconocer escritura a mano, extraer relaciones, formular preguntas y respuestas y completar los valores que faltan en los registros tabulares.
Para comenzar a utilizar la clasificación de texto en Amazon Web Services (AWS), cree una cuenta hoy mismo.
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