Qu’est-ce que la classification de texte ?
La classification de texte est le processus qui consiste à attribuer des catégories prédéterminées à des documents texte ouverts à l'aide de systèmes d'intelligence artificielle et de machine learning (IA/ML). De nombreuses entreprises disposent d'archives documentaires volumineuses et de flux de travail qui génèrent en permanence des documents à grande échelle, tels que des documents juridiques, des contrats, des documents de recherche, des données générées par les utilisateurs et des e-mails. La classification du texte est la première étape pour organiser, structurer et classer ces données à des fins d'analyse plus approfondie. Elle permet l'étiquetage et le balisage automatiques des documents. Cela économise à votre organisation des milliers d'heures alors que vous auriez autrement besoin pour lire, comprendre et classer les documents manuellement.
Quels sont les avantages de la classification de texte ?
Les entreprises utilisent des modèles de classification de texte pour les raisons suivantes.
Améliorer la précision
Les modèles de classification de texte classent le texte avec précision avec peu ou pas d’entraînement supplémentaire. Ils aident les entreprises à surmonter les erreurs que les humains peuvent commettre lors de la classification manuelle des données textuelles. De plus, un système de classification de texte est plus cohérent que les humains lorsqu'il s'agit d'attribuer des balises à des données textuelles sur divers sujets.
Créer des solutions d'analytique en temps réel
Les entreprises sont confrontées à des contraintes de temps lorsqu'elles traitent des données textuelles en temps réel. Grâce aux algorithmes de classification de texte, vous pouvez extraire des informations exploitables à partir de données brutes et formuler des réponses immédiates. Par exemple, les entreprises peuvent utiliser des systèmes de classification de texte pour analyser les commentaires des clients et répondre immédiatement aux demandes urgentes.
Échelle des tâches de classification de texte
Les entreprises s'appuyaient auparavant sur des systèmes manuels ou basés sur des règles pour classer les documents. Ces méthodes sont lentes et consomment trop de ressources. Grâce à la classification de texte par machine learning, vous pouvez étendre plus efficacement les efforts de catégorisation des documents entre les différents services afin de soutenir la croissance de l'entreprise.
Traduire les langues
Les entreprises peuvent utiliser des classificateurs de texte pour détecter la langue. Un modèle de classification de texte peut détecter la langue d'origine des conversations ou des demandes de service et les diriger vers l'équipe concernée.
Quels sont les cas d'utilisation de la classification de texte ?
Les entreprises utilisent la classification de texte pour améliorer la satisfaction des clients, la productivité des employés et les résultats commerciaux.
Analyse des sentiments
La classification de texte permet aux entreprises de gérer efficacement leur marque sur plusieurs canaux en extrayant des mots spécifiques qui indiquent les sentiments des clients. L'utilisation de la classification de texte pour l'analyse des sentiments permet également aux équipes marketing de prévoir avec précision les tendances d'achat à l'aide de données qualitatives.
Par exemple, vous pouvez utiliser des outils de classification de texte pour analyser le comportement des clients dans les publications sur les réseaux sociaux, les enquêtes, les conversations par chat ou d'autres ressources textuelles et planifier votre campagne marketing en conséquence.
Modération de contenu
Les entreprises élargissent leur audience sur les groupes communautaires, les réseaux sociaux et les forums. Il est difficile de réglementer les discussions entre utilisateurs en s’appuyant sur des modérateurs humains. Grâce à un modèle de classification de texte, vous pouvez détecter automatiquement les mots, les phrases ou le contenu susceptibles d'enfreindre les règles de la communauté. Cela vous permet de prendre des mesures immédiates et de garantir que les conversations se déroulent dans un environnement sûr et bien réglementé.
Gestion des documents
De nombreuses entreprises sont confrontées à des défis en matière de traitement et de tri des documents pour soutenir leurs opérations commerciales. Un classificateur de texte peut détecter les informations manquantes, extraire des mots clés spécifiques et identifier des relations sémantiques. Vous pouvez utiliser des systèmes de classification de texte pour étiqueter et trier des documents tels que des messages, des critiques et des contrats dans leurs catégories respectives.
Service clientèle
Les clients attendent des réponses rapides et précises lorsqu'ils sollicitent l'aide des équipes d'assistance. Un classificateur de texte basé sur le machine learning permet à l'équipe de support client d'acheminer les demandes entrantes vers le personnel approprié. Par exemple, le classificateur de texte détecte le mot échange dans le ticket d'assistance et envoie la demande au service de garantie.
Quelles sont les approches de classification de texte ?
La classification de texte a énormément évolué en tant que sous-ensemble du traitement du langage naturel. Nous partageons plusieurs approches utilisées par les ingénieurs en machine learning pour classer les données textuelles.
Inférence en langage naturel
L'inférence en langage naturel détermine la relation entre une hypothèse et une prémisse en les qualifiant d'implication, de contradiction ou de neutralité. L'implication décrit une relation logique entre la prémisse et l'hypothèse, tandis que la contradiction montre un décalage entre les entités textuelles. La neutralité est appliquée lorsqu'il n'y a ni implication ni contradiction.
Prenons par exemple la prémisse suivante :
Notre équipe a remporté le championnat de football.
C'est ainsi que différentes hypothèses seraient étiquetées par un classificateur d'inférence en langage naturel.
- Implication : notre équipe aime faire du sport.
- Contradiction : nous ne nous entraînons pas.
- Neutralité : nous sommes devenus champions de football.
Modélisation probabiliste du langage
La modélisation probabiliste du langage est une approche statistique utilisée par les modèles linguistiques pour prédire le mot suivant lorsqu'une séquence de mots leur est donnée. En utilisant cette approche, le modèle attribue une valeur probabiliste à chaque mot et calcule la probabilité des mots suivants. Lorsqu'elle est appliquée à la classification de texte, la modélisation linguistique probabiliste classe les documents en fonction de phrases spécifiques trouvées dans le texte.
Intégrations de mots
Les intégrations de mots sont une technique qui applique des représentations numériques à des mots afin de capturer leurs relations sémantiques. L'intégration d'un mot est l'équivalent numérique d'un mot. Les algorithmes de machine learning ne peuvent pas analyser efficacement le texte dans sa forme d'origine. Grâce à aux intégration de mots, les algorithmes de modélisation linguistique peuvent comparer différents textes en fonction de leurs intégrations.
Pour utiliser les intégrations de mots, vous devez entraîner un modèle de traitement du langage naturel (NLP). Au cours de l'entraînement, le modèle attribue des mots connexes à des représentations numériques étroitement positionnées dans un espace multidimensionnel appelé sémantique vectorielle.
Par exemple, lorsque vous vectorisez du texte avec des intégrations, vous trouverez des chiens et des chats plus proches les uns des autres dans un espace vectoriel bidimensionnel que des tomates, des personnes et des rochers. Vous pouvez utiliser la sémantique vectorielle pour identifier un texte similaire dans des données inconnues et prédire les phrases suivantes. Cette approche est utile pour la classification des sentiments, l'organisation des documents et d'autres tâches de classification de texte.
Grands modèles de langage
Les grands modèles de langage (LLM) sont des algorithmes de deep learning entraînés sur d'énormes volumes de données textuelles. Ils sont basés sur l'architecture du transformateur, un réseau neuronal comportant de multiples couches cachées capable de traiter des données textuelles en parallèle. Les grands modèles de langage sont plus puissants que les modèles plus simples et excellent dans diverses tâches de traitement du langage naturel, y compris la classification de texte.
Contrairement à leurs prédécesseurs, les grands modèles de langage peuvent classer le texte sans entraînement préalable. Ils utilisent la classification zero-Shot, une méthode qui permet au modèle de classer les données textuelles invisibles dans des catégories prédéfinies. Par exemple, vous pouvez déployer un modèle de classification de texte zéro-shot sur Amazon Sagemaker Jumpstart pour trier les publications relatives aux résolutions du Nouvel An en catégories comme carrière, santé, finances et autres.
Comment évaluez-vous les performances de classification de texte ?
Avant de déployer des classificateurs de texte pour des applications métier, vous devez les évaluer pour vous assurer qu'ils ne sont pas mal ajustés. Le sous-ajustement est un phénomène dans lequel l'algorithme de machine learning fonctionne bien lors de l'entraînement mais ne parvient pas à classer avec précision les données du monde réel. Pour évaluer un modèle de classification de texte, nous utilisons la méthode de validation croisée.
Validation croisée
La validation croisée est une technique d'évaluation de modèles qui divise les données d'entraînement en petits groupes. Chaque groupe est ensuite divisé en échantillons pour l'entraînement et la validation du modèle. Le modèle s'entraîne d'abord avec l'échantillon attribué et est testé avec l'échantillon restant. Ensuite, nous comparons le résultat du modèle avec ceux annotés par les humains.
Critères d'évaluation
Nous pouvons évaluer le modèle de classification de texte à partir de l'évaluation selon plusieurs critères.
- L’exactitude décrit le nombre de prédictions correctes effectuées par le classificateur de texte par rapport au total des prédictions.
- La précision reflète la capacité du modèle à prédire correctement et systématiquement une classe spécifique. Un classificateur de texte est plus précis lorsqu'il produit moins de faux positifs.
- Le rappel mesure la cohérence du modèle lorsqu'il s'agit de prédire avec succès la bonne classe par rapport à toutes les prédictions positives.
- Le score F1 calcule la moyenne harmonique de précision et de rappel pour fournir un aperçu équilibré de l’exactitude du modèle.
Comment mettez-vous en œuvre la classification de texte ?
Vous pouvez créer, entraîner et déployer un modèle de classification de texte en suivant ces étapes.
Créer un jeu de données d'entraînement
La préparation d'un jeu de données de haute qualité est importante lors de l’entraînement ou de la mise au point d'un modèle linguistique pour la classification de texte. Un jeu de données diversifié et étiqueté permet au modèle d'apprendre à identifier efficacement des mots, des phrases ou des modèles spécifiques et leurs catégories respectives.
Préparer le jeu de données
Les modèles de machine learning ne peuvent pas apprendre à partir de jeux de données bruts. Par conséquent, vous devez nettoyer et préparer le jeu de données à l'aide de méthodes de prétraitement telles que la création de jetons. La création de jetons divise chaque mot ou phrase en parties plus petites appelées jetons.
Après la création de jetons, vous devez supprimer les données redondantes, dupliquées et anormales du jeu de données d'entraînement, car elles peuvent affecter les performances du modèle. Vous divisez ensuite le jeu de données en données d'entraînement et de validation.
Entraîner le modèle de classification de texte
Choisissez et entraînez un modèle de langage à l'aide du jeu de données préparé. Pendant l’entraînement, le modèle apprend à partir du jeu de données annoté et essaie de classer le texte dans ses catégories respectives. L’entraînement est terminé lorsque le modèle converge constamment vers le même résultat.
Évaluer et optimiser
Évaluez le modèle à l'aide du jeu de données de test. Comparez la précision, l'exactitude, le rappel et le score F1 du modèle avec des points de référence établis. Le modèle entraîné peut nécessiter des ajustements supplémentaires pour résoudre le surajustement et d'autres problèmes de performance. Optimisez le modèle jusqu'à obtenir des résultats satisfaisants.
Quels sont les défis en matière de classification de texte ?
Les entreprises peuvent utiliser des ressources de classification de texte commerciales ou accessibles au public pour mettre en œuvre des réseaux neuronaux de classification de texte. Cependant, le manque de données peut compliquer la conservation des jeux de données d'entraînement dans certains secteurs. Par exemple, les entreprises du secteur de la santé peuvent avoir besoin d'aide pour trouver des jeux de données médicales pour former un modèle de classification.
L’entraînement et la mise au point d'un modèle de machine learning sont coûteuses et prennent du temps. De plus, le modèle peut être suradapté ou inadapté, ce qui entraîne des performances incohérentes dans les cas d'utilisation réels.
Vous pouvez créer un classificateur de texte à l'aide de bibliothèques de machine learning open source. Cependant, vous avez besoin de connaissances spécialisées en machine learning et de nombreuses années d'expérience en développement de logiciels pour former, programmer et intégrer le classificateur aux applications d'entreprise.
Comment AWS peut-il vous aider à répondre à vos exigences en matière de classification de texte ?
des exigences ?
Amazon Comprehend est un NLP qui utilise le machine learning (ML) pour découvrir des informations et des relations utiles dans un texte. L'API de classification personnalisée vous permet de créer facilement des modèles de classification de texte personnalisés l'aide des étiquettes de votre entreprise, sans devoir apprendre de machine learning.
Par exemple, votre organisation de support à la clientèle peut utiliser la classification personnalisée pour classer automatiquement les demandes entrantes par type de problème en fonction de la manière dont le client a décrit le problème. Avec votre modèle personnalisé, il est facile de modérer les commentaires de sites Web, de trier les commentaires des clients et d'organiser les documents des groupes de travail.
Amazon SageMaker est un service entièrement géré qui permet de préparer les données et de construire, d’entraîner et de déployer des modèles de ML pour n’importe quel cas d’utilisation. Il dispose d’une infrastructure, d’outils et de flux de travail entièrement gérés.
Avec Amazon SageMaker JumpStart, vous pouvez accéder à des modèles préentraînés et modèles de fondation (FM) et les personnaliser en fonction de votre cas d'utilisation avec vos données. SageMaker JumpStart fournit des solutions complètes en un clic pour de nombreux cas d'utilisation courants du machine learning. Vous pouvez l'utiliser pour la classification de texte, la synthèse de documents, la reconnaissance de l'écriture manuscrite, l'extraction de relations, les questions et réponses et le remplissage des valeurs manquantes dans les enregistrements tabulaires.
Commencez à utiliser la classification de texte sur Amazon Web Services (AWS) en créant un compte dès aujourd'hui.
Prochaines étapes sur AWS
