Cos'è la classificazione del testo?
La classificazione del testo è il processo di assegnazione di categorie predeterminate a documenti di testo aperti utilizzando sistemi di intelligenza artificiale e machine learning (IA/ML). Molte organizzazioni dispongono di ampi archivi di documenti e flussi di lavoro aziendali che generano continuamente documenti su larga scala, come documenti legali, contratti, documenti di ricerca, dati generati dagli utenti ed e-mail. La classificazione del testo è il primo passo per organizzare, strutturare e classificare questi dati per ulteriori analisi. Consente di etichettare e applicare automaticamente i tag sui documenti. In questo modo, l'organizzazione risparmia migliaia di ore che altrimenti sarebbero necessarie per leggere, comprendere e classificare i documenti manualmente.
Quali sono i vantaggi della classificazione del testo?
Le organizzazioni utilizzano modelli di classificazione del testo per i seguenti motivi.
Migliorare la precisione
I modelli di classificazione del testo classificano il testo in modo accurato con poco o nessun addestramento aggiuntivo. Aiutano le organizzazioni a risolvere gli errori che gli esseri umani potrebbero commettere durante la classificazione manuale dei dati testuali. Inoltre, un sistema di classificazione del testo è più coerente rispetto agli esseri umani per quanto riguarda l'assegnazione dei tag ai dati di testo relativi a diversi argomenti.
Fornire analisi dei dati in tempo reale
Le organizzazioni hanno molte pressioni per quanto riguarda le tempistiche dell'elaborazione dei dati di testo in tempo reale. Con gli algoritmi di classificazione del testo, puoi recuperare informazioni utili dai dati grezzi e formulare risposte immediate. Ad esempio, possono utilizzare questi sistemi per analizzare il feedback dei clienti e rispondere immediatamente alle richieste urgenti.
Scalare le attività di classificazione del testo
Prima le organizzazioni si affidavano a sistemi manuali o basati su regole per classificare i documenti. Tuttavia, si tratta di metodi lenti che consumano risorse eccessive. Con la classificazione del testo tramite machine learning, è possibile suddividere il lavoro di categorizzazione dei documenti tra i reparti in modo più efficace per supportare la crescita organizzativa.
Tradurre le lingue
Le organizzazioni possono utilizzare classificatori di testo per il rilevamento della lingua. Un modello di classificazione del testo può rilevare la lingua di origine nelle conversazioni o nelle richieste di assistenza e indirizzarle al team pertinente.
Quali sono i casi d'uso della classificazione del testo?
Le organizzazioni utilizzano la classificazione del testo per migliorare la soddisfazione dei clienti, la produttività dei dipendenti e i risultati aziendali.
Analisi delle emozioni
La classificazione del testo consente alle organizzazioni di gestire il proprio marchio in modo efficace su più canali estraendo parole specifiche che indicano le opinioni dei clienti. L'utilizzo della classificazione del testo per l'analisi del sentiment consente inoltre ai team di marketing di prevedere con precisione le tendenze di acquisto con dati qualitativi.
Ad esempio, puoi utilizzare strumenti di classificazione del testo per analizzare il comportamento dei clienti nei post sui social media, nei sondaggi, nelle conversazioni in chat o in altre risorse di testo e pianificare di conseguenza la tua campagna di marketing.
Moderazione dei contenuti
Le aziende fanno crescere il proprio pubblico su gruppi di community, social media e forum. Quando ci si affida ai moderatori umani, regolamentare le discussioni degli utenti è complicato. Con un modello di classificazione del testo, puoi rilevare automaticamente parole, frasi o contenuti che potrebbero violare le linee guida della community. Ciò consente di agire immediatamente e garantire che le conversazioni avvengano in un ambiente sicuro e ben regolamentato.
Gestione dei documenti
Molte organizzazioni devono affrontare delle difficoltà nell'elaborazione e nell'ordinamento dei documenti per supportare le operazioni aziendali. Un classificatore di testo può rilevare informazioni mancanti, estrarre parole chiave specifiche e identificare relazioni semantiche. Puoi utilizzare i sistemi di classificazione del testo per etichettare e ordinare documenti come messaggi, recensioni e contratti nelle rispettive categorie.
Servizio clienti
I clienti si aspettano risposte tempestive e accurate quando chiedono aiuto ai team di assistenza. Un classificatore di testo basato sul machine learning consente al team di assistenza clienti di indirizzare le richieste in arrivo al personale appropriato. Ad esempio, il classificatore di testo rileva la parola cambio nel ticket di assistenza e invia la richiesta al reparto che si occupa delle garanzie.
Quali sono gli approcci alla classificazione del testo?
La classificazione del testo si è evoluta enormemente come sottoinsieme dell'elaborazione del linguaggio naturale. Condividiamo diversi approcci utilizzati dagli ingegneri del machine learning per classificare i dati di testo.
Inferenza del linguaggio naturale
L'inferenza del linguaggio naturale determina la relazione tra un'ipotesi e una premessa etichettandole come implicazioni, contraddizioni o neutre. L'implicazione descrive una relazione logica tra la premessa e l'ipotesi, mentre la contraddizione mostra una disconnessione tra le entità testuali. La neutralità viene applicata quando non si riscontrano né implicazioni né contraddizioni.
Ad esempio, considera la seguente premessa:
La nostra squadra ha vinto il campionato di calcio.
Ecco come verrebbero etichettate le diverse ipotesi da un classificatore di inferenza del linguaggio naturale.
- Implicazione: Alla nostra squadra piace lo sport.
- Contraddizione: Siamo persone che non si allenano.
- Neutro: Siamo risultati campioni di calcio.
Modellazione probabilistica del linguaggio
La modellazione probabilistica del linguaggio è un approccio statistico utilizzato dai modelli linguistici per prevedere la parola successiva quando viene fornita una sequenza di parole. Utilizzando questo approccio, il modello assegna un valore probabilistico a ciascuna parola e calcola la probabilità delle seguenti parole. Se applicata alla classificazione del testo, la modellazione probabilistica del linguaggio classifica i documenti in base a frasi specifiche presenti nel testo.
Incorporamenti di parole
Gli incorporamenti di parole consistono in una tecnica che applica rappresentazioni numeriche alle parole che ne catturano le relazioni semantiche. L'incorporamento di una parola è il suo equivalente numerico. Gli algoritmi di machine learning non possono analizzare i testi in modo efficiente nelle loro forme originali. Con gli incorporamenti di parole, gli algoritmi di modellazione del linguaggio possono confrontare testi diversi in base ai loro incorporamenti.
Per utilizzare gli incorporamenti di parole, è necessario addestrare un modello di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Durante l'addestramento, il modello assegna parole correlate con rappresentazioni numeriche strettamente posizionate in uno spazio multidimensionale noto come semantica vettoriale.
Ad esempio, quando vettorializzi il testo con incorporamenti, troverai cani e gatti più vicini tra loro in uno spazio vettoriale bidimensionale rispetto a pomodori, persone e rocce. La semantica vettoriale può essere utilizzata per identificare testo simile in dati sconosciuti e prevedere le frasi successive. Questo approccio è utile nella classificazione delle opinioni, nell'organizzazione dei documenti e in altre attività di classificazione del testo.
Modelli linguistici di grandi dimensioni
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono algoritmi di deep learning addestrati su enormi volumi di dati di testo. Si basano sull'architettura del trasformatore, una rete neurale con più livelli nascosti in grado di elaborare dati di testo in parallelo. I modelli di linguistici di grandi dimensioni sono più potenti dei modelli più semplici ed eccellono in varie attività di elaborazione del linguaggio naturale, inclusa la classificazione del testo.
A differenza dei predecessori, i modelli linguistici di grandi dimensioni possono classificare il testo senza un addestramento preventivo. Utilizzano la classificazione zero-shot, un metodo che consente al modello di classificare i dati di testo invisibili in categorie predefinite. Ad esempio, puoi implementare un modello di classificazione del testo zero-shot su Amazon SageMaker JumpStart per ordinare i post con i buoni propositi per l'anno nuovo in carriera, salute, finanza e altre classi.
Come si valutano le prestazioni della classificazione del testo?
Prima di implementare i classificatori di testo per le applicazioni aziendali, è necessario valutarli e accertarsi che non ci sia underfitting. L'underfitting è un fenomeno in cui l'algoritmo di machine learning funziona bene durante l'addestramento ma non riesce a classificare accuratamente i dati del mondo reale. Per valutare un modello di classificazione del testo, utilizziamo il metodo di convalida incrociata.
Convalida incrociata
La convalida incrociata è una tecnica di valutazione del modello che divide i dati di addestramento in gruppi più piccoli. Ogni gruppo viene poi suddiviso in campioni per l'addestramento e la convalida del modello. Il modello viene prima addestrato con il campione assegnato e poi testato con quello rimanente. Dopodiché, il risultato del modello viene confrontato con quelli annotati dall'essere umano.
Criteri di valutazione
Possiamo comprovare il modello di classificazione del testo partendo dalla valutazione in base a diversi criteri.
- L'accuratezza descrive il numero di previsioni corrette effettuate dal classificatore di testo rispetto alle previsioni totali.
- La precisione riflette la capacità del modello di prevedere in modo coerente e corretto una classe specifica. Un classificatore di testo è più preciso quando produce meno falsi positivi.
- Il richiamo misura la coerenza del modello nel prevedere correttamente la classe giusta rispetto a tutte le previsioni positive.
- Il punteggio F1 calcola la media armonica di precisione e richiamo per fornire una panoramica equilibrata dell'accuratezza del modello.
Come si implementa la classificazione del testo?
Puoi creare, addestrare e implementare un modello di classificazione del testo seguendo questi passaggi.
Cura un set di dati di formazione
La preparazione di un set di dati di qualità è importante per l'addestramento o la messa a punto di un modello linguistico per la classificazione del testo. Un set di dati diversificato ed etichettato consente al modello di imparare a identificare in modo efficiente parole, frasi o modelli specifici e le rispettive categorie.
Prepara i set di dati
I modelli di machine learning non possono imparare dai set di dati grezzi. Pertanto, è necessario pulire e preparare il set di dati con metodi di pre-elaborazione come la tokenizzazione. La tokenizzazione divide ogni parola o frase in parti più piccole chiamate token.
Dopo la tokenizzazione, i dati ridondanti, duplicati e anomali devono essere rimossi dal set di dati di addestramento perché potrebbero influire sulle prestazioni del modello. Dopodiché, bisogna suddividere il set di dati in dati di addestramento e convalida.
Addestra il modello di classificazione del testo
Scegli e addestra un modello linguistico con il set di dati preparato. Durante l'addestramento, il modello apprende dal set di dati annotato e cerca di classificare il testo nelle rispettive categorie. L'addestramento è completo quando il modello converge in modo coerente verso lo stesso risultato.
Valuta e ottimizza
Valuta il modello con il set di dati di test. Confronta la precisione, l'accuratezza, il richiamo e il punteggio F1 del modello con dei benchmark consolidati. Il modello addestrato potrebbe richiedere un'ulteriore messa a punto per risolvere l'overfitting e altri problemi di prestazioni. Ottimizza il modello fino a ottenere risultati soddisfacenti.
Quali sono le sfide nella classificazione del testo?
Le organizzazioni possono utilizzare risorse di classificazione del testo commerciali o disponibili al pubblico per implementare le reti neurali di classificazione del testo. Tuttavia, i dati limitati possono rendere più complicata la cura dei set di dati di addestramento in determinati settori. Ad esempio, le aziende sanitarie potrebbero aver bisogno di aiuto per reperire set di dati medici per addestrare un modello di classificazione.
L'addestramento e l'ottimizzazione di un modello di machine learning sono costosi e richiedono molto tempo. Inoltre, il modello può essere di overfit o di underfit e causare quindi prestazioni incoerenti nei casi d'uso effettivi.
Puoi creare un classificatore di testo con librerie di machine learning open source. Tuttavia, sono necessarie conoscenze specialistiche di machine learning e anni di esperienza nello sviluppo di software per addestrare, programmare e integrare il classificatore con le applicazioni aziendali.
In che modo AWS può aiutarti con i requisiti di classificazione del testo?
requisiti?
Amazon Comprehend è un servizio di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che adotta il machine learning per svelare informazioni dettagliate e collegamenti preziosi in un testo. L'API Custom Classification permette di creare con facilità modelli personalizzati di classificazione dei testi utilizzando le etichette specifiche della tua azienda senza dover imparare il ML.
Per esempio, il dipartimento di assistenza clienti può utilizzare Custom Classification per suddividere automaticamente le richieste in entrata per tipo di problema, in base alla descrizione fornita dal cliente. Il modello personalizzato semplifica le attività di moderazione di commenti su un sito web, valutazione del feedback dei clienti e di organizzazione dei documenti di gruppi di lavoro.
Amazon SageMaker è un servizio completamente gestito che può essere utilizzato per preparare dati e creare, addestrare e implementare modelli di machine learning per qualsiasi caso d'uso. Dispone di infrastrutture, strumenti e flussi di lavoro completamente gestiti.
Con Amazon SageMaker JumpStart, puoi accedere a modelli di fondazione (FM) e preaddestrati e personalizzarli in base al tuo caso d'uso con i dati. SageMaker JumpStart fornisce soluzioni end-to-end con un clic per molti casi d'uso comuni di ML. È possibile utilizzarlo per la classificazione del testo, il riepilogo dei documenti, il riconoscimento della scrittura a mano, l'estrazione delle relazioni, la formulazione di domande e risposte e la compilazione dei valori mancanti nei record tabulari.
Inizia a utilizzare la classificazione del testo su Amazon Web Services (AWS) creando un account oggi stesso.
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