O que é classificação de texto?
A classificação de texto é o processo de atribuir categorias predeterminadas a documentos de texto abertos usando sistemas de inteligência artificial e machine learning (IA/ML). Muitas organizações têm grandes arquivos de documentos e fluxos de trabalho de negócios que geram continuamente documentos em grande escala, como documentos legais, contratos, documentos de pesquisa, dados gerados por usuários e e-mails. A classificação de texto é a primeira etapa para organizar, estruturar e categorizar esses dados para análises adicionais. Ela permite a etiquetagem e marcação automáticas de documentos. Isso economiza à sua organização milhares de horas que, de outra forma, precisariam ler, entender e classificar documentos manualmente.
Quais são os benefícios da classificação de texto?
As organizações usam modelos de classificação de texto pelos seguintes motivos.
Melhorar a precisão
Os modelos de classificação de texto categorizam o texto com precisão com pouco ou nenhum treinamento adicional. Eles ajudam as organizações a superar os erros que os humanos podem cometer ao classificar manualmente os dados textuais. Além disso, um sistema de classificação de texto é mais consistente do que os humanos ao atribuir tags a dados de texto em diversos tópicos.
Fornecer análises em tempo real
As organizações enfrentam pressão de tempo ao processar dados de texto em tempo real. Com algoritmos de classificação de texto, você pode recuperar insights acionáveis de dados brutos e formular respostas imediatas. Por exemplo, as organizações podem usar sistemas de classificação de texto para analisar o feedback dos clientes e responder às solicitações urgentes imediatamente.
Dimensionar tarefas de classificação de texto
Anteriormente, as organizações confiavam em sistemas manuais ou baseados em regras para classificar documentos. Esses métodos são lentos e consomem recursos excessivos. Com a classificação de texto com machine learning, você pode expandir os esforços de categorização de documentos em todos os departamentos de forma mais eficaz para apoiar o crescimento organizacional.
Traduzir idiomas
As organizações podem usar classificadores de texto para detecção de idioma. Um modelo de classificação de texto pode detectar o idioma de origem em conversas ou solicitações de serviço e direcioná-las para a respectiva equipe.
Quais são os casos de uso da classificação de texto?
As organizações usam a classificação de texto para melhorar a satisfação do cliente, a produtividade dos funcionários e os resultados comerciais.
Análise de sentimento
A classificação de texto permite que as organizações gerenciem sua marca de forma eficaz em vários canais, extraindo palavras específicas que indicam os sentimentos dos clientes. O uso da classificação de texto para análise de sentimentos também permite que as equipes de marketing prevejam com precisão as tendências de compra com dados qualitativos.
Por exemplo, você pode usar ferramentas de classificação de texto para analisar o comportamento do cliente em publicações de mídias sociais, pesquisas, conversas de bate-papo ou outros recursos de texto e planejar sua campanha de marketing adequadamente.
Moderação de conteúdo
As empresas aumentam seu público em grupos comunitários, mídias sociais e fóruns. Regulamentar as discussões dos usuários é um desafio quando se depende de moderadores humanos. Com um modelo de classificação de texto, você pode detectar automaticamente palavras, frases ou conteúdo que possam violar as diretrizes da comunidade. Isso permite que você tome medidas imediatas e garanta que as conversas ocorram em um ambiente seguro e bem regulamentado.
Gerenciamento de documentos
Muitas organizações enfrentam desafios no processamento e na classificação de documentos para apoiar as operações comerciais. Um classificador de texto pode detectar informações ausentes, extrair palavras-chave específicas e identificar relações semânticas. Você pode usar sistemas de classificação de texto para rotular e classificar documentos como mensagens, avaliações e contratos em suas respectivas categorias.
Suporte ao cliente
Os clientes esperam respostas oportunas e precisas quando buscam ajuda das equipes de suporte. Um classificador de texto baseado em machine learning permite que a equipe de suporte ao cliente encaminhe as solicitações recebidas para a equipe apropriada. Por exemplo, o classificador de texto detecta a troca de palavras no ticket de suporte e envia a solicitação ao departamento de garantia.
Quais são as abordagens para a classificação de textos?
A classificação de texto evoluiu enormemente como um subconjunto do processamento de linguagem natural. Compartilhamos várias abordagens que os engenheiros de machine learning usam para classificar dados de texto.
Inferência de linguagem natural
A inferência de linguagem natural determina a relação entre uma hipótese e uma premissa, rotulando-as como implicação, contradição ou neutralidade. A implicação descreve uma relação lógica entre a premissa e a hipótese, enquanto a contradição mostra uma desconexão entre entidades textuais. A neutralidade é aplicado quando nem implicação nem contradição são encontradas.
Por exemplo, considere a seguinte premissa:
Nossa equipe foi a vencedora do campeonato de futebol.
É assim que diferentes hipóteses seriam marcadas por um classificador de inferência de linguagem natural.
- Implicação: Nossa equipe gosta de praticar esportes.
- Contradição: Somos pessoas que não se exercitam.
- Neutralidade: Emergimos como o campeão de futebol.
Modelagem probabilística de linguagem
A modelagem probabilística de linguagem é uma abordagem estatística que os modelos de linguagem usam para prever a próxima palavra quando recebem uma sequência de palavras. Usando essa abordagem, o modelo atribui um valor probabilístico a cada palavra e calcula a probabilidade das seguintes palavras. Quando aplicada à classificação de texto, a modelagem probabilística de linguagem categoriza documentos com base em frases específicas encontradas no texto.
Incorporações de palavras
A incorporação de palavras é uma técnica que aplica representações numéricas a palavras que capturam suas relações semânticas. A incorporação de palavras é o equivalente numérico de uma palavra. Os algoritmos de machine learning não conseguem analisar o texto de forma eficiente em suas formas originais. Com a incorporação de palavras, os algoritmos de modelagem de linguagem podem comparar textos diferentes por meio de suas incorporações.
Para usar incorporações de palavras, você deve treinar um modelo de processamento de linguagem natural (PLN). Durante o treinamento, o modelo atribui palavras relacionadas com representações numéricas bem posicionadas em um espaço multidimensional conhecido como semântica vetorial.
Por exemplo, ao vetorizar texto com incorporações, você encontrará cães e gatos mais próximos uns dos outros em um espaço vetorial bidimensional do que tomates, pessoas e pedras. Você pode usar a semântica vetorial para identificar textos semelhantes em dados desconhecidos e prever frases subsequentes. Essa abordagem é útil na classificação de sentimentos, na organização de documentos e em outras tarefas de classificação de texto.
Grandes modelos de linguagem
Grandes modelos de linguagem (LLMs) são algoritmos de aprendizado profundo treinados em grandes volumes de dados de texto. Eles são baseados na arquitetura do transformador, uma rede neural com várias camadas ocultas capazes de processar dados de texto em paralelo. Modelos de linguagem grande são mais poderosos do que modelos mais simples e se destacam em várias tarefas de processamento de linguagem natural, incluindo classificação de texto.
Diferentemente de seus antecessores, os modelos de grandes linguagens podem classificar texto sem treinamento prévio. Eles usam a classificação zero-shot, um método que permite ao modelo categorizar dados de texto não vistos em categorias predefinidas. Por exemplo, você pode implantar um modelo de classificação de texto zero no Amazon Sagemaker Jumpstart para classificar as postagens de resoluções de ano novo em disciplinas de carreira, saúde, finanças e outras.
Como você avalia a performance da classificação de texto?
Antes de implantar classificadores de texto para aplicações de negócios, você deve avaliá-los para garantir que não sofram de inadequação. O subajuste é um fenômeno em que o algoritmo de machine learning funciona bem no treinamento, mas não consegue classificar os dados do mundo real com precisão. Para avaliar um modelo de classificação de texto, usamos o método de validação cruzada.
Validação cruzada
A validação cruzada é uma técnica de avaliação de modelo que divide os dados de treinamento em grupos menores. Cada grupo é então dividido em amostras para treinamento e validação do modelo. O modelo primeiro treina com a amostra alocada e é testado com a amostra restante. Em seguida, comparamos o resultado do modelo com aqueles anotados por humanos.
Critérios de avaliação
Podemos avaliar o modelo de classificação de texto a partir da avaliação em vários critérios.
- Exatidão descreve quantas previsões corretas o classificador de texto fez em comparação com as previsões totais.
- Precisão reflete a capacidade do modelo de prever corretamente uma classe específica de forma consistente. Um classificador de texto é mais preciso quando produz menos falsos positivos.
- Recall mede a consistência do modelo em prever com sucesso a classe certa em comparação com todas as previsões positivas.
- A pontuação F1 calcula a média harmônica de precisão e recall para fornecer uma visão geral equilibrada da precisão do modelo.
Como você implementa a classificação de texto?
Você pode criar, treinar e implantar um modelo de classificação de texto seguindo essas etapas.
Selecionar um conjunto de dados de treinamento
Preparar um conjunto de dados de alta qualidade é importante ao treinar ou ajustar um modelo de linguagem para classificação de texto. Um conjunto de dados diversificado e rotulado permite que o modelo aprenda a identificar palavras, frases ou padrões específicos e suas respectivas categorias de forma eficiente.
Preparar o conjunto de dados
Os modelos de machine learning não podem aprender com conjuntos de dados brutos. Portanto, você deve limpar e preparar o conjunto de dados com métodos de pré-processamento, como tokenização. A tokenização divide cada palavra ou frase em partes menores chamadas tokens.
Após a tokenização, você deve remover dados redundantes, duplicados e anormais do conjunto de dados de treinamento, pois isso pode afetar a performance do modelo. Em seguida, você divide o conjunto de dados em dados de treinamento e validação.
Treinar o modelo de classificação de texto
Escolha e treine um modelo de linguagem com o conjunto de dados preparado. Durante o treinamento, o modelo aprende com o conjunto de dados anotado e tenta classificar o texto em suas respectivas categorias. O treinamento é concluído quando o modelo converge consistentemente para o mesmo resultado.
Avaliar e otimizar
Avalie o modelo com o conjunto de dados de teste. Compare a precisão, a exatidão, o recall e a pontuação F1 do modelo com os benchmarks estabelecidos. O modelo treinado pode exigir ajustes adicionais para resolver o sobreajuste e outros problemas de performance. Otimize o modelo até obter resultados satisfatórios.
Quais são os desafios na classificação de textos?
As organizações podem usar recursos comerciais ou de classificação de texto disponíveis publicamente para implementar redes neurais de classificadores de texto. No entanto, dados limitados podem tornar a curadoria de conjuntos de dados de treinamento um desafio em determinados setores. Por exemplo, as empresas de saúde podem precisar de ajuda para obter conjuntos de dados médicos para treinar um modelo de classificação.
Treinar e ajustar um modelo de machine learning é caro e demorado. Além disso, o modelo pode ser superajustado ou desajustado, causando performance inconsistente em casos de uso reais.
Você pode criar um classificador de texto com bibliotecas de machine learning de código aberto. No entanto, você precisa de conhecimento especializado em machine learning e anos de experiência em desenvolvimento de software para treinar, programar e integrar o classificador às aplicações corporativas.
Como a AWS pode ajudar com seus requisitos de classificação de texto?
Requisitos
O Amazon Comprehend é um serviço de PLN que usa machine learning para descobrir insights e relações nos textos. A API de classificação personalizada permite criar facilmente modelos de classificação de texto personalizados usando rótulos específicos da empresa, sem necessidade de aprender ML.
Por exemplo, a organização de suporte ao cliente pode usar a classificação personalizada para categorizar automaticamente solicitações de entrada por tipo de problema, de acordo com a descrição do problema pelo cliente. Com o modelo personalizado, é fácil moderar comentários de sites, selecionar feedback de clientes e organizar documentos do grupo de trabalho.
O Amazon SageMaker é um serviço totalmente gerenciado para preparar dados e criar, treinar e implantar modelos de ML para qualquer caso de uso. Ele tem infraestrutura, ferramentas e fluxos de trabalho totalmente gerenciados.
Com o Amazon SageMaker JumpStart, você pode acessar modelos de base (FMs) pré-treinados e personalizá-los para seu caso de uso com seus dados. O SageMaker JumpStart fornece soluções completas com um clique para muitos casos de uso comuns de ML. Você pode usá-lo para classificação de texto, resumo de documentos, reconhecimento de manuscrito, extração de relacionamentos, perguntas e respostas e preenchimento de valores faltantes em registros tabulares.
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