Классификация текстов
Классификация текстов – это процесс присвоения заранее определенных категорий документам в произвольном формате с помощью систем искусственного интеллекта и машинного обучения. Во многих организациях есть большие архивы документов и бизнес-процессы, постоянно создающие большой объем документации: юридические документы, контракты, исследовательские работы, созданные пользователями данные и электронная почта. Классификация текстов станет первым шагом к систематизации, структурированию и классификации таких данных, которые обеспечат возможность дальнейшего анализа. Она может автоматически присваивать документам метки и теги. Благодаря этому организация сэкономит тысячи часов, ранее затрачивавшихся на чтение, понимание и классификацию документов вручную.
Какие преимущества дает классификация текстов?
Организации используют модели классификации текстов по разным причинам.
Повышение точности
Модели классификации текстов позволяют точно классифицировать тексты практически без дополнительного обучения. Они помогают организациям преодолеть ошибки, допускаемые людьми при ручной классификации текстовых данных. Более того, система классификации текстов более последовательно, чем люди, распределяет теги из нескольких тем по текстовым данным.
Аналитика в режиме реального времени
Организациям часто не хватает времени на обработку текстовых данных в реальном времени. С помощью алгоритмов классификации текстов вы можете извлекать полезную информацию из необработанных данных и быстро формулировать ответы. Например, с помощью систем классификации текстов организации могут анализировать отзывы клиентов и незамедлительно реагировать на самые срочные из них.
Масштабирование задач классификации текстов
Ранее организации использовали для классификации документов ручные процессы или основанные на правилах системы. Эти методы работают медленно и потребляют много ресурсов. Классификация текстов с помощью машинного обучения позволяет более эффективно распределять документы по категориям для нескольких отделов одновременно, что поможет развивать вашу организацию.
Перевод с других языков
Организации могут использовать классификаторы текстов для определения языка. Модель классификации текстов позволяет определять исходный язык разговоров или запросов на обслуживание, чтобы направлять их соответствующей команде.
Как можно использовать классификацию текстов?
Организации используют классификацию текстов для улучшения удовлетворенности клиентов, повышения производительности сотрудников и достижения бизнес-результатов.
Анализ эмоций
Классификация текстов позволяет эффективно управлять брендом организации по нескольким каналам, выделяя определенные характеристики настроений клиентов. Использование текстовой классификации для анализа настроений также позволяет специалистам по маркетингу точно прогнозировать тенденции покупок на основе качественных данных.
Например, вы можете использовать инструменты классификации текстов для анализа поведения клиентов в социальных сетях, опросах, чатах или других текстовых ресурсах, чтобы учесть это поведение при планировании маркетинговых кампаний.
Модерация контента
Компании наращивают аудитории в общественных группах, социальных сетях и форумах. Контроль за обсуждениями – непростая задача для человека в роли модератора. Модель классификации текстов позволит вам автоматически обнаруживать слова, фразы или контент, которые могут нарушать правила сообщества. Это позволит немедленно принимать соответствующие меры и обеспечивать безопасную и хорошо регулируемую среду для обсуждений.
управление документами;
Многие организации сталкиваются с трудностями при обработке и сортировке документов для бизнес-операций. Классификатор текстов может обнаруживать недостающую информацию, извлекать определенные ключевые слова и определять семантические взаимоотношения. Системы классификации текстов можно использовать для маркировки и сортировки по категориям любых документов: сообщения, отзывы или контракты.
Поддержка клиентов
Обращаясь за помощью в службы поддержки, клиенты ожидают своевременных и точных ответов. Классификатор текстов на основе машинного обучения помогает службе поддержки клиентов переадресовывать запросы соответствующим специалистам. Например, классификатор текстов может обнаруживать слово обмен в обращении в службу поддержки и передавать такие запросы в гарантийный отдел.
Какие используются подходы к классификации текстов?
Классификация текстов как подраздел алгоритмов обработки естественного языка очень активно развивается. Мы расскажем вам о нескольких подходах, которые специалисты по машинному обучению используют для классификации текстовых данных.
Вывод на естественном языке
Вывод на естественном языке определяет наличие взаимосвязи между гипотезой и предпосылкой, присваивая таким парам метки следствие противоречие или нет связи. Следствием считается наличие логической связи между предпосылкой и гипотезой, а противоречием – логический разрыв между текстовыми объектами. Значение «Нет связи» применяется в тех случаях, когда не удается найти ни следствий, ни противоречий.
Для примера давайте рассмотрим следующее предложение.
Наша команда стала победителем чемпионата по футболу.
Классификатор логических выводов на естественном языке присвоит разным гипотезам следующие метки.
- Следствие: Наша команда любит заниматься спортом.
- Противоречие: Мы не занимаемся никаким спортом.
- Нет связи: Мы оказались чемпионами по футболу.
Вероятностное языковое моделирование
Вероятностное языковое моделирование – это статистический подход, который языковые модели используют для прогнозирования следующего слова в полученной последовательности слов. Используя этот подход, модель присваивает каждому следующему слову значение вероятности его появления. В применении к классификации текстов вероятностное языковое моделирование распределяет документы по категориям на основе конкретных фраз, содержащихся в тексте.
Встраивания слов
Встраивания слов – это метод применения числовых представлений к словам с учетом их семантических взаимоотношений. Встраивание слов работает с числовыми эквивалентами слов. Алгоритмы машинного обучения не пригодны для эффективного анализа текста в исходной форме. Встраивание слов позволяет алгоритмам моделирования языка сравнивать тексты по наличию встраиваний в них.
Чтобы использовать встраивание слов, необходимо обучить модель обработки естественного языка (NLP). В процессе обучения модель присваивает родственным словам числовые представления, тесно размещенные в многомерном пространстве, которое называется векторной семантикой.
Например, векторизация текста с использованием встраиваний позволит наглядно обнаружить, что собаки и кошки расположены в двухмерном векторном пространстве ближе друг к другу, чем помидоры, люди и камни. С помощью векторной семантики можно обнаруживать похожие тексты в незнакомых данных и прогнозировать следующие фразы. Этот подход полезен для классификации настроений, упорядочения документов, а также в других задачах с классификацией текстов.
Большие языковые модели
Большие языковые модели (LLM) – это алгоритмы глубокого обучения, обученные на больших объемах текстовых данных. Они основаны на архитектуре трансформера. Так называется нейронная сеть с несколькими скрытыми слоями, которая умеет параллельно обрабатывать текстовые данные. Большие языковые модели работают эффективнее, чем более простые модели, и отлично справляются со всевозможными задачами обработки естественного языка, включая классификацию текстов.
В отличие от предшествующих технологий, большие языковые модели способны классифицировать тексты без предварительного обучения. Они используют классификацию без ознакомления. Этот метод позволяет модели классифицировать по заранее определенным категориям текстовые данные, которые ей ранее не встречались. Например, вы можете развернуть в Amazon Sagemaker Jumpstart модель классификации без ознакомления, которая будет сортировать публикации с новогодними обещаниями по нескольким категориям: карьера, здоровье, финансы и так далее.
Как вы оцениваете эффективность классификации текстов?
Прежде чем развертывать классификаторы текстов для бизнес-приложений, вы должны оценить их и убедиться, что они не страдают от недостаточной подгонки. Недостаточной подгонкой называют ситуацию, в которой алгоритм машинного обучения хорошо справляется с обучающим набором данных, но не способен точно классифицировать реальные данные. Для оценки модели классификации текстов мы используем метод перекрестной проверки.
Перекрестная проверка
Перекрестная проверка – это метод оценки модели, который включает разделение обучающих данных на несколько мелких групп. Каждая из этих групп дополнительно делится на выборки для обучения и проверки модели. Сначала выполняется обучение модели по выделенной выборке, а затем тестирование по оставшейся части группы. После этого результаты модели сравниваются с результатами присвоения меток, выполненного людьми.
Критерии оценки
Модель классификации текстов можно оценить по нескольким критериям.
- Достоверность показывает, сколько правильных прогнозов сделал классификатор текстов в процентах от общего числа прогнозов.
- Точность отражает способность модели стабильно правильно прогнозировать определенный класс. Классификатор текстов считается более точным, если возвращает меньше ложноположительных результатов.
- Полнота измеряет стабильно успешное прогнозирование некоторого класса в процентах от общего числа положительных прогнозов.
- F-мера определяет среднее гармоническое значение точности и полноты, что позволяет получить сбалансированное представление о точности и достоверности модели.
Как реализовать классификацию текстов?
Чтобы создать, обучить и развернуть модель классификации текстов, нужно выполнить следующие действия.
Создание обучающего набора данных
Подготовка высококачественного набора данных крайне важна при обучении и настройке языковой модели для классификации текстов. Разнообразный набор данных с правильными метками позволяет обучить модель эффективному распознаванию определенных слов, фраз или шаблонов с распределением по соответствующим категориям.
Подготовка набора данных
Для обучения моделей машинного обучения невозможно использовать необработанные наборы данных. Поэтому набор данных нужно предварительно очистить и подготовить с помощью таких методов, как токенизация. Токенизация делит каждое слово или предложение на более мелкие части, называемые токенами.
После токенизации нужно удалить из обучающего набора данных избыточные, дублирующиеся и аномальные значения, поскольку они могут снижать производительность модели. После этого набор данных разделяется на две части: обучающий и проверочный наборы данных.
Обучение модели классификации текстов
Выберите и обучите языковую модель с помощью подготовленного набора данных. В процессе обучения модель изучает аннотированный набор данных и пытается классифицировать тексты по предоставленным категориям. Обучение считается завершенным, когда модель стабильно возвращает результаты, совпадающие с предоставленными.
Оценка и оптимизация
Оцените эффективность модели с помощью тестового набора данных. Сравните такие показатели модели, как точность, достоверность, полнота и F-мера, с установленными эталонами. Возможно, потребуется дополнительная доработка обученной модели для устранения недостаточной, избыточной подгонки или других проблем с эффективностью. Оптимизируйте модель, пока не получите удовлетворительные результаты.
Какие трудности характерны для классификации текстов?
Организации могут создавать нейронные сети классификации текстов на основе любых коммерческих или общедоступных ресурсов по классификации текстов. Однако ограниченная доступность данных в некоторых отраслях может затруднять создание обучающих наборов данных. Например, медицинским компаниям нелегко получить наборы медицинских данных для обучения моделей классификации.
Обучение и настройка модели машинного обучения требуют много времени и ресурсов. Кроме того, модель может оказаться чрезмерно или недостаточно подогнанной, что приводит к снижению производительности на реальных данных.
Вы можете создать классификатор текстов с помощью библиотек машинного обучения с открытым исходным кодом. Но для обучения, программирования таких классификаторов и их интеграции с корпоративными приложениями потребуются специализированные знания в области машинного обучения и многолетний опыт разработки программного обеспечения.
Как AWS поможет вам выполнить требования к классификации текстов?
требования?
Amazon Comprehend – это сервис обработки естественного языка (NLP), в котором для поиска ценной информации и взаимосвязей в тексте применяются технологии машинного обучения. API пользовательской классификации позволяет без труда создавать пользовательские модели классификации текстов на основе специфических меток компании, даже не изучая технологии машинного обучения.
Например, компания по поддержке клиентов может использовать для автоматического распределения входящих запросов по типу проблемы пользовательскую классификацию, которая основывается на описании проблемы клиентами. С помощью пользовательской модели можно без труда модерировать комментарии на веб‑сайте, анализировать отзывы клиентов и систематизировать документы рабочей группы.
Amazon SageMaker – это полностью управляемый сервис, который можно использовать в любом сценарии подготовки данных, создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения. Он имеет полностью управляемую инфраструктуру, инструменты и рабочие процессы.
С помощью Amazon SageMaker JumpStart вы можете применить предварительно обученные и базовые модели (FM), настраивая их по своим данным с учетом собственного сценария использования. SageMaker JumpStart предоставляет комплексные решения для многих распространенных сценариев использования машинного обучения, которые развертываются одним кликом. Этот сервис можно применить для классификации текстов, обобщения документов, распознавания рукописного текста, извлечения взаимосвязей, сервиса вопросов и ответов или для заполнения пробелов в значениях в табличных записях.
Начните работу с классификацией текстов на Amazon Web Services (AWS), создав аккаунт уже сегодня.
AWS: дальнейшие шаги
Получите мгновенный доступ к уровню бесплатного пользования AWS.
