Metin sınıflandırması nedir?
Metin sınıflandırması, yapay zeka ve makine öğrenimi (AI/ML) sistemlerini kullanarak açık uçlu metin belgelerine önceden belirlenmiş kategoriler atama sürecidir. Birçok kuruluşta yasal belgeler, sözleşmeler, araştırma belgeleri, kullanıcı tarafından oluşturulan veriler ve e-posta gibi büyük ölçekte belgeler üreten büyük belge arşivleri ve işletme iş akışları vardır. Metin sınıflandırması, daha ileri düzey analiz için bu verileri organize etmede, yapılandırmada ve kategorize etmede kullanılan ilk adımdır. Otomatik belge etiketlemeye izin verir. Bu da normalde belgeleri manuel olarak okumak, anlamak ve sınıflandırmak için harcayacağınız binlerce saati kuruluşunuza kazandırır.
Metin sınıflandırmasının faydaları nelerdir?
Kuruluşlar aşağıdaki amaçlarla metin sınıflandırma modellerini kullanır.
Doğruluğu artırma
Metin sınıflandırma modelleri, metni çok az veya hiç ek eğitim olmadan doğru bir şekilde kategorize eder. Kuruluşların metinsel verileri manuel olarak sınıflandırırken insanların yapabileceği hataların üstesinden gelmelerine yardımcı olurlar. Ayrıca, bir metin sınıflandırma sistemi, çeşitli konularda metin verilerine etiket atarken insanlardan daha tutarlıdır.
Gerçek zamanlı analizler oluşturma
Kuruluşlar, metin verilerini gerçek zamanlı olarak işlerken zaman baskısı ile karşı karşıyadır. Metin sınıflandırma algoritmalarıyla, ham verilerden eyleme geçirilebilir öngörüler alabilir ve anında yanıtlar formüle edebilirsiniz. Örneğin kuruluşlar, müşteri geri bildirimlerini analiz etmek ve acil taleplere anında yanıt vermek için metin sınıflandırma sistemlerini kullanabilir.
Metin sınıflandırma görevlerini ölçeklendirme
Kuruluşlar belgeleri sınıflandırmak için daha önce manuel veya kural tabanlı sistemlere güveniyorlardı. Bu yöntemler yavaştır ve çok fazla kaynak tüketir. Makine öğrenimi metin sınıflandırması ile, kurumsal büyümeyi desteklemek için belge sınıflandırma çalışmalarını departmanlar arasında daha etkili bir şekilde yayabilirsiniz.
Dilleri tercüme etme
Kuruluşlar dil algılama için metin sınıflandırıcıları kullanabilir. Bir metin sınıflandırma modeli, konuşmalarda veya hizmet taleplerinde kaynak dilini algılayabilir ve bunları ilgili ekibe yönlendirebilir.
Metin sınıflandırmasının kullanım örnekleri nelerdir?
Kuruluşlar, müşteri memnuniyetini, çalışan verimliliğini ve iş sonuçlarını iyileştirmek için metin sınıflandırmasını kullanır.
Duygu analizi
Metin sınıflandırması, kuruluşların müşteri duygularını gösteren belirli kelimeleri çıkararak markalarını birden çok kanalda etkili bir şekilde yönetmelerine olanak tanır. Duygu analizi için metin sınıflandırmasını kullanmak, pazarlama ekiplerinin nitel verilerle satın alma eğilimlerini doğru bir şekilde tahmin etmesine de olanak tanır.
Örneğin sosyal medya gönderilerinde, anketlerde, sohbetlerde veya diğer metin kaynaklarında müşteri davranışlarını analiz etmek için metin sınıflandırma araçlarını kullanabilir ve pazarlama kampanyanızı buna göre planlayabilirsiniz.
İçerik denetimi
İşletmeler kitlelerini topluluk gruplarında, sosyal medyada ve forumlarda büyütür. Kullanıcı tartışmalarının denetim altına alınması, insan moderatörlerle zordur. Metin sınıflandırma modeliyle, topluluk kurallarını ihlal edebilecek kelimeleri, ifadeleri veya içeriği otomatik olarak algılayabilirsiniz. Bu, anında harekete geçmenize ve konuşmaların güvenli ve iyi düzenlenmiş bir ortamda gerçekleşmesini sağlamanıza olanak tanır.
Belge yönetimi
Birçok kuruluş, iş operasyonlarını desteklemek için belgeleri işleme ve sıralama konusunda zorluklarla karşı karşıyadır. Bir metin sınıflandırıcısı eksik bilgileri algılayabilir, belirli anahtar kelimeleri çıkarabilir ve anlamsal ilişkileri tanımlayabilir. Mesajlar, incelemeler ve sözleşmeler gibi belgeleri kendi kategorilerine göre etiketlemek ve sıralamak için metin sınıflandırma sistemlerini kullanabilirsiniz.
Müşteri desteği
Müşteriler, destek ekiplerinden yardım istediklerinde zamanında ve doğru yanıtlar beklerler. Makine öğrenimi destekli bir metin sınıflandırıcı, müşteri destek ekibinin gelen talepleri uygun personele yönlendirmesine olanak tanır. Örneğin metin sınıflandırıcı, destek talep formundaki değiştirme kelimesini algılar ve talebi garanti departmanına gönderir.
Metin sınıflandırması yaklaşımları nelerdir?
Metin sınıflandırması, doğal dil işlemenin bir alt kümesi olarak muazzam bir şekilde gelişmiştir. Makine öğrenimi mühendislerinin metin verilerini sınıflandırmak için kullandıkları çeşitli yaklaşımları biz de kullanıyoruz.
Doğal dil çıkarımı
Doğal dil çıkarımı, bir hipotez ile bir önerme arasındaki ilişkiyi, gerektirim, çelişki veya nötr şeklinde etiketleyerek belirler. Gerektirim, önerme ile hipotez arasındaki mantıksal ilişkiyi tanımlarken, çelişki metinsel varlıklar arasında bir kopukluk gösterir. Gerektirim ve çelişki bulunmadığında nötr etiketi uygulanır.
Örneğin aşağıdaki önermeyi inceleyelim:
Takımımız futbol şampiyonasının galibi oldu.
Doğal dil çıkarımı sınıflandırıcısı tarafından farklı hipotezlerin nasıl etiketleneceği aşağıda örneklenmiştir.
- Gerektirim: Takımımız sporu sever.
- Çelişki: Biz antrenman yapmayan kişileriz.
- Nötr: Futbolda şampiyon olduk.
Olasılıksal dil modellemesi
Olasılıksal dil modellemesi, dil modellerinin bir dizi kelime verildiğinde bir sonraki kelimeyi tahmin etmek için kullandığı bir istatistik yaklaşımıdır. Bu yaklaşımı kullanarak, model her kelimeye olasılıksal bir değer atar ve sonraki kelimelerin olasılığını hesaplar. Metin sınıflandırmasına uygulandığında, olasılıksal dil modellemesi, belgeleri metinde bulunan belirli ifadelere göre sınıflandırır.
Kelime temsilleri
Kelime temsilleri, kelimelere anlamsal ilişkilerini yansıtan sayısal temsiller veren bir tekniktir. Bir kelime temsili, bir kelimenin sayısal eşdeğeridir. Makine öğrenimi algoritmaları metni orijinal biçimlerinde verimli bir şekilde analiz edemez. Kelime temsilleriyle sayesinde dil modelleme algoritmaları, farklı metinleri temsillerine göre karşılaştırabilir.
Kelime temsillerini kullanmak için doğal dil işleme (NLP) modeli eğitmelisiniz. Eğitim sırasında model, birbiriyle ilişkili kelimelere vektör semantiği olarak bilinen çok boyutlu bir uzayda yakın konumlandırılmış sayısal temsiller verir.
Örneğin metni temsillerle vektörleştirirken, iki boyutlu bir vektör uzayında köpekler ile kediler, domates, insan ve taşlardansa birbirlerine daha yakın olur. Bilmediğiniz verilerdeki benzer metni tanımlamak ve sonraki ifadeleri tahmin etmek için vektör semantiğini kullanabilirsiniz. Bu yaklaşım, duygu sınıflandırması, belge organizasyonu ve diğer metin sınıflandırma görevlerinde faydalıdır.
Büyük dil modelleri
Büyük dil modelleri (LLM'ler), büyük hacimli metin verileri üzerinde eğitilmiş derin öğrenme algoritmalarıdır. Metin verilerini paralel olarak işleyebilen birden fazla gizli katmana sahip bir sinir ağı olan transformer mimarisine dayanırlar. Büyük dil modelleri, daha basit modellerden daha güçlüdür ve metin sınıflandırması da dahil olmak üzere çeşitli doğal dil işleme görevlerinde mükemmel çalışır.
Seleflerinin aksine, büyük dil modelleri metni önceden eğitim almadan sınıflandırabilir. Modelin görünmeyen metin verilerini önceden tanımlanmış kategorilere ayırmasına izin veren bir yöntem olan zero-shot (sıfır atışlı) sınıflandırmayı kullanırlar. Örneğin yeni yıl kararları gönderilerini kariyer, sağlık, finans ve diğer sınıflara ayırmak için Amazon Sagemaker Jumpstart'ta bir zero-shot metin sınıflandırma modeli dağıtabilirsiniz.
Metin sınıflandırma performansını nasıl değerlendiriyorsunuz?
İş uygulamaları için metin sınıflandırıcıları dağıtmadan önce, yetersiz uyum göstermediklerinden emin olmak amacıyla bunları değerlendirmelisiniz. Yetersiz uyum, makine öğrenimi algoritmasının eğitimde iyi performans gösterdiği halde gerçek dünya verilerini doğru bir şekilde sınıflandıramaması durumudur. Bir metin sınıflandırma modelini değerlendirmek için çapraz doğrulama yöntemini kullanıyoruz.
Çapraz doğrulama
Çapraz doğrulama, eğitim verilerini daha küçük gruplara ayıran bir model değerlendirme tekniğidir. Her grup daha sonra modeli eğitmek ve doğrulamak için örneklere ayrılır. Model önce tahsis edilen örnek ile eğitime girer ve diğer örnek ile test edilir. Ardından, modelin sonucunu insanlar tarafından yapılan açıklamalarla karşılaştırırız.
Değerlendirme kriterleri
Metin sınıflandırma modelini çeşitli kriterlere göre değerlendirebiliriz.
- Doğruluk, metin sınıflandırıcısının tahminlerin toplam sayısına kıyasla kaç tane doğru tahminde bulunduğunu açıklar.
- Kesinlik, modelin belirli bir sınıfı tutarlı bir şekilde doğru tahmin etme yeteneğini yansıtır. Bir metin sınıflandırıcısı, daha az yanlış pozitif ürettiğinde daha kesindir.
- Hatırlama, modelin tüm pozitif tahminlere kıyasla doğru sınıfı başarılı bir şekilde tahmin etmedeki tutarlılığını ölçer.
- F1 puanı, modelin doğruluğuna dengeli bir genel bakış sağlamak için harmonik hassasiyet ve hatırlama ortalamasını hesaplar.
Metin sınıflandırmasını nasıl uygularsınız?
Aşağıdaki adımları izleyerek bir metin sınıflandırma modeli oluşturabilir, eğitebilir ve dağıtabilirsiniz.
Bir eğitim veri kümesi düzenleyin
Metin sınıflandırması için bir dil modelini eğitirken veya ince ayarlamasını yaparken yüksek kaliteli bir veri kümesi hazırlamak önemlidir. Çeşitli ve etiketli bir veri kümesi, modelin belirli kelimeleri, ifadeleri veya kalıpları ve ilgili kategorilerini verimli bir şekilde tanımlamayı öğrenmesini sağlar.
Veri kümesini hazırlayın
Makine öğrenimi modelleri ham veri kümelerinden öğrenemez. Bu nedenle, veri kümesini belirteçlere ayırma gibi ön işleme yöntemleriyle temizleyip hazırlamalısınız. Belirteçlere ayırma, her kelimeyi veya cümleyi belirteç adı verilen daha küçük parçalara böler.
Belirteçlere ayırmadan sonra, model performansını etkileyebileceğinden, gereksiz, yinelenen ve anormal verileri eğitim veri kümesinden kaldırmalısınız. Daha sonra veri kümesini eğitim ve doğrulama verilerine bölersiniz.
Metin sınıflandırma modelini eğitin
Hazırlanan veri kümesiyle bir dil modeli seçin ve eğitin. Eğitim sırasında model, açıklamalı veri kümesinden öğrenir ve metni ilgili kategorilere ayırmaya çalışır. Model tutarlı bir şekilde aynı sonuca yaklaştığında eğitim tamamlanır.
Değerlendirin ve optimize edin
Modeli test veri kümesiyle değerlendirin. Modelin hassasiyetini, doğruluğunu, hatırlamasını ve F1 puanını belirlenmiş kriterlerle karşılaştırın. Eğitimli model, aşırı uyum ve diğer performans sorunlarını ele almak için daha fazla ince ayar gerektirebilir. Tatmin edici sonuçlar elde edene kadar modeli optimize edin.
Metin sınıflandırmasındaki zorluklar nelerdir?
Kuruluşlar, metin sınıflandırıcı sinir ağlarını uygulamak için ticari veya halka açık metin sınıflandırma kaynaklarını kullanabilir. Bununla birlikte, sınırlı veriler, eğitim veri kümelerinin düzenlenmesini belirli sektörlerde zorlaştırabilir. Örneğin sağlık hizmeti şirketleri, bir sınıflandırma modelini eğitmek üzere tıbbi veri kümelerini tedarik etmek için yardıma ihtiyaç duyabilir.
Bir makine öğrenimi modelini eğitmek ve ince ayarlama yapmak maliyetli ve zaman alıcıdır. Ayrıca, model aşırı veya yetersiz kalabilir ve gerçek kullanım örneklerinde tutarsız performansa neden olabilir.
Açık kaynaklı makine öğrenimi kitaplıklarıyla bir metin sınıflandırıcı oluşturabilirsiniz. Bununla birlikte, sınıflandırıcıyı eğitmek, programlamak ve kurumsal uygulamalara entegre etmek için özel makine öğrenimi bilgisine ve yazılım geliştirme deneyimine ihtiyacınız vardır.
AWS, metin sınıflandırma gereksinimleriniz konusunda nasıl yardımcı olabilir?
Amazon Comprehend, metindeki değerli öngörüleri ve bağlantıları ortaya çıkarmak için makine öğrenimi kullanan bir NLP hizmetidir. Özel Sınıflandırma API'si, ML öğrenmeden işletmenize özel etiketleri kullanarak kolayca özel metin sınıflandırma modelleri oluşturmanıza olanak tanır.
Örneğin müşteri destek kuruluşunuz, müşterinin sorunu nasıl tanımladığına bağlı olarak gelen istekleri sorun türüne göre otomatik olarak sınıflandırmak için Özel Sınıflandırmayı kullanabilir. Özel modelinizle web sitesi yorumlarını denetlemek, müşteri geri bildirimlerini sıralamak ve çalışma grubu belgelerini düzenlemek kolaydır.
Amazon SageMaker, verileri hazırlamak ve ML modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için kullanılabilecek tam olarak yönetilen bir hizmettir. Tam olarak yönetilen altyapıya, araçlara ve iş akışlarına sahiptir.
Amazon SageMaker JumpStart ile önceden eğitilmiş modellere ve altyapı modellerine (FM) erişebilir ve bunları kullanım örneğinize göre verilerinizle özelleştirebilirsiniz. SageMaker JumpStart, birçok yaygın ML kullanım örneği için tek tıklamayla uçtan uca çözümler sunar. Bunu metin sınıflandırması, belge özetleme, el yazısı tanıma, ilişki çıkarma, soru ve cevaplama ile tablo kayıtlarındaki eksik değerleri doldurma gibi amaçlarla kullanabilirsiniz.
Hemen bir hesap oluşturarak Amazon Web Services'ta (AWS) metin sınıflandırması hizmetini kullanmaya başlayın.
AWS'de Sonraki Adımlar
