テキスト分類

テキスト分類 – 重要性、ユースケース、およびプロセス

データは、今日の世界のデジタル ランドスケープを変革する超大国です。 メールからソーシャル メディアへの投稿まで、あらゆる場所にデータがあります。 企業がこれほど多くのデータにアクセスしたことがないのは事実ですが、データへのアクセスは十分でしょうか? 豊富な情報源は、処理されないと役に立たなくなるか、時代遅れになります。

構造化されていないテキストは豊富な情報源になる可能性がありますが、データが整理、分類、および分析されない限り、ビジネスには役立ちません。 テキスト、オーディオ、ビデオ、ソーシャル メディアなどの非構造化データは、 80 -90% すべてのデータの。 さらに、報告によると、組織の非構造化データを活用している組織はわずか 18% です。

サーバーに保存されている数テラバイトのデータを手動でふるいにかけるのは、時間がかかり、率直に言って不可能な作業です。 しかし、機械学習、自然言語処理、および自動化の進歩により、テキスト データを迅速かつ効果的に構造化および分析することが可能になりました。 データ分析の最初のステップは、 テキスト分類.

テキスト分類とは

テキストの分類またはカテゴリ化は、テキストを所定のカテゴリまたはクラスにグループ化するプロセスです。 この機械学習アプローチを使用すると、 テキスト – ドキュメント、Web ファイル、研究、法律文書、医療レポートなど – 分類、整理、構造化できます。

テキスト分類は、自然言語処理の基本的なステップであり、スパム検出でいくつかの用途があります。 感情分析、意図の検出、データのラベル付けなど.

テキスト分類の使用例

考えられるテキスト分類の使用例 機械学習テキスト分類を使用すると、スケーラビリティ、分析速度、一貫性、リアルタイムの会話に基づいて迅速な意思決定を行う機能など、いくつかの利点があります。

  • 緊急事態の監視

    テキスト分類は、法執行機関によって広く使用されています。 ソーシャル メディアの投稿や会話をスキャンし、テキスト分類ツールを適用することで、緊急性をフィルタリングし、否定的または緊急の反応を検出することで、パニックの会話を検出できます。

  • ブランドを宣伝する方法を特定する

    マーケティング担当者は、テキスト分類を使用してブランドや製品を宣伝しています。 企業は、ブランドや製品に関するユーザー レビュー、反応、フィードバック、会話をオンラインで監視し、インフルエンサー、プロモーター、批判者を特定することで、顧客により良いサービスを提供できます。

  • データ処理がより簡単に

    テキスト分類により、データを扱う負担が軽減されます。 学界、研究者、行政、政府、および法律実務家は、非構造化データがグループに分類されるときにテキスト分類の恩恵を受けます。

  • サービス リクエストの分類

    企業は、毎日大量のサービス要求を管理しています。 それぞれを手動で調べて、その目的、緊急性、および配信を理解することは困難です。 AI ベースのテキスト分類により、企業はカテゴリ、場所、要件に基づいてジョブにタグを付け、リソースを効果的に整理することが容易になります。

  • Webサイトのユーザーエクスペリエンスを向上させる

    テキスト分類は、製品のコンテンツと画像を分析し、適切なカテゴリに割り当てて、ショッピング中のユーザー エクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。 テキスト分類は、ニュース ポータル、ブログ、E コマース ストア、ニュース キュレーターなどのサイトの正確なコンテンツを識別するのにも役立ちます。

ML モデルをトレーニングするための信頼できるテキスト アノテーション サービス。

あらかじめ設定されたカテゴリにアイテムを自動的に分類する AI で ML モデルをトレーニングすると、カジュアルな閲覧者をすばやく顧客に変えることができます。

テキスト分類プロセス

テキスト分類プロセスは、データの前処理、特徴の選択、抽出、および分類から始まります。

テキスト分類プロセス

前処理

トークン化: 簡単に分類できるように、テキストはより小さく単純なテキスト形式に分割されます。 

正規化: ドキュメント内のすべてのテキストは、同じレベルの理解度である必要があります。 正規化のいくつかの形式には、 

  • 空白や句読点の削除など、テキスト全体で文法的または構造的な基準を維持する。 または、テキスト全体で小文字を維持します。 
  • 単語から接頭辞と接尾辞を削除し、元の単語に戻します。
  • 「and」「is」「the」など、テキストに価値を追加しないストップ ワードを削除します。

機能の選択

特徴選択は、テキスト分類の基本的なステップです。 このプロセスは、最も関連性の高い特徴を持つテキストを表現することを目的としています。 特徴選択は、無関係なデータを削除し、精度を高めるのに役立ちます。 

特徴選択では、最も関連性の高いデータのみを使用してノイズを除去することにより、モデルへの入力変数を削減します。 求めるソリューションのタイプに基づいて、テキストから関連する機能のみを選択するように AI モデルを設計できます。 

特徴抽出

特徴抽出は、一部の企業がデータ内の追加の重要な特徴を抽出するために行うオプションのステップです。 特徴抽出では、マッピング、フィルタリング、クラスタリングなどのいくつかの手法を使用します。 特徴抽出を使用する主な利点は、冗長なデータを削除し、ML モデルの開発速度を向上させることです。 

事前定義されたカテゴリへのデータのタグ付け

事前定義されたカテゴリへのテキストのタグ付けは、テキスト分類の最後のステップです。 XNUMXつの異なる方法で行うことができます。

  • 手動タグ付け
  • ルールベースのマッチング
  • 学習アルゴリズム – 学習アルゴリズムはさらに、教師ありタグ付けと教師なしタグ付けの XNUMX つのカテゴリに分類できます。
    • 教師あり学習: ML モデルは、教師ありタグ付けでタグを既存の分類されたデータと自動的に整列させることができます。 分類されたデータがすでに利用可能な場合、ML アルゴリズムはタグとテキストの間で関数をマッピングできます。
    • 教師なし学習: 既存のタグ付きデータが不足している場合に発生します。 ML モデルは、クラスタリングとルールベースのアルゴリズムを使用して、製品の購入履歴、レビュー、個人情報、チケットなどに基づいて、類似したテキストをグループ化します。 これらの幅広いグループをさらに分析して、顧客固有の貴重な洞察を引き出し、カスタマイズされた顧客アプローチを設計するために使用できます。 

テキスト分類には、業界全体で複数のユース ケースがあります。 テキスト データから貴重な洞察を収集、グループ化、分類、および抽出することは、常にいくつかの分野で使用されてきましたが、テキスト分類は、マーケティング、製品開発、顧客サービス、管理、および管理においてその可能性を見出しています。 企業が競争力のある情報、市場および顧客に関する知識を獲得し、データに基づくビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。 

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