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
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。
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。
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: アプリケーションとユースケース
大量のテキストやデータのグループ化や分類を自動化すると、さまざまなメリットが得られ、さまざまなユースケースが生まれます。ここでは、最も一般的なユースケースをいくつか見てみましょう。
- スパム検出: メールサービスプロバイダー、通信サービスプロバイダー、ディフェンダーアプリがスパムコンテンツを識別、フィルタリング、ブロックするために使用します。
- 感情分析： レビューやユーザー生成コンテンツを分析し、その根底にある感情や背景を分析して、ORM（オンライン評判管理）を支援します。
- 意図検出: ユーザーが提供するプロンプトやクエリの背後にある意図をより深く理解し、正確で関連性の高い結果を生成します。
- トピックのラベル付け: ニュース記事やユーザーが作成した投稿を、定義済みの主題やトピック別に分類します。
- 言語検出： テキストが表示されている言語を検出する
- 緊急度の検出: 緊急通信を特定し優先順位を付ける
- ソーシャルメディアモニタリング: ブランドのソーシャルメディアでの言及を監視するプロセスを自動化します
- サポート チケットの分類: 顧客からのサポートチケットとサービスリクエストを収集、整理、優先順位付けする
- ドキュメント構成： 法律文書や医療文書を分類、構造化、標準化する
- 電子メールのフィルタリング: 特定の条件に基づいてメールをフィルタリングする
- 不正検出： 取引全体にわたって疑わしいアクティビティを検出し、フラグを立てます
- 市場調査： 分析から市場の状況を理解し、製品やデジタル広告などのより良いポジショニングを支援します。
テキスト分類を評価するために使用される指標は何ですか?
前述したように、モデルのパフォーマンスを一貫して高く保つためには、モデルの最適化が不可欠です。モデルは技術的な不具合や幻覚などの問題に遭遇する可能性があるため、モデルを実際に使用したり、テスト対象者に提示したりする前に、厳格な検証手法に合格することが不可欠です。
これを行うには、クロス検証と呼ばれる強力な評価手法を活用できます。
交差検証
これには、トレーニング データを小さなチャンクに分割することが含まれます。トレーニング データの小さなチャンクはそれぞれ、モデルのトレーニングと検証のサンプルとして使用されます。プロセスを開始すると、モデルは最初に提供されたトレーニング データの小さなチャンクでトレーニングされ、他の小さなチャンクに対してテストされます。モデルのパフォーマンスの最終結果は、ユーザーが注釈を付けたデータでトレーニングしたモデルによって生成された結果と比較されます。
クロスバリデーションで使用される主要な指標
| 精度 | リコール | 精度 | F1スコア |
|---|---|---|---|
| これは、総予測に関して生成された正しい予測または結果の数を示します。 | これは、全体の正しい予測と比較した場合の正しい結果を予測する際の一貫性を示します。 | これは、モデルがより少ない誤検出を予測する能力を示す。 | 再現率と精度の調和平均を計算して全体的なモデルのパフォーマンスを決定します。 |
テキスト分類はどのように実行しますか?
難しそうに聞こえますが、テキスト分類に取り組むプロセスは体系的であり、通常は次の手順が含まれます。
- トレーニング データセットをキュレートする: 最初のステップは、モデルが単語、フレーズ、パターン、その他のつながりを自律的に検出できるように、さまざまなトレーニング データ セットをコンパイルしてモデルに慣れ、学習させることです。この基盤の上に、詳細なトレーニング モデルを構築できます。
- データセットを準備する: コンパイルされたデータの準備ができました。ただし、まだ生データであり、構造化されていません。このステップでは、データをクリーニングして標準化し、マシンで処理できる状態にします。このフェーズでは、注釈付けやトークン化などの手法が採用されます。
- テキスト分類モデルをトレーニングする: データが構造化されると、トレーニング フェーズが始まります。モデルは注釈付きデータから学習し、入力されたデータセットから接続を開始します。モデルに入力されるトレーニング データが増えるにつれて、モデルはより良く学習し、基本的な意図に沿った最適化された結果を自律的に生成します。
- 評価と最適化最後のステップは評価です。ここでは、モデルによって生成された結果を、事前に特定されたメトリックやベンチマークと比較します。結果と推論に基づいて、さらにトレーニングを行う必要があるかどうか、またはモデルが次の展開段階の準備ができているかどうかを判断できます。
効果的で洞察力のあるテキスト分類ツールを開発するのは簡単ではありません。それでも、 シャイプ データパートナーとして、効果的で拡張性があり、コスト効率の高い AI ベースのテキスト分類ツール。 当社には、お客様のモデル固有の要件に合わせてカスタマイズできる、正確に注釈が付けられ、すぐに使用できるデータセットが多数あります。当社はお客様のテキストを競争上の優位性に変えます。 今日連絡を取る.
