Quando um modelo de ML é treinado em uma IA que categoriza automaticamente objetos em categorias predefinidas, você pode converter rapidamente navegadores casuais em clientes.
Processo de classificação de texto
O processo de classificação de texto começa com o pré-processamento, seleção de características, extração e classificação dos dados.
Pré-processamento
Tokenização: O texto é dividido em formas de texto pequenas e simples para facilitar a classificação.
Adaptação: Todo o texto em um documento precisa estar no mesmo nível de compreensão. Outros tipos de normalização incluem,
- Manter convenções gramaticais ou estruturais em todo o texto, como remover espaços em branco ou pontuação. Ou manter letras minúsculas ao longo do texto.
- Remover prefixos e sufixos de palavras e devolvê-los à sua raiz.
- Remover palavras irrelevantes como 'e' 'é' 'o' e outras que não agregam valor ao texto.
Seleção de recursos
A seleção de recursos é uma etapa importante na classificação do texto. O processo visa representar documentos com as características mais adequadas. A seleção de recursos ajuda a remover dados irrelevantes e melhora a precisão.
A seleção de recursos reduz a entrada variável no modelo usando apenas os dados mais relevantes e removendo ruídos. Com base no tipo de solução que você procura, seus modelos de IA podem ser projetados para escolher os recursos certos no texto.
Plano de fundo do recurso
A extração de recursos é uma etapa voluntária que algumas empresas realizam para remover recursos adicionais importantes dos dados. A extração de recursos usa diversas técnicas, como mapeamento, classificação e clustering. O principal benefício de usar a extração de recursos é: ela ajuda a remover dados redundantes e melhora a velocidade com que o modelo de ML é desenvolvido.
Marcação de dados em categorias predeterminadas
Marcar o texto em categorias predefinidas é a etapa final na segmentação do texto. Isso pode ser feito de três maneiras diferentes,
- Marcação manual
- Correspondência baseada em regras
- Algoritmos de aprendizagem – Os algoritmos de aprendizagem podem ser divididos em duas categorias, como rotulagem supervisionada e rotulagem não supervisionada.
- Aprendizagem supervisionada: o modelo de ML pode alinhar automaticamente as tags com os dados no segmento existente das tags supervisionadas. Se os dados classificados já estiverem disponíveis, os algoritmos de ML podem mapear a função entre a marcação e o texto.
- Aprendizagem não supervisionada: ocorre quando há falta de dados de marcação pré-existentes. Os modelos de ML usam algoritmos de cluster baseados em regras para agrupar documentos semelhantes, como com base no histórico de compras de produtos, avaliações, informações pessoais e tickets. Esses grupos amplos podem então ser analisados para obter importantes insights específicos do cliente que podem ser usados para projetar estratégias personalizadas para o cliente.
Classificação de texto: aplicativos e casos de uso
Agrupar ou segmentar automaticamente grandes pedaços de texto ou dados apresenta diversas vantagens, criando casos de uso exclusivos. Vejamos alguns dos mais comuns aqui:
- Detecção de spam: usado por provedores de serviços de e-mail, provedores de serviços de telecomunicações e aplicativos de segurança para identificar, filtrar e bloquear conteúdo de spam
- Análise de sentimento: Analise avaliações e conteúdo gerado pelo usuário para obter sentimentos e contexto básicos e auxilie no ORM (Gerenciamento de reputação online)
- Descoberta objetiva: Compreender melhor a intenção dos comandos ou perguntas fornecidas pelos usuários para gerar resultados precisos e consistentes
- Rotulando o tópico: Categorize artigos de notícias ou postagens geradas por usuários com tópicos ou tópicos predefinidos
- Aquisição da linguagem: Descubra o idioma em que o texto é exibido ou apresentado
- Adoção de Emergência: Identifique e priorize comunicações de emergência
- Monitoramento de mídias sociais: Automatize o processo de monitoramento do conteúdo das marcas nas redes sociais
- Categoria de ticket de suporte: Agrupe, organize e priorize tickets de suporte e solicitações de serviço de clientes
- Organização de Documentos: Classifique, organize e avalie documentos legais e médicos
- Filtragem de e-mail: Classifique e-mails com base em condições específicas
- Detecção de fraude: Encontre e sinalize atividades suspeitas em todas as transações
- Pesquisa de mercado: Entenda as tendências do mercado a partir de análises e ajude no melhor posicionamento de produtos e anúncios digitais e muito mais
Quais métricas são usadas para avaliar a classificação de texto?
Como dissemos, a otimização do modelo é inevitável para garantir que o desempenho do seu modelo seja sempre alto. Dado que os modelos podem encontrar restrições e condições técnicas, como alucinações, é importante que sejam submetidos a técnicas de validação rigorosas antes de serem transmitidos ao vivo ou apresentados a uma audiência de teste.
Para fazer isso, você pode usar uma técnica de teste poderosa chamada Validação Cruzada.
Validação Cruzada
Isso envolve dividir os dados de treinamento em partes menores. Cada pequeno dado de treinamento é então usado como amostra para treinar e validar seu modelo. À medida que você inicia o processo, seu modelo é treinado na primeira pequena parte dos dados de treinamento fornecidos e testado em outras partes pequenas. Os resultados finais de desempenho do modelo são medidos em relação aos resultados produzidos pelo seu modelo treinado nos dados de anotação do usuário.
Principais métricas usadas na validação cruzada
| Precisão | Lembrar | Precisão | Pontuação F1 |
|---|---|---|---|
| que mostra o número de previsões corretas ou resultados produzidos em relação a previsões perfeitas | que mostra consistência na previsão de resultados corretos em comparação com previsões absolutamente corretas | indicando a capacidade do seu modelo de prever menos falsos positivos | que determina o desempenho geral do modelo calculando a média harmônica de recall e precisão |
Como você faz a classificação do texto?
Embora pareça difícil, o processo de abordagem da classificação de textos é sistemático e geralmente envolve as seguintes etapas:
- Edite o conjunto de dados de treinamento: A primeira etapa é combinar um conjunto diversificado de dados de treinamento para treinar e ensinar os modelos a detectar automaticamente palavras, frases, padrões e outras interações. Modelos de aprendizagem profunda podem ser construídos nesta base.
- Preparar o conjunto de dados: Os dados mesclados agora estão prontos. No entanto, ainda está cru e subdesenvolvido. Esta etapa envolve limpar e simular os dados para torná-los fáceis de usar. Técnicas como anotações e tokens são seguidas nesta seção.
- Treine um modelo de classificação de texto: assim que os dados forem classificados, a fase de treinamento começa. Os modelos aprendem com os dados anotados e começam a fazer conexões a partir dos conjuntos de dados de entrada. À medida que mais dados de treinamento são inseridos nos modelos, eles aprendem melhor e geram automaticamente resultados otimizados alinhados ao seu propósito subjacente.
- Meça e multiplique: a última etapa é o teste, onde você compara os resultados produzidos pelos seus modelos com métricas e benchmarks previamente identificados. Com base nos resultados e no feedback, você pode perguntar se há mais treinamento envolvido ou quando o modelo está pronto para o próximo estágio de implantação.
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