In unserer digitalen Welt verarbeiten Unternehmen täglich Tonnen von Daten. Daten halten das Unternehmen am Laufen und helfen ihm, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Unternehmen werden mit Dokumenten überschwemmt, von Mitarbeitern, die neue Dokumente erstellen, bis hin zu Dokumenten, die aus verschiedenen Quellen wie E-Mails, Portalen, Rechnungen, Quittungen, Anträgen, Angeboten, Forderungen und mehr in das Unternehmen gelangen.
Wenn diese Dokumente nicht von jemandem überprüft werden, gibt es keine Möglichkeit zu wissen, worum es in einem bestimmten Dokument geht oder wie es am besten verarbeitet werden kann. Es ist jedoch schwierig, jedes Dokument manuell zu verarbeiten, um zu wissen, wo und wie es gespeichert werden sollte.
Lassen Sie uns die Dokumentenklassifizierung untersuchen, verstehen, warum die Dokumentenklassifizierung für ein Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist, und untersuchen, welche Rolle Computer Vision, Natural Language Processing und Optical Character Recognition bei der Dokumentenklassifizierung oder Dokumentenverarbeitung spielen.
Was ist Dokumentenklassifizierung?
Manuelle Dokumentenklassifizierungsaufgaben können für viele Unternehmen ein großer Engpass sein, da sie zeitaufwändig, fehleranfällig und ressourcenintensiv sind. Wenn automatische Klassifikationsmodelle basierend auf NLP und ML verwendet werden, wird der Text in einem Dokument automatisch identifiziert, gekennzeichnet und kategorisiert.
Dokumentenklassifikationsaufgaben basieren im Allgemeinen auf zwei Klassifikationen: Text und Bild. Die Textklassifizierung basiert auf dem Genre, Thema oder Typ des Inhalts. Natural Language Processing wird verwendet, um das Konzept, die Emotionen und den Kontext des Textes zu verstehen. Die visuelle Klassifizierung erfolgt anhand der im Dokument vorhandenen visuellen Strukturelemente unter Verwendung von Computer Vision und Bilderkennungssystemen.
Warum benötigen Unternehmen eine Dokumentenklassifizierung?
Jedes Unternehmen, ob groß oder klein, muss sich mit der Dokumentation auseinandersetzen, um seinen täglichen Betrieb zu verwalten. Da es unmöglich ist, jedes Dokument manuell zu verarbeiten, ist es notwendig, ein automatisches Dokumentenklassifizierungssystem einzusetzen. Das Dokumentenklassifizierungssystem ermöglicht es Unternehmen, Inhalte zu organisieren und jederzeit verfügbar zu machen.
Die Dokumentenklassifizierung hat mehrere Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen, von Krankenhäusern bis hin zu Unternehmen.
- Es hilft Unternehmen, die Dokumentenverwaltung und -verarbeitung zu automatisieren.
- Die Dokumentenklassifizierung ist eine alltägliche und sich wiederholende Aufgabe, die Automatisierung des Prozesses reduziert Verarbeitungsfehler und verbessert die Bearbeitungszeit.
- Die Automatisierung von Dokumenten verbessert auch die Effizienz, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit.
Dokumentenklassifikation vs. Textklassifizierung
Textklassifizierung und Dokumentenklassifizierung werden manchmal synonym verwendet. Obwohl es einen sehr kleinen Unterschied zwischen den beiden gibt, ist es wichtig zu wissen, wie sie sich unterscheiden.
Textklassifizierung geht es um den Einsatz von Techniken zur Analyse von Text in textbasierten Dokumenten. Der Text kann auf verschiedenen Ebenen klassifiziert werden, wie z
| Satzebene | Untersatzebene |
|---|---|
| Die Textklassifizierung basiert auf den Informationen in einem einzigen Satz. | Die Untersatzebene zeichnet Unterausdrücke innerhalb von Sätzen. |
| Absatzebene | Dokumentebene |
|---|---|
| Extrahiert die wichtigsten oder wichtigsten Informationen aus einem einzelnen Absatz. | Ziehen Sie wichtige Informationen aus dem gesamten Dokument heraus. |
Die Textklassifizierung ist eine Teilmenge der Dokumentenklassifizierung, die sich vollständig mit der Klassifizierung des Textes in einem bestimmten Dokument befasst. Während sich die Textklassifikation nur mit dem Text befasst, Dokumentklassifizierung ist sowohl textlich als auch visuell. Bei der Textklassifizierung wird nur der Text zur Klassifizierung verwendet, während bei der Dokumentenklassifizierung das gesamte Dokument für den Kontext verwendet werden kann.
Wie funktioniert die Dokumentenklassifizierung?
Die Dokumentenklassifizierung kann mit zwei Methoden erfolgen: manuell und automatisch. Bei der manuellen Klassifizierung muss ein menschlicher Benutzer Dokumente überprüfen, Beziehungen zwischen Konzepten finden und entsprechend kategorisieren. Bei der automatischen Dokumentenklassifizierung werden Techniken des maschinellen Lernens und des tiefen Lernens verwendet. Lassen Sie uns die Methoden zur Dokumentenklassifizierung enträtseln, indem wir die verschiedenen Arten von Dokumenten und Geschäftsprozessen verstehen.
Strukturierte Dokumente
Ein Dokument enthält gut formatierte Daten mit konsistenter Nummerierung und Schriftart. Auch das Layout des Dokuments ist einheitlich und weist keine Abweichungen auf. Das Erstellen von Klassifizierungstools für solche strukturierten Dokumente ist einfach und vorhersehbar.
Unstrukturierte Dokumente
Ein unstrukturiertes Dokument hat Inhalte, die in einem nicht strukturierten oder offenen Format präsentiert werden. Beispiele sind Briefe, Verträge und Bestellungen. Da sie inkonsistent sind, wird es schwierig, kritische Informationen zu finden.
Dokumentenklassifizierungstechniken?
Die automatische Dokumentenklassifizierung verwendet Techniken des maschinellen Lernens und der Verarbeitung natürlicher Sprache, um den Kategorisierungsprozess zu vereinfachen, zu automatisieren und zu beschleunigen. Maschinelles Lernen macht die Dokumentenklassifizierung weniger umständlich, schneller, genauer, skalierbar und unvoreingenommen.
Die Dokumentenklassifizierung kann mit drei Techniken erfolgen. Sie sind
Regelbasierte Technik
Die regelbasierte Technik basiert auf linguistischen Mustern und Regeln, die dem Modell Anweisungen geben. Die Modelle werden darauf trainiert, Sprachmuster, Morphologie, Syntax, Semantik und mehr zu identifizieren, um den Text zu markieren. Diese Technik kann ständig verbessert, neue Regeln hinzugefügt und improvisiert werden, um genaue Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Technik kann jedoch zeitaufwändig, nicht skalierbar und komplex sein.
Überwachtes Lernen
Beim überwachten Lernen wird ein Satz von Tags definiert, und mehrere Texte werden manuell mit Tags versehen, damit das maschinelle Lernsystem lernen kann, genaue Vorhersagen zu treffen. Der Algorithmus wird manuell an einem Satz markierter Dokumente trainiert. Je mehr Daten Sie in das System einspeisen, desto besser das Ergebnis. Wenn im Text beispielsweise „Der Service war erschwinglich“ steht, sollte das Tag unter „Preise“ stehen. Sobald das Training des Modells abgeschlossen ist, kann es unsichtbare Dokumente automatisch vorhersagen.
Unbeaufsichtigtes Lernen
Beim unüberwachten Lernen werden ähnliche Dokumente in verschiedene Cluster gruppiert. Dieses Lernen setzt keinerlei Vorkenntnisse voraus. Die Dokumente werden basierend auf Schriftarten, Themen, Vorlagen und mehr kategorisiert. Wenn die Regeln vordefiniert, optimiert und perfektioniert sind, kann dieses Modell eine genaue Klassifizierung liefern.
Dokumentklassifizierungsprozess
Der Aufbau eines automatisierten Dokumentenklassifizierungsalgorithmus umfasst Workflows für Deep Learning und maschinelles Lernen.
Schritt 1: Datenerhebung
Datensammlung ist vielleicht der wichtigste Schritt beim Training von Dokumentenklassifikationsalgorithmen. Es ist notwendig, Dokumente aus verschiedenen Kategorien zu sammeln, damit der Algorithmus lernen kann, sie zu klassifizieren.
Wenn Ihr Modell beispielsweise in fünf verschiedene Kategorien klassifiziert werden muss, müssen Sie über einen Datensatz verfügen, der mindestens 300 Dokumente pro Kategorie enthält.
Stellen Sie außerdem sicher, dass das Dataset, das Sie für das Training verwenden, korrekt getaggt ist. Wenn der Datensatz falsch ist, wird das von Ihnen erstellte Modell mit Problemen übersät sein.
Schritt 2: Parameterbestimmung
Vor dem Trainieren des Modells müssen Sie die Parameter zum Trainieren der Machine-Learning-Modelle bestimmen. Die Metriken, die Sie in dieser Phase definieren, können geändert werden, um das Modell genauer und zuverlässiger in seinen Vorhersagen zu machen.
Schritt 3: Modelltraining
Nach dem Einstellen der Parameter muss das Modell trainiert werden. Wenn Sie gerade erst mit der Modellentwicklung beginnen, können Sie versuchen, Open-Source-Datasets für Schulungs- und Testzwecke zu verwenden.
Wenn das Modell normalerweise mit einem maschinellen Lernalgorithmus funktioniert, können Sie das Modell importieren oder eine Codierung basierend auf der Logik des Algorithmus durchführen.
Schritt 4: Modellbewertung
Die Bewertung des Modells nach dem Training ist unerlässlich, um seine Effektivität und Genauigkeit zu verbessern. Beginnen Sie damit, den Datensatz in zwei große Abschnitte zu unterteilen, einen für das Training und den anderen für Tests. Verwenden Sie 70 % des Datensatzes zum Trainieren des Modells und die restlichen 30 % zum Testen und Bewerten.
Anwendungsfälle aus der Praxis
Die Dokumentenklassifizierung wird verwendet, um verschiedene geschäftliche Probleme anzugehen. Obwohl die meisten Anwendungsfälle keine Klassifizierungsaufgaben sind, wird der Algorithmus zur Lösung mehrerer realer Probleme eingesetzt.
Spam-Erkennung
Die Dokumentenklassifizierung, insbesondere die Textklassifizierung, wird verwendet, um unerwünschten Spam zu erkennen. Das Modell ist darauf trainiert, Spam-Phrasen und ihre Häufigkeit zu erkennen, um festzustellen, ob es sich bei der Nachricht um Spam handelt. Der Gmail-Spam-Detektor von Google verwendet beispielsweise die Natural Language Processing-Technik, um häufig vorkommende Wörter in Junk-Nachrichten zu erkennen und die E-Mail im richtigen Ordner abzulegen.
Stimmungsanalyse
Die Stimmungsanalyse durch Social Listening hilft Unternehmen, ihre Kunden, ihre Meinungen und ihre Bewertungen zu verstehen. Durch die Klassifizierung von Bewertungen, Feedback und Beschwerden und deren Kategorisierung nach ihrer emotionalen Natur helfen die NLP-basierten Modelle bei der Stimmungsanalyse. Das Modell wird darauf trainiert, Wörter zu extrahieren, die positive oder negative Konnotationen bezeichnen oder haben.
Ticket- oder Prioritätsklassifizierung
Die Kundendienstabteilung eines jeden Unternehmens stößt auf viele Serviceanfragen und Tickets. Ein automatisiertes Tool zur Dokumentenklassifizierung kann dabei helfen, sich durch die riesige Menge an Tickets zu wühlen. Mit NLP können Prioritätstickets an die richtige Abteilung weitergeleitet werden. Dadurch wird die Auflösungs-, Verarbeitungs- und Wartungsgeschwindigkeit erheblich verbessert.
Objekterkennung
Die automatisierte Dokumentenklassifizierung wird auch verwendet, um große Mengen an visuellen Daten in Dokumenten zu verarbeiten, indem sie nach Kategorien klassifiziert werden. Die Objekterkennung wird typischerweise im E-Commerce oder in Produktionseinheiten verwendet, um Produkte zu klassifizieren.
Erste Schritte mit der von KI unterstützten Dokumentenklassifizierung
Dokumente enthalten Daten, die für das Funktionieren des Unternehmens entscheidend sind. Die Dokumente enthalten wertvolle Erkenntnisse, die den Betrieb, die Dienstleistungen und die Wachstumsziele einer Organisation fördern.
Die Klassifizierung von Dokumenten ist jedoch eine mühsame, aber notwendige Aufgabe. Da die Dokumentenklassifizierung eine Herausforderung darstellt, insbesondere wenn das Volumen relativ hoch ist, ist ein automatisiertes Dokumentenklassifizierungssystem erforderlich.
Ein KI-basiertes Dokumentenklassifizierungsmodell, das durch maschinelle Lernalgorithmen trainiert wird, ist effizient, kostengünstig, fehlerfrei und genau. Der Prozess kann jedoch nur beginnen, wenn das von Ihnen erstellte Modell auf hochwertigen und genau gekennzeichneten Datensätzen trainiert ist.
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