Textklassifizierung

Textklassifizierung – Bedeutung, Anwendungsfälle und Prozess

Daten sind die Supermacht, die die digitale Landschaft in der heutigen Welt verändert. Von E-Mails bis hin zu Social-Media-Beiträgen gibt es überall Daten. Es stimmt, dass Unternehmen noch nie Zugang zu so vielen Daten hatten, aber reicht der Zugang zu Daten aus? Die reichhaltige Informationsquelle wird nutzlos oder obsolet, wenn sie nicht verarbeitet wird.

Unstrukturierter Text kann eine reichhaltige Informationsquelle sein, aber er ist für Unternehmen nicht nützlich, wenn die Daten nicht organisiert, kategorisiert und analysiert werden. Unstrukturierte Daten wie Text, Audio, Videos und soziale Medien belaufen sich auf 80 -90% aller Daten. Darüber hinaus nutzen Berichten zufolge kaum 18 % der Unternehmen die unstrukturierten Daten ihrer Organisation.

Das manuelle Durchsuchen von Terabytes an Daten, die auf den Servern gespeichert sind, ist eine zeitaufwändige und offen gesagt unmögliche Aufgabe. Mit den Fortschritten beim maschinellen Lernen, der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Automatisierung ist es jedoch möglich, Textdaten schnell und effektiv zu strukturieren und zu analysieren. Der erste Schritt in der Datenanalyse ist Textklassifizierung.

Was ist Textklassifizierung?

Die Textklassifikation oder -kategorisierung ist der Prozess der Gruppierung von Text in vorgegebene Kategorien oder Klassen. Mit diesem maschinellen Lernansatz kann jeder Text – Dokumente, Webdateien, Studien, juristische Dokumente, medizinische Berichte und mehr – lassen sich klassifizieren, organisieren und strukturieren.

Die Textklassifizierung ist der grundlegende Schritt bei der Verarbeitung natürlicher Sprache, der mehrere Verwendungszwecke bei der Spam-Erkennung hat. Stimmungsanalyse, Absichtserkennung, Datenkennzeichnung und mehr.

Mögliche Anwendungsfälle der Textklassifizierung

Mögliche Anwendungsfälle für die Textklassifizierung Die Verwendung von Textklassifizierung durch maschinelles Lernen bietet mehrere Vorteile, z. B. Skalierbarkeit, Analysegeschwindigkeit, Konsistenz und die Möglichkeit, schnelle Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeitgesprächen zu treffen.

  • Notfälle überwachen

    Die Textklassifizierung wird in großem Umfang von Strafverfolgungsbehörden verwendet. Durch das Scannen von Social-Media-Beiträgen und -Gesprächen und die Anwendung von Textklassifizierungstools können sie Panikgespräche erkennen, indem sie nach Dringlichkeit filtern und negative oder Notfallreaktionen erkennen.

  • Identifizieren Sie Möglichkeiten zur Förderung von Marken

    Vermarkter verwenden die Textklassifizierung, um für ihre Marken und Produkte zu werben. Unternehmen können ihre Kunden besser bedienen, indem sie Benutzerbewertungen, Antworten, Feedback und Gespräche über ihre Marken oder Produkte online überwachen und die Beeinflusser, Förderer und Kritiker identifizieren.

  • Datenhandling vereinfacht

    Der Umgang mit Daten wird durch die Textklassifikation erleichtert. Wissenschaft, Forschung, Verwaltung, Regierung und Rechtspraktiker profitieren von der Textklassifikation, wenn die unstrukturierten Daten in Gruppen kategorisiert werden.

  • Serviceanfragen kategorisieren

    Unternehmen verwalten jeden Tag eine Menge Serviceanfragen. Es ist eine Herausforderung, jede manuell durchzugehen, um ihren Zweck, ihre Dringlichkeit und ihre Lieferung zu verstehen. Mit der KI-basierten Textklassifizierung ist es für Unternehmen einfacher, Jobs basierend auf Kategorie, Standort und Anforderung zu markieren und Ressourcen effektiv zu organisieren.

  • Verbessern Sie die Benutzererfahrung der Website

    Die Textklassifizierung hilft, den Inhalt und das Bild des Produkts zu analysieren und es der richtigen Kategorie zuzuordnen, um das Benutzererlebnis beim Einkaufen zu verbessern. Die Textklassifizierung hilft auch dabei, genaue Inhalte auf Websites wie Nachrichtenportalen, Blogs, E-Commerce-Shops, Nachrichtenkuratoren und mehr zu identifizieren.

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Wenn das ML-Modell auf KI trainiert wird, die Artikel automatisch in voreingestellte Kategorien einordnet, können Sie Gelegenheitsbesucher schnell in Kunden umwandeln.

Textklassifizierungsprozess

Der Textklassifizierungsprozess beginnt mit der Vorverarbeitung, Merkmalsauswahl, Extraktion und Klassifizierung von Daten.

Textklassifizierungsprozess

Vorverarbeitung

Tokenisierung: Text wird zur einfachen Klassifizierung in kleinere und einfachere Textformen unterteilt. 

Normalisierung: Alle Texte in einem Dokument müssen auf dem gleichen Verständnisniveau sein. Einige Formen der Normalisierung umfassen: 

  • Beibehaltung grammatikalischer oder struktureller Standards im gesamten Text, z. B. das Entfernen von Leerzeichen oder Satzzeichen. Oder die Kleinschreibung im gesamten Text beibehalten. 
  • Entfernen von Präfixen und Suffixen aus Wörtern und Zurückbringen auf ihren Wortstamm.
  • Entfernen von Stoppwörtern wie „und“, „ist“, „das“ und mehr, die dem Text keinen Mehrwert verleihen.

Merkmalsauswahl

Die Merkmalsauswahl ist ein grundlegender Schritt bei der Textklassifizierung. Das Verfahren zielt darauf ab, Texte mit dem relevantesten Merkmal darzustellen. Die Auswahl von Funktionen hilft dabei, irrelevante Daten zu entfernen und die Genauigkeit zu verbessern. 

Die Merkmalsauswahl reduziert die Eingabevariable in das Modell, indem nur die relevantesten Daten verwendet und Rauschen eliminiert werden. Basierend auf der Art der Lösung, die Sie suchen, können Ihre KI-Modelle so gestaltet werden, dass sie nur die relevanten Merkmale aus dem Text auswählen. 

Merkmalsextraktion

Die Merkmalsextraktion ist ein optionaler Schritt, den einige Unternehmen unternehmen, um zusätzliche Schlüsselmerkmale aus den Daten zu extrahieren. Die Merkmalsextraktion verwendet mehrere Techniken, wie z. B. Mapping, Filterung und Clustering. Der Hauptvorteil der Feature-Extraktion besteht darin, dass sie dabei hilft, redundante Daten zu entfernen und die Geschwindigkeit zu verbessern, mit der das ML-Modell entwickelt wird. 

Kennzeichnen von Daten mit vordefinierten Kategorien

Das Markieren von Text mit vordefinierten Kategorien ist der letzte Schritt bei der Textklassifizierung. Dies kann auf drei verschiedene Arten erfolgen,

  • Manuelles Tagging
  • Regelbasierter Abgleich
  • Lernalgorithmen – Die Lernalgorithmen können weiter in zwei Kategorien eingeteilt werden, wie überwachtes Tagging und unüberwachtes Tagging.
    • Überwachtes Lernen: Das ML-Modell kann die Tags beim überwachten Tagging automatisch mit vorhandenen kategorisierten Daten abgleichen. Wenn bereits kategorisierte Daten verfügbar sind, können die ML-Algorithmen die Funktion zwischen den Tags und dem Text abbilden.
    • Unüberwachtes Lernen: Es tritt auf, wenn es an zuvor vorhandenen markierten Daten mangelt. ML-Modelle verwenden Clustering und regelbasierte Algorithmen, um ähnliche Texte zu gruppieren, z. B. basierend auf Produktkaufhistorie, Bewertungen, persönlichen Daten und Tickets. Diese breiten Gruppen können weiter analysiert werden, um wertvolle kundenspezifische Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Gestaltung maßgeschneiderter Kundenansprachen verwendet werden können. 

Es gibt branchenübergreifend mehrere Anwendungsfälle für die Textklassifizierung. Obwohl das Sammeln, Gruppieren, Klassifizieren und Extrahieren wertvoller Erkenntnisse aus Textdaten schon immer in mehreren Bereichen eingesetzt wurde, findet die Textklassifizierung ihr Potenzial in Marketing, Produktentwicklung, Kundenservice, Management und Verwaltung. Es hilft Unternehmen, Wettbewerbsinformationen, Markt- und Kundenkenntnisse zu erlangen und datengestützte Geschäftsentscheidungen zu treffen. 

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