En nuestro mundo digital, las empresas procesan toneladas de datos diariamente. Los datos mantienen a la organización en funcionamiento y la ayudan a tomar decisiones mejor informadas. Las empresas están inundadas de documentos, desde empleados que crean documentos nuevos hasta documentos que ingresan a la organización desde diversas fuentes, como correos electrónicos, portales, facturas, recibos, solicitudes, propuestas, reclamos y más.
A menos que alguien revise estos documentos, no hay forma de saber de qué se trata un documento en particular o la mejor manera de procesarlo. Sin embargo, procesar manualmente cada documento para saber dónde y cómo debe almacenarse es difícil.
Exploremos la clasificación de documentos, comprendamos por qué la clasificación de documentos es crucial para una empresa y estudiemos cómo la visión por computadora, el procesamiento de lenguaje natural y el reconocimiento óptico de caracteres juegan un papel en la clasificación de documentos o el procesamiento de documentos.
¿Qué es la clasificación de documentos?
Las tareas de clasificación manual de documentos pueden ser un gran cuello de botella para muchas empresas, ya que consumen mucho tiempo, son propensas a errores y consumen muchos recursos. Cuando se utilizan modelos de clasificación automática basados en NLP y ML, el texto de un documento se identifica, etiqueta y categoriza automáticamente.
Las tareas de clasificación de documentos generalmente se basan en dos clasificaciones: texto y visual. La clasificación del texto se basa en el género, tema o tipo del contenido. El procesamiento del lenguaje natural se utiliza para comprender el concepto, las emociones y el contexto del texto. La clasificación visual se realiza en base a los elementos estructurales visuales presentes en el documento mediante visión artificial y sistemas de reconocimiento de imágenes.
¿Por qué las empresas requieren la clasificación de documentos?
Toda empresa, grande o pequeña, tiene que lidiar con la documentación para administrar sus operaciones diarias. Dado que es imposible procesar cada documento manualmente, es necesario emplear un sistema automático de clasificación de documentos. El sistema de clasificación de documentos permite a las empresas organizar el contenido y ponerlo a disposición en cualquier momento.
La clasificación de documentos tiene varios casos de uso en diversas industrias, desde hospitales hasta empresas.
- Ayuda a las empresas a automatizar la gestión y el procesamiento de documentos.
- La clasificación de documentos es una tarea mundana y repetitiva, la automatización del proceso reduce los errores de procesamiento y mejora el tiempo de respuesta.
- La automatización de documentos también mejora la eficiencia, la confiabilidad y la escalabilidad.
Clasificación de documentos vs. Clasificación de texto
La clasificación de texto y la clasificación de documentos a veces se usan indistintamente. Aunque hay una diferencia muy leve entre los dos, es importante saber en qué se diferencian.
Clasificación de texto se trata de emplear técnicas para analizar texto en documentos basados en texto. El texto se puede clasificar en varios niveles, tales como
| Nivel de oración | Nivel de subfrase |
|---|---|
| La clasificación del texto se basa en la información de una sola oración. | El nivel de suboración extrae subexpresiones de dentro de las oraciones. |
| Nivel de párrafo | Nivel de documento |
|---|---|
| Extrae la información central o más crítica de un solo párrafo. | Extraer información importante de todo el documento. |
La clasificación de texto es un subconjunto de la clasificación de documentos que se ocupa por completo de clasificar el texto en cualquier documento dado. Mientras que la clasificación de texto trata sólo con el texto, clasificación de documentos es a la vez textual y visual. En la clasificación de texto, solo se usa el texto para clasificar, mientras que en la clasificación de documentos, el documento completo se puede usar para el contexto.
¿Cómo funciona la clasificación de documentos?
La clasificación de documentos se puede realizar mediante dos métodos: manual y automático. En la clasificación manual, un usuario humano debe revisar documentos, encontrar relaciones entre conceptos y categorizar en consecuencia. En la clasificación automática de documentos se utilizan técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Vamos a desentrañar los métodos de clasificación de documentos mediante la comprensión de los diferentes tipos de documentos que procesa un negocio.
Documentos Estructurados
Un documento contiene datos bien formateados con numeración y fuentes consistentes. El diseño del documento también es consistente y no tiene desviaciones. Crear herramientas de clasificación para documentos tan estructurados es fácil y predecible.
Documentos no estructurados
Un documento no estructurado tiene contenidos presentados en un formato no estructurado o abierto. Los ejemplos incluyen cartas, contratos y órdenes. Dado que son inconsistentes, se vuelve un desafío localizar información crítica.
¿Técnicas de clasificación de documentos?
La clasificación automática de documentos utiliza técnicas de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural para simplificar, automatizar y acelerar el proceso de categorización. El aprendizaje automático hace que la clasificación de documentos sea menos engorrosa, más rápida, más precisa, escalable e imparcial.
La clasificación de documentos se puede realizar mediante tres técnicas. Están
Técnica basada en reglas
La técnica basada en reglas se basa en patrones lingüísticos y reglas que proporcionan instrucciones al modelo. Los modelos están entrenados para identificar patrones de lenguaje, morfología, sintaxis, semántica y más para etiquetar el texto. Esta técnica se puede mejorar constantemente, se pueden agregar e improvisar nuevas reglas para extraer información precisa. Sin embargo, esta técnica puede llevar mucho tiempo, no es escalable y es compleja.
Aprendizaje supervisado
Se define un conjunto de etiquetas en el aprendizaje supervisado y varios textos se etiquetan manualmente para que el sistema de aprendizaje automático pueda aprender a hacer predicciones precisas. El algoritmo se entrena manualmente en un conjunto de documentos etiquetados. Cuantos más datos introduzca en el sistema, mejor será el resultado. Por ejemplo, si el texto dice "El servicio fue asequible", la etiqueta debe estar debajo de "precio". Una vez que se completa el entrenamiento del modelo, puede predecir automáticamente documentos no vistos.
Aprendizaje sin supervisión
En el aprendizaje no supervisado, los documentos similares se agrupan en diferentes grupos. Este aprendizaje no requiere ningún conocimiento previo. Los documentos se clasifican según las fuentes, los temas, las plantillas y más. Si las reglas están predefinidas, ajustadas y perfeccionadas, este modelo puede ofrecer una clasificación con precisión.
Proceso de clasificación de documentos
La creación de un algoritmo de clasificación de documentos automatizado implica flujos de trabajo de aprendizaje profundo y aprendizaje automático.
Paso 1: Recopilación de datos
Recolectar Datos es quizás el paso más crucial en el entrenamiento de algoritmos de clasificación de documentos. Es necesario reunir documentos de varias categorías para que el algoritmo pueda aprender a clasificarlos.
Por ejemplo, si se requiere que su modelo se clasifique en cinco categorías diferentes, debe tener un conjunto de datos que contenga un mínimo de 300 documentos por categoría.
Además, asegúrese de que el conjunto de datos que está utilizando para el entrenamiento esté etiquetado correctamente. Si el conjunto de datos es incorrecto, el modelo que construya estará plagado de problemas.
Paso 2: Determinación de parámetros
Antes de entrenar el modelo, debe determinar los parámetros para entrenar los modelos de aprendizaje automático. Las métricas que defina en esta etapa se pueden modificar para que el modelo sea más preciso y confiable en sus predicciones.
Paso 3: Entrenamiento modelo
Después de establecer los parámetros, el modelo debe ser entrenado. Si recién está comenzando con el desarrollo de modelos, puede intentar usar conjuntos de datos de código abierto para fines de capacitación y prueba.
Si el modelo suele funcionar con un algoritmo de aprendizaje automático, puede importar el modelo o realizar una codificación basada en la lógica del algoritmo.
Paso 4: Evaluación del modelo
Evaluar el modelo después del entrenamiento es esencial para mejorar su efectividad y precisión. Comience dividiendo el conjunto de datos en dos secciones amplias, una para entrenamiento y otra para prueba. Utilice el 70 % del conjunto de datos para entrenar el modelo y el resto, el 30 %, para pruebas y evaluación.
Casos de uso de la vida real
La clasificación de documentos se está utilizando para abordar varios problemas comerciales. Aunque la mayoría de los casos de uso no son tareas de clasificación, el algoritmo se emplea para resolver varios problemas de la vida real.
Detección de correo no deseado
La clasificación de documentos, en particular la clasificación de texto, se utiliza para detectar spam no deseado. El modelo está entrenado para detectar frases de spam y su frecuencia para determinar si el mensaje es spam. Por ejemplo, el detector de spam de Gmail de Google utiliza la técnica de procesamiento de lenguaje natural para detectar palabras frecuentes en mensajes no deseados y colocar el correo en la carpeta correcta.
Análisis de los sentimientos
El análisis de sentimientos a través de la escucha social ayuda a las empresas a comprender a sus clientes, sus opiniones y sus reseñas. Al clasificar las revisiones, los comentarios y las quejas y categorizarlos en función de su naturaleza emocional, los modelos basados en PNL ayudan en el análisis de sentimientos. El modelo está entrenado para extraer palabras que denoten o tengan connotaciones positivas o negativas.
Billete o Clasificación Prioritaria
El departamento de servicio al cliente de cualquier empresa se encuentra con muchas solicitudes de servicio y tickets. Una herramienta de clasificación de documentos automatizada puede ayudar a sortear el volumen masivo de tickets. Usando NLP, los boletos de prioridad se pueden enrutar al departamento correcto. Esto mejora significativamente la velocidad de resolución, procesamiento y servicio.
Reconocimiento de objetos
La clasificación de documentos automatizada también se utiliza para procesar grandes cantidades de datos visuales en documentos clasificándolos según categorías. El reconocimiento de objetos se usa típicamente en comercio electrónico o unidades de fabricación para clasificar productos.
Introducción a la clasificación de documentos con tecnología de IA
Los documentos contienen datos críticos para el funcionamiento del negocio. Los documentos contienen información valiosa que promueve las operaciones, los servicios y los objetivos de crecimiento de una organización.
Sin embargo, clasificar documentos es una tarea tediosa pero necesaria. Dado que la clasificación de documentos es un desafío, especialmente si el volumen es relativamente alto, es necesario contar con un sistema de clasificación de documentos automatizado.
Un modelo de clasificación de documentos basado en IA entrenado por algoritmos de aprendizaje automático es eficiente, rentable, sin errores y preciso. Pero el proceso puede comenzar solo cuando el modelo que está creando se entrena en conjuntos de datos de calidad y etiquetados con precisión.
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