Los datos son la superpotencia que está transformando el panorama digital en el mundo actual. Desde correos electrónicos hasta publicaciones en redes sociales, hay datos en todas partes. Es cierto que las empresas nunca han tenido acceso a tantos datos, pero ¿es suficiente tener acceso a los datos? La rica fuente de información se vuelve inútil u obsoleta cuando no se procesa.
El texto no estructurado puede ser una rica fuente de información, pero no será útil para las empresas a menos que los datos estén organizados, categorizados y analizados. Los datos no estructurados, como texto, audio, videos y redes sociales, ascienden a 80 -90% de todos los datos. Además, según se informa, apenas el 18 % de las organizaciones aprovechan los datos no estructurados de su organización.
Examinar manualmente terabytes de datos almacenados en los servidores es una tarea que requiere mucho tiempo y es francamente imposible. Sin embargo, con los avances en el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la automatización, es posible estructurar y analizar datos de texto de forma rápida y eficaz. El primer paso en el análisis de datos es clasificación de texto.
¿Qué es la clasificación de texto?
La clasificación o categorización de texto es el proceso de agrupar texto en categorías o clases predeterminadas. Con este enfoque de aprendizaje automático, cualquier texto: documentos, archivos web, estudios, documentos legales, informes médicos y más – pueden clasificarse, organizarse y estructurarse.
La clasificación de texto es el paso básico en el procesamiento del lenguaje natural que tiene varios usos en la detección de spam. Análisis de opinión, detección de intenciones, etiquetado de datos y más.
Posibles casos de uso de clasificación de texto
Supervisar emergencias
Las agencias de aplicación de la ley utilizan ampliamente la clasificación de texto. Al escanear las publicaciones y conversaciones de las redes sociales y aplicar herramientas de clasificación de texto, pueden detectar conversaciones de pánico filtrando por urgencia y detectando respuestas negativas o de emergencia.
Identificar formas de promocionar marcas.
Los especialistas en marketing utilizan la clasificación de texto para promocionar sus marcas y productos. Las empresas pueden atender mejor a sus clientes al monitorear las reseñas, las respuestas, los comentarios y las conversaciones de los usuarios sobre sus marcas o productos en línea e identificar a los influenciadores, promotores y detractores.
Manejo de datos más fácil
La carga de manejar datos se hace más fácil con la clasificación de texto. La academia, los investigadores, la administración, el gobierno y los profesionales del derecho se benefician de la clasificación de texto cuando los datos no estructurados se clasifican en grupos.
Categorizar solicitudes de servicio
Las empresas gestionan una tonelada de solicitudes de servicio todos los días. Revisar manualmente cada uno para comprender su propósito, urgencia y entrega es un desafío. Con la clasificación de texto basada en IA, es más fácil para las empresas etiquetar trabajos según la categoría, la ubicación y los requisitos, y organizar los recursos de manera efectiva.
Mejorar la experiencia del usuario del sitio web
La clasificación de texto ayuda a analizar el contenido y la imagen del producto y asignarlo a la categoría correcta para mejorar la experiencia del usuario mientras compra. La clasificación de texto también ayuda a identificar contenido preciso en sitios como portales de noticias, blogs, tiendas de comercio electrónico, curadores de noticias y más.
Cuando el modelo ML se entrena en IA que categoriza automáticamente los elementos en categorías preestablecidas, puede convertir rápidamente a los navegadores casuales en clientes.
Proceso de clasificación de texto
El proceso de clasificación de texto comienza con el procesamiento previo, la selección de características, la extracción y la clasificación de datos.
Preprocesamiento
Tokenización: El texto se divide en formas de texto más pequeñas y simples para facilitar la clasificación.
Normalización: Todo el texto de un documento debe estar en el mismo nivel de comprensión. Algunas formas de normalización incluyen,
- Mantener los estándares gramaticales o estructurales en todo el texto, como la eliminación de espacios en blanco o puntuaciones. O manteniendo las minúsculas en todo el texto.
- Eliminar prefijos y sufijos de las palabras y devolverlos a su palabra raíz.
- Eliminar palabras vacías como 'y' 'es' 'el' y más que no agregan valor al texto.
Selección de características
La selección de características es un paso fundamental en la clasificación de textos. El proceso tiene como objetivo representar textos con las características más relevantes. La selección de características ayuda a eliminar datos irrelevantes y mejora la precisión.
La selección de funciones reduce la variable de entrada en el modelo utilizando solo los datos más relevantes y eliminando el ruido. Según el tipo de solución que busque, sus modelos de IA se pueden diseñar para elegir solo las características relevantes del texto.
Extracción de características
La extracción de características es un paso opcional que algunas empresas realizan para extraer características clave adicionales en los datos. La extracción de características utiliza varias técnicas, como mapeo, filtrado y agrupación. El beneficio principal de usar la extracción de características es que ayuda a eliminar datos redundantes y mejora la velocidad con la que se desarrolla el modelo ML.
Etiquetado de datos en categorías predeterminadas
Etiquetar texto en categorías predefinidas es el paso final en la clasificación de texto. Se puede hacer de tres formas diferentes,
- Etiquetado manual
- Coincidencia basada en reglas
- Algoritmos de aprendizaje: los algoritmos de aprendizaje se pueden clasificar en dos categorías, como etiquetado supervisado y etiquetado no supervisado.
- Aprendizaje supervisado: el modelo ML puede alinear automáticamente las etiquetas con los datos categorizados existentes en el etiquetado supervisado. Cuando los datos categorizados ya están disponibles, los algoritmos de ML pueden mapear la función entre las etiquetas y el texto.
- Aprendizaje no supervisado: ocurre cuando hay escasez de datos etiquetados previamente existentes. Los modelos de ML utilizan algoritmos de agrupamiento y basados en reglas para agrupar textos similares, por ejemplo, en función del historial de compras de productos, reseñas, detalles personales y boletos. Estos grupos amplios se pueden analizar más a fondo para obtener información valiosa específica del cliente que se puede utilizar para diseñar enfoques personalizados para el cliente.
Clasificación de textos: aplicaciones y casos de uso
La agrupación o clasificación autónoma de grandes fragmentos de texto o datos ofrece varios beneficios que dan lugar a distintos casos de uso. Veamos algunos de los más comunes:
- Detección de correo no deseado:Utilizado por proveedores de servicios de correo electrónico, proveedores de servicios de telecomunicaciones y aplicaciones de defensa para identificar, filtrar y bloquear contenido spam.
- Análisis de los sentimientos: Analizar reseñas y contenido generado por los usuarios para identificar el sentimiento y el contexto subyacentes y ayudar en la gestión de la reputación en línea (ORM)
- Detección de intención: Comprender mejor la intención detrás de las indicaciones o consultas proporcionadas por los usuarios para generar resultados precisos y relevantes.
- Etiquetado de temas: Clasifique artículos de noticias o publicaciones creadas por el usuario por temas o tópicos predefinidos
- Detección de idioma: Detectar el idioma en el que se muestra o presenta un texto
- Detección de urgencia: Identificar y priorizar las comunicaciones de emergencia
- Monitoreo de redes sociales:Automatizar el proceso de estar atento a las menciones de las marcas en las redes sociales.
- Categorización de tickets de soporte: Recopilar, organizar y priorizar los tickets de soporte y las solicitudes de servicio de los clientes.
- Organización de documentos: Ordenar, estructurar y estandarizar documentos legales y médicos.
- Filtrado de correo electrónico: Filtrar correos electrónicos según condiciones específicas
- Detección de fraude: Detectar y marcar actividades sospechosas en todas las transacciones
- Investigación de mercado: Comprenda las condiciones del mercado a partir de análisis y ayude a posicionar mejor los productos y anuncios digitales y más.
¿Qué métricas se utilizan para evaluar la clasificación de texto?
Como mencionamos, la optimización del modelo es inevitable para garantizar que el rendimiento del modelo sea alto de manera constante. Dado que los modelos pueden experimentar fallas técnicas y situaciones como alucinaciones, es esencial que se los someta a rigurosas técnicas de validación antes de ponerlos en funcionamiento o presentarlos a una audiencia de prueba.
Para ello, puede aprovechar una poderosa técnica de evaluación llamada Validación cruzada.
Validación cruzada
Esto implica dividir los datos de entrenamiento en fragmentos más pequeños. Luego, cada fragmento pequeño de datos de entrenamiento se utiliza como muestra para entrenar y validar el modelo. A medida que se inicia el proceso, el modelo se entrena con el fragmento pequeño inicial de datos de entrenamiento proporcionado y se prueba con otros fragmentos más pequeños. Los resultados finales del rendimiento del modelo se comparan con los resultados generados por el modelo entrenado con datos anotados por el usuario.
Métricas clave utilizadas en la validación cruzada
| Exactitud | Recordar | Precisión | Puntuación F1 |
|---|---|---|---|
| que denota el número de predicciones correctas o resultados generados respecto al total de predicciones | que denota la consistencia en la predicción de los resultados correctos en comparación con el total de predicciones correctas | Lo que denota la capacidad de su modelo para predecir menos falsos positivos. | que determina el rendimiento general del modelo calculando la media armónica de recuperación y precisión |
¿Cómo se ejecuta la clasificación de texto?
Si bien parece desalentador, el proceso de abordar la clasificación de texto es sistemático y generalmente implica los siguientes pasos:
- Curar un conjunto de datos de entrenamiento: El primer paso es recopilar un conjunto diverso de datos de entrenamiento para familiarizar y enseñar a los modelos a detectar palabras, frases, patrones y otras conexiones de forma autónoma. Sobre esta base se pueden crear modelos de entrenamiento en profundidad.
- Preparar el conjunto de datos:Los datos compilados ya están listos. Sin embargo, todavía están en bruto y sin estructurar. Este paso implica limpiar y estandarizar los datos para que estén listos para la máquina. En esta fase se siguen técnicas como la anotación y la tokenización.
- Entrenar el modelo de clasificación de texto:Una vez que los datos están estructurados, comienza la fase de entrenamiento. Los modelos aprenden de los datos anotados y comienzan a hacer conexiones a partir de los conjuntos de datos que se les suministran. A medida que se incorporan más datos de entrenamiento a los modelos, estos aprenden mejor y generan de manera autónoma resultados optimizados que están alineados con su propósito fundamental.
- Evaluar y optimizar:El paso final es la evaluación, en la que se comparan los resultados generados por los modelos con métricas y puntos de referencia identificados previamente. En función de los resultados y las inferencias, se puede decidir si es necesario realizar más capacitación o si el modelo está listo para la siguiente etapa de implementación.
Desarrollar una herramienta de clasificación de texto eficaz y perspicaz no es fácil. Sin embargo, con Saip Como socio de sus datos, puede desarrollar una solución eficaz, escalable y rentable. Herramienta de clasificación de texto basada en IA. Contamos con una gran cantidad de conjuntos de datos anotados con precisión y listos para usar que se pueden personalizar según los requisitos exclusivos de su modelo. Convertimos su texto en una ventaja competitiva; ponte en contacto hoy.
