Di dunia digital kita, bisnis memproses banyak data setiap hari. Data membuat organisasi tetap berjalan dan membantunya membuat keputusan berdasarkan informasi yang lebih baik. Bisnis dibanjiri dokumen, mulai dari karyawan yang membuat dokumen baru hingga dokumen yang masuk ke organisasi dari berbagai sumber seperti email, portal, faktur, kwitansi, aplikasi, proposal, klaim, dan lainnya.
Kecuali seseorang meninjau dokumen-dokumen ini, tidak ada cara untuk mengetahui tentang dokumen tertentu atau cara terbaik untuk memprosesnya. Namun, memproses setiap dokumen secara manual untuk mengetahui di mana dan bagaimana harus disimpan itu sulit.
Mari kita jelajahi klasifikasi dokumen, pahami mengapa klasifikasi dokumen sangat penting untuk bisnis, dan pelajari bagaimana Computer Vision, Natural Language Processing, dan Optical Character Recognition berperan dalam Klasifikasi Dokumen atau Pemrosesan Dokumen.
Apa itu Klasifikasi Dokumen?
Tugas klasifikasi dokumen manual bisa menjadi hambatan besar bagi banyak bisnis karena memakan waktu, rawan kesalahan, dan menghabiskan sumber daya. Ketika model klasifikasi otomatis berdasarkan NLP dan ML digunakan, teks dalam dokumen diidentifikasi, diberi tag, dan dikategorikan secara otomatis.
Tugas klasifikasi dokumen umumnya didasarkan pada dua klasifikasi: teks dan visual. Klasifikasi teks didasarkan pada genre, tema, atau jenis konten. Natural Language Processing digunakan untuk memahami konsep, emosi, dan konteks teks. Klasifikasi visual dilakukan berdasarkan elemen struktur visual yang ada pada dokumen menggunakan Computer Vision dan sistem pengenalan citra.
Mengapa bisnis memerlukan Klasifikasi Dokumen?
Setiap bisnis, besar dan kecil, harus berurusan dengan dokumentasi untuk mengelola operasinya sehari-hari. Karena tidak mungkin memproses setiap dokumen secara manual, maka diperlukan sistem klasifikasi dokumen otomatis. Sistem klasifikasi dokumen memungkinkan bisnis mengatur konten dan membuatnya tersedia kapan saja.
Klasifikasi dokumen memiliki beberapa kasus penggunaan di berbagai industri, dari rumah sakit hingga bisnis.
- Ini membantu bisnis mengotomatiskan manajemen dan pemrosesan dokumen.
- Klasifikasi dokumen adalah tugas biasa dan berulang, mengotomatiskan proses mengurangi kesalahan pemrosesan dan meningkatkan waktu penyelesaian.
- Otomatisasi dokumen juga meningkatkan efisiensi, keandalan, dan skalabilitas.
Klasifikasi Dokumen Vs. Klasifikasi Teks
Klasifikasi teks dan klasifikasi dokumen terkadang digunakan secara bergantian. Meskipun ada sedikit perbedaan antara keduanya, penting untuk mengetahui perbedaannya.
Klasifikasi teks adalah tentang menggunakan teknik untuk menganalisis teks dalam dokumen berbasis teks. Teks dapat diklasifikasikan pada berbagai tingkatan, seperti
| Tingkat Kalimat | Tingkat subkalimat |
|---|---|
| Klasifikasi teks didasarkan pada informasi dalam satu kalimat. | Tingkat sub-kalimat menarik sub-ekspresi dari dalam kalimat. |
| Tingkat Paragraf | Tingkat Dokumen |
|---|---|
| Ekstrak informasi inti atau paling penting dari satu paragraf. | Menarik informasi penting dari seluruh dokumen. |
Klasifikasi teks adalah bagian dari klasifikasi dokumen yang berhubungan sepenuhnya dengan mengklasifikasikan teks dalam dokumen tertentu. Sementara klasifikasi teks hanya berurusan dengan teks, klasifikasi dokumen bersifat tekstual dan visual. Dalam klasifikasi teks, hanya teks yang digunakan untuk mengklasifikasikan, sedangkan dalam klasifikasi dokumen, dokumen lengkap dapat digunakan untuk konteks.
Bagaimana cara kerja Klasifikasi Dokumen?
Klasifikasi dokumen dapat dilakukan dengan menggunakan dua metode: manual dan otomatis. Dalam klasifikasi manual, pengguna manusia harus meninjau dokumen, menemukan hubungan antar konsep, dan mengkategorikannya sesuai dengan itu. Dalam klasifikasi dokumen otomatis, pembelajaran mesin dan teknik pembelajaran mendalam digunakan. Mari uraikan metode klasifikasi dokumen dengan memahami berbagai jenis dokumen dalam proses bisnis.
Dokumen Terstruktur
Dokumen berisi data yang diformat dengan baik dengan penomoran dan font yang konsisten. Tata letak dokumen juga konsisten dan tidak ada penyimpangan. Membuat alat klasifikasi untuk dokumen terstruktur seperti itu mudah dan dapat diprediksi.
Dokumen Tidak Terstruktur
Dokumen tidak terstruktur memiliki konten yang disajikan dalam format tidak terstruktur atau terbuka. Contohnya termasuk surat, kontrak, dan pesanan. Karena mereka tidak konsisten, menjadi sulit untuk menemukan informasi penting.
Teknik Klasifikasi Dokumen?
Klasifikasi dokumen otomatis menggunakan teknik Machine Learning dan Natural Language Processing untuk menyederhanakan, mengotomatisasi, dan mempercepat proses kategorisasi. Pembelajaran mesin membuat klasifikasi dokumen tidak terlalu rumit, lebih cepat, lebih akurat, dapat diskalakan, dan tidak bias.
Klasifikasi dokumen dapat dilakukan dengan menggunakan tiga teknik. Mereka
Teknik Berbasis Aturan
Teknik berbasis aturan didasarkan pada pola linguistik dan aturan yang memberikan instruksi kepada model. Model dilatih untuk mengidentifikasi pola bahasa, morfologi, sintaksis, semantik, dan lainnya untuk menandai teks. Teknik ini dapat terus ditingkatkan, aturan baru ditambahkan dan diimprovisasi untuk mengekstrak wawasan yang akurat. Namun, teknik ini bisa memakan waktu, tidak terukur, dan kompleks.
Pembelajaran yang Diawasi
Seperangkat tag ditentukan dalam pembelajaran terawasi, dan beberapa teks diberi tag secara manual sehingga sistem pembelajaran mesin dapat belajar membuat prediksi yang akurat. Algoritme dilatih secara manual pada sekumpulan dokumen yang diberi tag. Semakin banyak data yang Anda masukkan ke dalam sistem, semakin baik hasilnya. Misalnya, jika teks menyatakan, 'Layanan ini terjangkau', tag harus berada di bawah 'harga'. Setelah pelatihan model selesai, secara otomatis dapat memprediksi dokumen yang tidak terlihat.
Pembelajaran Tanpa Pengawasan
Dalam pembelajaran tanpa pengawasan, dokumen serupa dikelompokkan ke dalam kelompok yang berbeda. Pembelajaran ini tidak memerlukan pengetahuan sebelumnya. Dokumen dikategorikan berdasarkan font, tema, template, dan lainnya. Jika aturan sudah ditentukan sebelumnya, disesuaikan, dan disempurnakan, model ini dapat memberikan klasifikasi dengan akurat.
Proses Klasifikasi Dokumen
Membangun algoritme klasifikasi dokumen otomatis melibatkan pembelajaran mendalam dan alur kerja pembelajaran mesin.
Langkah 1: Pengumpulan Data
Pengumpulan Data mungkin merupakan langkah paling penting dalam melatih algoritme klasifikasi dokumen. Diperlukan pengumpulan dokumen dari berbagai kategori agar algoritme dapat mempelajari cara mengklasifikasikannya.
Misalnya, jika model Anda diharuskan mengklasifikasikan ke dalam lima kategori berbeda, Anda harus memiliki kumpulan data yang berisi minimal 300 dokumen per kategori.
Selain itu, pastikan set data yang Anda gunakan untuk pelatihan diberi tag dengan benar. Jika kumpulan data salah, model yang Anda buat akan penuh dengan masalah.
Langkah 2: Penentuan Parameter
Sebelum melatih model, Anda harus menentukan parameter untuk melatih model pembelajaran mesin. Metrik yang Anda tentukan pada tahap ini dapat dimodifikasi untuk membuat model lebih akurat dan andal dalam prediksinya.
Langkah 3: Pelatihan Model
Setelah mengatur parameter, model harus dilatih. Jika Anda baru memulai pengembangan model, Anda dapat mencoba menggunakan kumpulan data sumber terbuka untuk tujuan pelatihan dan pengujian.
Jika model biasanya bekerja dengan algoritme pembelajaran mesin, Anda dapat mengimpor model atau melakukan pengkodean berdasarkan logika algoritme.
Langkah 4: Evaluasi Model
Mengevaluasi model setelah pelatihan sangat penting untuk meningkatkan efektivitas dan akurasinya. Mulailah dengan membagi kumpulan data menjadi dua bagian besar, satu untuk pelatihan dan yang lainnya untuk pengujian. Gunakan 70% dari dataset untuk melatih model, dan sisanya, 30%, untuk pengujian dan evaluasi.
Kasus penggunaan kehidupan nyata
Klasifikasi dokumen digunakan untuk mengatasi beberapa masalah bisnis. Meskipun sebagian besar kasus penggunaan bukan tugas klasifikasi, algoritme menemukan dirinya digunakan untuk memecahkan beberapa masalah kehidupan nyata.
Deteksi Spam
Klasifikasi dokumen, khususnya klasifikasi teks, digunakan untuk mendeteksi spam yang tidak diinginkan. Model ini dilatih untuk mendeteksi frasa spam dan frekuensinya untuk menentukan apakah pesan tersebut adalah spam. Misalnya, pendeteksi Spam Gmail Google menggunakan teknik Pemrosesan Bahasa Alami untuk mendeteksi kata-kata yang sering muncul dalam pesan sampah dan memasukkan email ke folder yang benar.
Analisis Sentimen
Analisis sentimen melalui mendengarkan sosial membantu bisnis memahami pelanggan mereka, pendapat mereka, dan ulasan mereka. Dengan mengklasifikasikan ulasan, umpan balik, dan keluhan serta mengelompokkannya berdasarkan sifat emosionalnya, model berbasis NLP membantu dalam analisis sentimen. Model dilatih untuk mengekstrak kata-kata yang menunjukkan atau memiliki konotasi positif atau negatif.
Klasifikasi Tiket atau Prioritas
Departemen layanan pelanggan bisnis mana pun menemukan banyak permintaan layanan dan tiket. Alat klasifikasi dokumen otomatis dapat membantu mengarungi volume tiket yang sangat besar. Menggunakan NLP, tiket prioritas dapat dialihkan ke departemen yang benar. Ini secara signifikan meningkatkan kecepatan resolusi, pemrosesan, dan servis.
Pengakuan Objek
Klasifikasi dokumen otomatis juga digunakan untuk memproses sejumlah besar data visual dalam dokumen dengan mengklasifikasikannya menurut kategori. Pengenalan objek biasanya digunakan di eCommerce atau unit manufaktur untuk mengklasifikasikan produk.
Memulai dengan Klasifikasi Dokumen Didukung oleh AI
Dokumen berisi data penting untuk fungsi bisnis. Dokumen tersebut berisi wawasan berharga yang memajukan operasi, layanan, dan sasaran pertumbuhan organisasi.
Namun, mengklasifikasikan dokumen adalah tugas yang membosankan namun perlu. Karena klasifikasi dokumen merupakan tantangan, terutama jika volumenya relatif tinggi, maka diperlukan sistem klasifikasi dokumen otomatis.
Model klasifikasi dokumen berbasis AI yang dilatih oleh algoritme pembelajaran mesin efisien, hemat biaya, bebas kesalahan, dan akurat. Namun prosesnya dapat dimulai hanya jika model yang Anda buat dilatih tentang kualitas dan kualitas dataset yang diberi tag secara akurat.
Shaip membawakanmu kumpulan data yang telah diberi tag sebelumnya yang membantu dalam mengembangkan model klasifikasi yang akurat. Hubungi kami dan segera mulai dengan alat klasifikasi dokumen Anda.
