Data adalah kekuatan super yang mengubah lanskap digital di dunia saat ini. Dari email hingga postingan media sosial, ada data di mana-mana. Memang benar bahwa bisnis tidak pernah memiliki akses ke begitu banyak data, tetapi apakah cukup memiliki akses ke data? Sumber informasi yang kaya menjadi tidak berguna atau usang ketika tidak diproses.
Teks yang tidak terstruktur dapat menjadi sumber informasi yang kaya, tetapi tidak akan berguna bagi bisnis kecuali datanya diatur, dikategorikan, dan dianalisis. Data tidak terstruktur, seperti teks, audio, video, dan media sosial, berjumlah 80 -90% dari semua data. Selain itu, hampir 18% organisasi dilaporkan memanfaatkan data tidak terstruktur organisasi mereka.
Memilah secara manual terabyte data yang disimpan di server adalah tugas yang memakan waktu dan terus terang mustahil. Namun, dengan kemajuan dalam pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, dan otomatisasi, struktur dan analisis data teks dapat dilakukan dengan cepat dan efektif. Langkah pertama dalam analisis data adalah klasifikasi teks.
Apa itu Klasifikasi Teks?
Klasifikasi atau kategorisasi teks adalah proses pengelompokan teks ke dalam kategori atau kelas yang telah ditentukan. Dengan menggunakan pendekatan pembelajaran mesin ini, apa saja teks – dokumen, file web, studi, dokumen hukum, laporan medis, dan banyak lagi - Dapat diklasifikasikan, diatur, dan terstruktur.
Klasifikasi teks adalah langkah dasar dalam pemrosesan bahasa alami yang memiliki beberapa kegunaan dalam deteksi spam. Analisis sentimen, deteksi niat, pelabelan data, dan lainnya.
Kemungkinan Penggunaan Kasus Klasifikasi Teks
Memantau Keadaan Darurat
Klasifikasi teks digunakan secara luas oleh lembaga penegak hukum. Dengan memindai postingan dan percakapan media sosial serta menerapkan alat klasifikasi teks, mereka dapat mendeteksi percakapan panik dengan memfilter urgensi dan mendeteksi respons negatif atau darurat.
Mengidentifikasi cara untuk mempromosikan merek
Pemasar menggunakan klasifikasi teks untuk mempromosikan merek dan produk mereka. Bisnis dapat melayani pelanggan mereka dengan lebih baik dengan memantau ulasan pengguna, tanggapan, umpan balik, dan percakapan tentang merek atau produk mereka secara online dan mengidentifikasi pemberi pengaruh, promotor, dan pencela.
Penanganan data menjadi lebih mudah
Beban penanganan data menjadi lebih mudah dengan klasifikasi teks. Akademisi, peneliti, administrasi, pemerintah, dan praktisi hukum mendapat manfaat dari klasifikasi teks ketika data yang tidak terstruktur dikategorikan ke dalam kelompok.
Kategorikan Permintaan Layanan
Bisnis mengelola banyak permintaan layanan setiap hari. Secara manual melalui masing-masing untuk memahami tujuan, urgensi, dan pengiriman mereka adalah sebuah tantangan. Dengan klasifikasi teks berbasis AI, lebih mudah bagi bisnis untuk menandai pekerjaan berdasarkan kategori, lokasi, dan persyaratan, serta mengatur sumber daya secara efektif.
Tingkatkan pengalaman pengguna situs web
Klasifikasi teks membantu menganalisis konten dan gambar produk dan menetapkannya ke kategori yang tepat untuk meningkatkan pengalaman pengguna saat berbelanja. Klasifikasi teks juga membantu mengidentifikasi konten yang akurat di situs seperti portal berita, blog, toko E-Commerce, kurator berita, dan lainnya.
Saat model ML dilatih menggunakan AI yang secara otomatis mengkategorikan item dalam kategori yang telah ditentukan sebelumnya, Anda dapat dengan cepat mengonversi browser biasa menjadi pelanggan.
Proses Klasifikasi Teks
Proses klasifikasi teks dimulai dengan pra-pemrosesan, pemilihan fitur, ekstraksi, dan pengklasifikasian data.
Pra-Pemrosesan
Tokenisasi: Teks dipecah menjadi bentuk teks yang lebih kecil dan lebih sederhana untuk memudahkan klasifikasi.
Normalisasi: Semua teks dalam dokumen harus memiliki tingkat pemahaman yang sama. Beberapa bentuk normalisasi antara lain,
- Mempertahankan standar gramatikal atau struktural di seluruh teks, seperti penghapusan spasi atau tanda baca. Atau mempertahankan huruf kecil di seluruh teks.
- Menghapus awalan dan sufiks dari kata-kata dan membawanya kembali ke kata dasarnya.
- Menghilangkan stopwords seperti 'and' 'is' 'the' dan lainnya yang tidak menambah nilai pada teks.
Pemilihan Fitur
Pemilihan fitur merupakan langkah mendasar dalam klasifikasi teks. Proses ini bertujuan untuk merepresentasikan teks dengan fitur yang paling relevan. Pemilihan fitur membantu menghilangkan data yang tidak relevan dan meningkatkan akurasi.
Pemilihan fitur mengurangi variabel input ke dalam model dengan hanya menggunakan data yang paling relevan dan menghilangkan noise. Berdasarkan jenis solusi yang Anda cari, model AI Anda dapat dirancang untuk hanya memilih fitur yang relevan dari teks.
Ekstraksi Fitur
Ekstraksi fitur adalah langkah opsional yang dilakukan beberapa bisnis untuk mengekstraksi fitur kunci tambahan dalam data. Ekstraksi fitur menggunakan beberapa teknik, seperti mapping, filtering, dan clustering. Manfaat utama menggunakan ekstraksi fitur adalah – ini membantu menghapus data yang berlebihan dan meningkatkan kecepatan pengembangan model ML.
Menandai Data ke Kategori yang Telah Ditentukan
Memberi tag teks ke kategori yang telah ditentukan adalah langkah terakhir dalam klasifikasi teks. Dapat dilakukan dengan tiga cara berbeda,
- Penandaan Manual
- Pencocokan Berbasis Aturan
- Algoritma Pembelajaran – Algoritme pembelajaran selanjutnya dapat diklasifikasikan menjadi dua kategori seperti pemberian tag yang diawasi dan pemberian tag yang tidak diawasi.
- Pembelajaran yang diawasi: Model ML dapat menyelaraskan tag secara otomatis dengan data yang dikategorikan yang ada dalam pemberian tag yang diawasi. Saat data yang dikategorikan sudah tersedia, algoritme ML dapat memetakan fungsi antara tag dan teks.
- Pembelajaran tanpa pengawasan: Itu terjadi ketika ada kelangkaan data yang ditandai sebelumnya. Model ML menggunakan algoritme pengelompokan dan berbasis aturan untuk mengelompokkan teks serupa, seperti berdasarkan riwayat pembelian produk, ulasan, detail pribadi, dan tiket. Kelompok besar ini dapat dianalisis lebih lanjut untuk menarik wawasan khusus pelanggan yang berharga yang dapat digunakan untuk merancang pendekatan pelanggan yang disesuaikan.
Klasifikasi Teks: Aplikasi dan Kasus Penggunaan
Pengelompokan atau pengklasifikasian teks atau data dalam jumlah besar secara otomatis menghasilkan beberapa manfaat, sehingga memunculkan berbagai kasus penggunaan. Mari kita lihat beberapa kasus yang paling umum di sini:
- Deteksi Spam: Digunakan oleh penyedia layanan email, penyedia layanan telekomunikasi, dan aplikasi pembela untuk mengidentifikasi, memfilter, dan memblokir konten spam
- Analisis Sentimen: Menganalisis ulasan dan konten yang dibuat pengguna untuk sentimen dan konteks yang mendasarinya serta membantu dalam ORM (Manajemen Reputasi Online)
- Deteksi Maksud: Memahami lebih baik maksud di balik perintah atau pertanyaan yang diberikan pengguna untuk menghasilkan hasil yang akurat dan relevan
- Pelabelan Topik: Kategorikan artikel berita atau postingan yang dibuat pengguna berdasarkan subjek atau topik yang telah ditentukan sebelumnya
- Deteksi Bahasa: Mendeteksi bahasa yang digunakan untuk menampilkan atau menyajikan teks
- Deteksi Urgensi: Mengidentifikasi dan memprioritaskan komunikasi darurat
- Pemantauan Media Sosial:Otomatisasikan proses mengawasi penyebutan merek di media sosial
- Kategorisasi Tiket Dukungan: Mengumpulkan, mengatur, dan memprioritaskan tiket dukungan dan permintaan layanan dari pelanggan
- Organisasi Dokumen: Mengurutkan, menyusun, dan menstandardisasi dokumen hukum dan medis
- Pemfilteran Email: Filter email berdasarkan kondisi tertentu
- Deteksi Penipuan: Mendeteksi dan menandai aktivitas mencurigakan di seluruh transaksi
- Riset Pasar: Memahami kondisi pasar melalui analisis dan membantu dalam penentuan posisi produk dan iklan digital yang lebih baik, dan banyak lagi
Metrik apa yang digunakan untuk mengevaluasi Klasifikasi teks?
Seperti yang telah kami sebutkan, pengoptimalan model tidak dapat dihindari untuk memastikan performa model Anda tetap tinggi secara konsisten. Karena model dapat mengalami gangguan teknis dan kejadian seperti halusinasi, penting bagi model untuk melewati teknik validasi yang ketat sebelum diluncurkan atau disajikan kepada audiens pengujian.
Untuk melakukan ini, Anda dapat memanfaatkan teknik evaluasi hebat yang disebut Validasi Silang.
Validasi silang
Hal ini melibatkan pemecahan data pelatihan menjadi potongan-potongan yang lebih kecil. Setiap potongan kecil data pelatihan kemudian digunakan sebagai sampel untuk melatih dan memvalidasi model Anda. Saat Anda memulai proses, model Anda dilatih pada potongan kecil awal data pelatihan yang disediakan dan diuji terhadap potongan-potongan kecil lainnya. Hasil akhir dari kinerja model ditimbang terhadap hasil yang dihasilkan oleh model Anda yang dilatih pada data yang dianotasi pengguna.
Metrik Utama yang Digunakan dalam Validasi Silang
| Ketepatan | Mengingat kembali | Ketelitian | Skor F1 |
|---|---|---|---|
| yang menunjukkan jumlah prediksi atau hasil yang benar yang dihasilkan mengenai total prediksi | yang menunjukkan konsistensi dalam memprediksi hasil yang benar jika dibandingkan dengan total prediksi yang benar | yang menunjukkan kemampuan model Anda untuk memprediksi lebih sedikit positif palsu | yang menentukan kinerja model secara keseluruhan dengan menghitung rata-rata harmonik recall dan precision |
Bagaimana Anda melakukan klasifikasi teks?
Meski kedengarannya menakutkan, proses pendekatan klasifikasi teks bersifat sistematis dan biasanya melibatkan langkah-langkah berikut:
- Mengkurasi kumpulan data pelatihan: Langkah pertama adalah menyusun serangkaian data pelatihan yang beragam untuk membiasakan dan mengajarkan model untuk mendeteksi kata, frasa, pola, dan koneksi lainnya secara mandiri. Model pelatihan yang mendalam dapat dibangun di atas fondasi ini.
- Siapkan kumpulan datanya: Data yang dikompilasi kini sudah siap. Namun, data tersebut masih mentah dan belum terstruktur. Langkah ini melibatkan pembersihan dan standarisasi data agar siap untuk mesin. Teknik seperti anotasi dan tokenisasi diikuti dalam fase ini.
- Melatih model klasifikasi teks: Setelah data terstruktur, fase pelatihan dimulai. Model belajar dari data yang diberi anotasi dan mulai membuat koneksi dari kumpulan data yang diberikan. Seiring dengan semakin banyaknya data pelatihan yang diberikan ke dalam model, model belajar lebih baik dan secara mandiri menghasilkan hasil yang dioptimalkan yang selaras dengan tujuan mendasarnya.
- Mengevaluasi dan mengoptimalkan: Langkah terakhir adalah evaluasi, di mana Anda membandingkan hasil yang dihasilkan oleh model Anda dengan metrik dan tolok ukur yang telah diidentifikasi sebelumnya. Berdasarkan hasil dan kesimpulan, Anda dapat mengambil keputusan apakah diperlukan pelatihan lebih lanjut atau apakah model tersebut siap untuk tahap penerapan berikutnya.
Mengembangkan alat klasifikasi teks yang efektif dan berwawasan tidaklah mudah. Namun, dengan Shaip sebagai mitra data Anda, Anda dapat mengembangkan strategi yang efektif, terukur, dan hemat biaya Alat klasifikasi teks berbasis AI. Kami memiliki banyak kumpulan data yang diberi anotasi secara akurat dan siap pakai yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan unik model Anda. Kami mengubah teks Anda menjadi keunggulan kompetitif; menghubungi hari ini.
