디지털 세계에서 기업은 매일 수많은 데이터를 처리합니다. 데이터는 조직의 운영을 유지하고 더 나은 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 비즈니스에는 직원이 새 문서를 작성하는 것부터 이메일, 포털, 송장, 영수증, 지원서, 제안서, 청구서 등과 같은 다양한 출처에서 조직에 들어오는 문서에 이르기까지 수많은 문서가 넘쳐납니다.
누군가 이러한 문서를 검토하지 않는 한 특정 문서가 무엇인지 또는 이를 처리하는 가장 좋은 방법을 알 방법이 없습니다. 그러나 각각의 문서를 수동으로 처리하여 저장 위치와 방법을 파악하는 것은 어렵습니다.
문서 분류를 살펴보고 문서 분류가 비즈니스에 중요한 이유를 이해하고 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 광학 문자 인식이 문서 분류 또는 문서 처리에서 어떤 역할을 하는지 알아봅시다.
문서 분류란 무엇입니까?
수동 문서 분류 작업은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬우며 리소스가 많이 소모되기 때문에 많은 비즈니스에 큰 병목 현상이 될 수 있습니다. NLP 및 ML 기반의 자동 분류 모델을 사용하면 문서의 텍스트를 자동으로 식별하고 태그를 지정하고 분류합니다.
문서 분류 작업은 일반적으로 텍스트와 시각적인 두 가지 분류를 기반으로 합니다. 텍스트 분류는 콘텐츠의 장르, 주제 또는 유형을 기반으로 합니다. 자연어 처리는 텍스트의 개념, 감정 및 맥락을 이해하는 데 사용됩니다. 시각적 분류는 컴퓨터 비전 및 이미지 인식 시스템을 사용하여 문서에 존재하는 시각적 구조 요소를 기반으로 수행됩니다.
비즈니스에 문서 분류가 필요한 이유는 무엇입니까?
크고 작은 모든 기업은 일상적인 작업을 관리하기 위해 문서를 처리해야 합니다. 문서를 일일이 수작업으로 처리하는 것은 불가능하므로 자동 문서분류 시스템을 도입할 필요가 있다. 문서 분류 시스템을 통해 기업은 콘텐츠를 구성하고 언제든지 사용할 수 있습니다.
문서 분류는 병원에서 비즈니스에 이르기까지 다양한 산업에서 여러 가지 사용 사례가 있습니다.
- 기업이 문서 관리 및 처리를 자동화하는 데 도움이 됩니다.
- 문서 분류는 일상적이고 반복적인 작업이며 프로세스를 자동화하면 처리 오류가 줄어들고 처리 시간이 단축됩니다.
- 문서 자동화는 효율성, 안정성 및 확장성도 향상시킵니다.
문서 분류 대. 텍스트 분류
텍스트 분류와 문서 분류는 때때로 같은 의미로 사용됩니다. 이 둘 사이에는 아주 약간의 차이가 있지만 어떻게 다른지 아는 것이 중요합니다.
텍스트 분류 텍스트 기반 문서에서 텍스트를 분석하는 기술을 사용하는 방법에 관한 것입니다. 텍스트는 다음과 같이 다양한 수준으로 분류할 수 있습니다.
| 문장 수준 | 하위 문장 수준 |
|---|---|
| 텍스트 분류는 한 문장의 정보를 기반으로 합니다. | 하위 문장 수준은 문장 내에서 하위 표현을 그립니다. |
| 단락 수준 | 문서 수준 |
|---|---|
| 단일 단락에서 핵심 또는 가장 중요한 정보를 추출합니다. | 전체 문서에서 중요한 정보를 그립니다. |
텍스트 분류는 주어진 문서의 텍스트 분류를 전적으로 처리하는 문서 분류의 하위 집합입니다. 텍스트 분류는 텍스트만 다루는 반면, 문서 분류 텍스트와 시각적입니다. 텍스트 분류에서는 텍스트만 분류하는 데 사용되지만 문서 분류에서는 전체 문서를 컨텍스트에 사용할 수 있습니다.
문서 분류는 어떻게 작동합니까?
문서 분류는 수동 및 자동의 두 가지 방법을 사용하여 수행할 수 있습니다. 수동 분류에서 인간 사용자는 문서를 검토하고 개념 간의 관계를 찾고 그에 따라 분류해야 합니다. 자동 문서 분류에는 기계 학습과 딥 러닝 기술이 사용됩니다. 비즈니스에서 처리하는 다양한 유형의 문서를 이해하여 문서 분류 방법을 풀어 봅시다.
구조화된 문서
문서에는 일관된 번호 매기기 및 글꼴이 있는 올바른 형식의 데이터가 포함되어 있습니다. 문서의 레이아웃도 일관되고 편차가 없습니다. 이러한 구조화된 문서에 대한 분류 도구를 구축하는 것은 쉽고 예측 가능합니다.
구조화되지 않은 문서
구조화되지 않은 문서에는 구조화되지 않거나 개방형 형식으로 표시되는 내용이 있습니다. 예를 들면 편지, 계약서 및 주문이 있습니다. 일관성이 없기 때문에 중요한 정보를 찾기가 어려워집니다.
문서 분류 기술?
자동 문서 분류는 기계 학습 및 자연어 처리 기술을 사용하여 분류 프로세스를 단순화, 자동화 및 가속화합니다. 머신 러닝은 문서 분류를 덜 번거롭고, 빠르고, 정확하고, 확장 가능하고, 편파적이지 않게 만듭니다.
문서 분류는 세 가지 기술을 사용하여 수행할 수 있습니다. 그들은
규칙 기반 기술
규칙 기반 기술은 언어 패턴과 모델에 지침을 제공하는 규칙을 기반으로 합니다. 모델은 텍스트에 태그를 지정하기 위해 언어 패턴, 형태, 구문, 의미 등을 식별하도록 훈련됩니다. 이 기술은 지속적으로 개선되고 새로운 규칙이 추가되고 즉석에서 정확한 통찰력을 추출할 수 있습니다. 그러나 이 기술은 시간이 오래 걸리고 확장 불가능하며 복잡할 수 있습니다.
지도 학습
지도 학습에서는 일련의 태그가 정의되며 기계 학습 시스템이 정확한 예측을 학습할 수 있도록 여러 텍스트에 수동으로 태그가 지정됩니다. 알고리즘은 태그가 지정된 문서 집합에서 수동으로 학습됩니다. 시스템에 더 많은 데이터를 입력할수록 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 '서비스가 저렴했습니다'라는 텍스트가 있는 경우 태그는 'pricing' 아래에 있어야 합니다. 모델의 교육이 완료되면 보이지 않는 문서를 자동으로 예측할 수 있습니다.
비지도 학습
비지도 학습에서는 유사한 문서가 서로 다른 클러스터로 그룹화됩니다. 이 학습에는 사전 지식이 필요하지 않습니다. 문서는 글꼴, 테마, 템플릿 등을 기준으로 분류됩니다. 규칙이 미리 정의되고 조정되고 완벽해지면 이 모델은 정확하게 분류를 제공할 수 있습니다.
문서 분류 프로세스
자동화된 문서 분류 알고리즘을 구축하려면 딥 러닝 및 머신 러닝 워크플로우가 필요합니다.
1단계: 데이터 수집
데이터 수집 아마도 문서 분류 알고리즘 훈련에서 가장 중요한 단계일 것입니다. 알고리즘이 문서를 분류하는 방법을 학습할 수 있도록 다양한 범주에서 문서를 수집해야 합니다.
예를 들어 모델이 300개의 다른 범주로 분류되어야 하는 경우 범주당 최소 XNUMX개의 문서가 포함된 데이터 세트가 있어야 합니다.
또한 훈련에 사용 중인 데이터 세트가 올바르게 태그 지정되었는지 확인하십시오. 데이터 세트가 올바르지 않으면 빌드하는 모델에 문제가 가득합니다.
2단계: 파라미터 결정
모델을 교육하기 전에 기계 학습 모델을 교육하기 위한 매개변수를 결정해야 합니다. 이 단계에서 정의하는 메트릭을 수정하여 예측에서 모델을 보다 정확하고 신뢰할 수 있도록 만들 수 있습니다.
3단계: 모델 교육
매개변수를 설정한 후 모델을 학습시켜야 합니다. 모델 개발을 이제 막 시작했다면 교육 및 테스트 목적으로 오픈 소스 데이터 세트를 사용해 볼 수 있습니다.
모델이 일반적으로 기계 학습 알고리즘으로 작동하는 경우 모델을 가져오거나 알고리즘의 논리에 따라 코딩을 수행할 수 있습니다.
4단계: 모델 평가
교육 후 모델을 평가하는 것은 효율성과 정확성을 향상시키는 데 필수적입니다. 먼저 데이터 세트를 교육용 섹션과 테스트용 섹션의 두 부분으로 나눕니다. 데이터 세트의 70%는 모델 학습에 사용하고 나머지 30%는 테스트 및 평가에 사용합니다.
실제 사용 사례
문서 분류는 여러 비즈니스 문제를 해결하는 데 사용되고 있습니다. 대부분의 사용 사례는 분류 작업이 아니지만 알고리즘은 여러 실제 문제를 해결하는 데 사용됩니다.
스팸 감지
문서 분류, 특히 텍스트 분류는 원치 않는 스팸을 탐지하는 데 사용됩니다. 이 모델은 메시지가 스팸인지 확인하기 위해 스팸 문구와 해당 빈도를 감지하도록 훈련되었습니다. 예를 들어 Google의 Gmail 스팸 탐지기는 자연어 처리 기술을 사용하여 정크 메시지에서 자주 나오는 단어를 탐지하고 메일을 올바른 폴더에 놓습니다.
감정 분석
소셜 리스닝을 통한 감성 분석은 기업이 고객, 고객의 의견 및 리뷰를 이해하는 데 도움이 됩니다. NLP 기반 모델은 리뷰, 피드백, 불만을 분류하고 감정적 특성에 따라 분류함으로써 감정 분석에 도움이 됩니다. 이 모델은 긍정적이거나 부정적인 의미를 나타내거나 포함하는 단어를 추출하도록 훈련됩니다.
티켓 또는 우선 순위 분류
모든 기업의 고객 서비스 부서는 많은 서비스 요청과 티켓을 접하게 됩니다. 자동화된 문서 분류 도구는 엄청난 양의 티켓을 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다. NLP를 사용하면 우선 티켓을 올바른 부서로 라우팅할 수 있습니다. 이를 통해 해결, 처리 및 서비스 속도가 크게 향상됩니다.
물체 인식
자동 문서 분류는 문서의 많은 양의 시각적 데이터를 범주별로 분류하여 처리하는 데에도 사용됩니다. 객체 인식은 일반적으로 전자 상거래 또는 제조 단위에서 제품을 분류하는 데 사용됩니다.
AI 기반 문서 분류 시작하기
문서에는 비즈니스 기능에 중요한 데이터가 포함되어 있습니다. 문서에는 조직의 운영, 서비스 및 성장 목표를 발전시키는 귀중한 통찰력이 포함되어 있습니다.
그러나 문서 분류는 지루하면서도 필요한 작업입니다. 특히 문서의 양이 상대적으로 많은 경우 문서 분류가 어렵기 때문에 자동화된 문서 분류 시스템이 필요합니다.
기계 학습 알고리즘으로 훈련된 AI 기반 문서 분류 모델은 효율적이고 비용 효율적이며 오류가 없고 정확합니다. 그러나 이 프로세스는 구축 중인 모델이 품질과 정확하게 태그가 지정된 데이터 세트에 대해 교육을 받은 경우에만 시작할 수 있습니다.
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