데이터는 오늘날 세계의 디지털 환경을 변화시키는 강력한 힘입니다. 이메일에서 소셜 미디어 게시물에 이르기까지 모든 곳에 데이터가 있습니다. 기업이 그렇게 많은 데이터에 액세스할 수 없었던 것은 사실이지만 데이터에 대한 액세스가 충분합니까? 풍부한 정보 소스는 처리되지 않으면 무용지물이 됩니다.
구조화되지 않은 텍스트는 풍부한 정보 소스가 될 수 있지만 데이터를 구성, 분류 및 분석하지 않으면 비즈니스에 유용하지 않습니다. 텍스트, 오디오, 비디오 및 소셜 미디어와 같은 비정형 데이터는 80 -90 % 모든 데이터의. 게다가 조직의 18%만이 조직의 구조화되지 않은 데이터를 활용하고 있는 것으로 보고되었습니다.
서버에 저장된 테라바이트의 데이터를 수동으로 선별하는 것은 시간이 많이 걸리고 솔직히 불가능한 작업입니다. 그러나 기계 학습, 자연어 처리 및 자동화의 발전으로 텍스트 데이터를 빠르고 효과적으로 구조화하고 분석할 수 있습니다. 데이터 분석의 첫 단계는 텍스트 분류.
텍스트 분류란 무엇입니까?
텍스트 분류 또는 범주화는 텍스트를 미리 결정된 범주 또는 클래스로 그룹화하는 프로세스입니다. 이 기계 학습 접근 방식을 사용하면 모든 텍스트 – 문서, 웹 파일, 연구, 법률 문서, 의료 보고서 등 – 분류, 구성 및 구조화할 수 있습니다.
텍스트 분류는 스팸 탐지에서 여러 용도로 사용되는 자연어 처리의 기본 단계입니다. 감정 분석, 의도 감지, 데이터 라벨 지정 등.
텍스트 분류의 가능한 사용 사례
기계 학습 텍스트 분류를 사용하면 확장성, 분석 속도, 일관성 및 실시간 대화를 기반으로 빠른 의사 결정을 내리는 기능과 같은 몇 가지 이점이 있습니다.
비상 사태 모니터링
텍스트 분류는 법 집행 기관에서 광범위하게 사용됩니다. 소셜 미디어 게시물과 대화를 스캔하고 텍스트 분류 도구를 적용하여 긴급성을 필터링하고 부정적이거나 긴급한 응답을 감지하여 공황 상태의 대화를 감지할 수 있습니다.
브랜드 홍보 방법 파악
마케팅 담당자는 텍스트 분류를 사용하여 브랜드와 제품을 홍보하고 있습니다. 기업은 브랜드나 제품에 대한 사용자 리뷰, 응답, 피드백 및 온라인 대화를 모니터링하고 인플루언서, 촉진자 및 비방자를 식별함으로써 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.
더 쉬워진 데이터 처리
텍스트 분류로 데이터 처리 부담이 더 쉬워집니다. 학계, 연구원, 행정, 정부 및 법률 실무자는 구조화되지 않은 데이터를 그룹으로 분류할 때 텍스트 분류의 이점을 얻습니다.
서비스 요청 분류
기업은 매일 수많은 서비스 요청을 관리합니다. 목적, 긴급성 및 전달을 이해하기 위해 각각을 수동으로 검토하는 것은 어려운 일입니다. AI 기반 텍스트 분류를 사용하면 기업이 범주, 위치 및 요구 사항을 기반으로 작업에 태그를 지정하고 리소스를 효과적으로 구성하는 것이 더 쉽습니다.
웹사이트 사용자 경험 개선
텍스트 분류는 제품의 콘텐츠와 이미지를 분석하고 올바른 카테고리에 할당하여 쇼핑하는 동안 사용자 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다. 텍스트 분류는 또한 뉴스 포털, 블로그, 전자 상거래 상점, 뉴스 큐레이터 등과 같은 사이트에서 정확한 콘텐츠를 식별하는 데 도움이 됩니다.
ML 모델이 사전 설정된 범주에 따라 항목을 자동으로 분류하는 AI에서 훈련되면 일반 브라우저를 고객으로 빠르게 전환할 수 있습니다.
텍스트 분류 프로세스
텍스트 분류 프로세스는 데이터 전처리, 기능 선택, 추출 및 분류로 시작됩니다.
전처리
토큰 화 : 텍스트는 쉽게 분류할 수 있도록 더 작고 간단한 텍스트 형식으로 나뉩니다.
표준화: 문서의 모든 텍스트는 동일한 이해 수준에 있어야 합니다. 일부 형태의 정규화에는 다음이 포함됩니다.
- 공백이나 구두점 제거와 같이 텍스트 전체에서 문법적 또는 구조적 표준을 유지합니다. 또는 텍스트 전체에서 소문자를 유지합니다.
- 단어에서 접두사와 접미사를 제거하고 원래 단어로 되돌립니다.
- 텍스트에 가치를 더하지 않는 'and' 'is' 'the' 등과 같은 중지 단어를 제거합니다.
기능 선택
특징 선택은 텍스트 분류의 기본 단계입니다. 이 프로세스는 가장 관련성 있는 특징을 가진 텍스트를 표현하는 것을 목표로 합니다. 특징 선택은 관련성 없는 데이터를 제거하고 정확도를 높이는 데 도움이 됩니다.
기능 선택은 가장 관련성이 높은 데이터만 사용하고 노이즈를 제거하여 모델에 대한 입력 변수를 줄입니다. 원하는 솔루션 유형에 따라 텍스트에서 관련 기능만 선택하도록 AI 모델을 설계할 수 있습니다.
특징 추출
기능 추출은 일부 비즈니스에서 데이터의 추가 주요 기능을 추출하기 위해 수행하는 선택적 단계입니다. 특징 추출은 매핑, 필터링 및 클러스터링과 같은 여러 기술을 사용합니다. 기능 추출 사용의 주요 이점은 중복 데이터를 제거하고 ML 모델 개발 속도를 개선하는 데 도움이 된다는 것입니다.
미리 결정된 범주에 데이터 태그 지정
미리 정의된 범주에 텍스트를 태그하는 것은 텍스트 분류의 마지막 단계입니다. 세 가지 방법으로 수행할 수 있습니다.
- 수동 태깅
- 규칙 기반 매칭
- 학습 알고리즘 - 학습 알고리즘은 지도 태깅 및 비지도 태깅과 같은 두 가지 범주로 더 분류할 수 있습니다.
- 지도 학습: ML 모델은 지도 태그 지정에서 태그를 기존 분류 데이터와 자동으로 정렬할 수 있습니다. 분류된 데이터를 이미 사용할 수 있는 경우 ML 알고리즘은 태그와 텍스트 간에 기능을 매핑할 수 있습니다.
- 비지도 학습: 이전에 태그가 지정된 데이터가 부족할 때 발생합니다. ML 모델은 클러스터링 및 규칙 기반 알고리즘을 사용하여 제품 구매 내역, 리뷰, 개인 세부 정보 및 티켓을 기반으로 하는 것과 같은 유사한 텍스트를 그룹화합니다. 이러한 광범위한 그룹을 추가로 분석하여 맞춤형 고객 접근 방식을 설계하는 데 사용할 수 있는 귀중한 고객별 통찰력을 도출할 수 있습니다.
텍스트 분류: 응용 프로그램 및 사용 사례
대량의 텍스트나 데이터를 그룹화하거나 분류하는 것을 자동화하면 여러 가지 이점이 생겨서 고유한 사용 사례가 생깁니다. 여기서 가장 일반적인 사용 사례 몇 가지를 살펴보겠습니다.
- 스팸 감지: 이메일 서비스 제공자, 통신 서비스 제공자 및 Defender 앱에서 스팸 콘텐츠를 식별, 필터링 및 차단하는 데 사용됩니다.
- 감정 분석: 기본 감정과 맥락을 파악하기 위해 리뷰와 사용자 생성 콘텐츠를 분석하고 ORM(온라인 평판 관리)을 지원합니다.
- 의도 감지: 사용자가 제공한 프롬프트나 쿼리의 의도를 더 잘 이해하여 정확하고 관련성 있는 결과를 생성합니다.
- 주제 라벨링: 미리 정의된 주제 또는 항목별로 뉴스 기사 또는 사용자가 만든 게시물을 분류합니다.
- 언어 감지: 텍스트가 표시되거나 표현되는 언어를 감지합니다.
- 긴급성 감지: 비상 통신을 식별하고 우선순위를 지정하세요
- 소셜 미디어 모니터링: 브랜드에 대한 소셜 미디어 언급을 감시하는 프로세스를 자동화합니다.
- 지원 티켓 분류: 고객의 지원 티켓과 서비스 요청을 수집, 정리하고 우선순위를 지정합니다.
- 문서 구성 : 법률 및 의료 문서를 분류, 구조화 및 표준화합니다.
- 이메일 필터링: 특정 조건에 따라 이메일 필터링
- 사기 탐지 : 거래 전반에서 의심스러운 활동을 감지하고 플래그를 지정합니다.
- 시장 조사: 분석을 통해 시장 상황을 파악하고 제품 및 디지털 광고의 더 나은 위치 지정을 지원합니다.
텍스트 분류를 평가하는 데 어떤 측정 항목을 사용합니까?
앞서 언급했듯이, 모델 최적화는 모델 성능을 지속적으로 높게 유지하는 데 필수적입니다. 모델은 기술적 결함과 환각과 같은 상황에 직면할 수 있으므로, 모델을 라이브로 내보내거나 테스트 대상에게 제시하기 전에 엄격한 검증 기술을 거치는 것이 필수적입니다.
이를 위해 교차 검증이라는 강력한 평가 기법을 활용할 수 있습니다.
교차 검증
여기에는 학습 데이터를 더 작은 청크로 나누는 것이 포함됩니다. 그런 다음 각 작은 학습 데이터 청크를 샘플로 사용하여 모델을 학습하고 검증합니다. 프로세스를 시작하면 모델은 제공된 초기 작은 학습 데이터 청크에서 학습하고 다른 작은 청크와 비교 테스트합니다. 모델 성능의 최종 결과는 사용자 주석 데이터에서 학습된 모델에서 생성된 결과와 비교됩니다.
교차 검증에 사용되는 주요 지표
| 정확성 | 소환 | 정밀성 | F1 점수 |
|---|---|---|---|
| 이는 총 예측에 대해 생성된 올바른 예측 또는 결과의 수를 나타냅니다. | 이는 전체 올바른 예측과 비교했을 때 올바른 결과를 예측하는 일관성을 나타냅니다. | 이는 모델이 더 적은 거짓 양성을 예측할 수 있는 능력을 나타냅니다. | 재현율과 정밀도의 조화평균을 계산하여 전체 모델 성능을 결정합니다. |
텍스트 분류는 어떻게 실행하시나요?
어렵게 들리지만, 텍스트 분류에 접근하는 과정은 체계적이며 일반적으로 다음 단계로 구성됩니다.
- 훈련 데이터 세트 큐레이션: 첫 번째 단계는 다양한 훈련 데이터 세트를 컴파일하여 모델에 익숙해지고 단어, 구문, 패턴 및 기타 연결을 자율적으로 감지하도록 가르치는 것입니다. 이 기반 위에 심층 훈련 모델을 구축할 수 있습니다.
- 데이터세트 준비: 컴파일된 데이터는 이제 준비되었습니다. 그러나 여전히 원시적이고 구조화되지 않았습니다. 이 단계는 데이터를 정리하고 표준화하여 기계에서 사용할 수 있도록 만드는 것을 포함합니다. 이 단계에서는 주석 및 토큰화와 같은 기술을 따릅니다.
- 텍스트 분류 모델을 훈련합니다: 데이터가 구조화되면 학습 단계가 시작됩니다. 모델은 주석이 달린 데이터에서 학습하고 공급된 데이터 세트에서 연결을 시작합니다. 더 많은 학습 데이터가 모델에 공급됨에 따라 모델은 더 잘 학습하고 기본 의도에 맞춰 최적화된 결과를 자율적으로 생성합니다.
- 평가 및 최적화: 마지막 단계는 평가로, 모델에서 생성된 결과를 미리 식별된 메트릭 및 벤치마크와 비교합니다. 결과와 추론을 기반으로 추가 훈련이 필요한지 또는 모델이 다음 배포 단계에 적합한지 여부를 결정할 수 있습니다.
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