텍스트 분류

텍스트 분류 – 중요성, 사용 사례 및 프로세스

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

가능한 텍스트 분류 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 모델 교육을 위한 신뢰할 수 있는 텍스트 주석 서비스.

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.

텍스트 분류 프로세스

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

기능 선택은 텍스트 분류의 기본 단계입니다. 이 프로세스는 가장 관련성이 높은 기능으로 텍스트를 나타내는 것을 목표로 합니다. 기능 선택은 관련 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. 

산업 전반에 걸쳐 텍스트 분류에 대한 여러 사용 사례가 있습니다. 텍스트 데이터에서 귀중한 통찰력을 수집, 그룹화, 분류 및 추출하는 것은 항상 여러 분야에서 사용되었지만 텍스트 분류는 마케팅, 제품 개발, 고객 서비스, 관리 및 운영에서 그 가능성을 찾고 있습니다. 기업이 경쟁 정보, 시장 및 고객 지식을 얻고 데이터 기반 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 

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