Dijital dünyamızda işletmeler her gün tonlarca veri işliyor. Veriler kuruluşun çalışmasını sağlar ve daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olur. İşletmeler, yenilerini oluşturan çalışanlardan e-postalar, portallar, faturalar, makbuzlar, başvurular, teklifler, talepler ve daha fazlası gibi çeşitli kaynaklardan kuruluşa giren belgelere kadar belgelerle dolup taşar.
Birisi bu belgeleri incelemedikçe, belirli bir belgenin ne hakkında olduğunu veya onu işlemenin en iyi yolunu bilmenin hiçbir yolu yoktur. Ancak, nerede ve nasıl saklanması gerektiğini bilmek için her belgeyi manuel olarak işlemek zordur.
Belge sınıflandırmasını keşfedelim, belge sınıflandırmasının bir işletme için neden önemli olduğunu anlayalım ve Bilgisayarla Görme, Doğal Dil İşleme ve Optik Karakter Tanıma'nın Belge Sınıflandırma veya Belge İşleme'de nasıl bir rol oynadığını inceleyelim.
Belge Sınıflandırması Nedir?
Manuel belge sınıflandırma görevleri, zaman alıcı, hataya açık ve kaynak tüketen olduğundan birçok işletme için büyük bir darboğaz olabilir. NLP ve ML'ye dayalı otomatik sınıflandırma modelleri kullanıldığında, bir belgedeki metin otomatik olarak tanımlanır, etiketlenir ve kategorize edilir.
Doküman sınıflandırma görevleri genellikle metin ve görsel olmak üzere iki sınıflandırmaya dayanmaktadır. Metin sınıflandırması, içeriğin türüne, temasına veya türüne göre yapılır. Doğal Dil İşleme, metnin kavramını, duygularını ve bağlamını anlamak için kullanılır. Görsel sınıflandırma, Bilgisayarla Görme ve görüntü tanıma sistemleri kullanılarak belgede bulunan görsel yapısal öğelere dayalı olarak yapılır.
İşletmeler neden Belge Sınıflandırmasına ihtiyaç duyar?
Büyük ve küçük her işletme, günlük operasyonlarını yönetmek için belgelerle uğraşmak zorundadır. Her belgeyi manuel olarak işlemek mümkün olmadığından, otomatik bir belge sınıflandırma sistemi kullanmak gerekir. Doküman sınıflandırma sistemi, işletmelerin içeriği düzenlemesine ve her zaman kullanılabilir hale getirmesine olanak tanır.
Belge sınıflandırmanın hastanelerden işletmelere kadar çeşitli sektörlerde çeşitli kullanım durumları vardır.
- İşletmelerin belge yönetimini ve işlemeyi otomatikleştirmesine yardımcı olur.
- Belge sınıflandırması sıradan ve tekrarlanan bir görevdir, sürecin otomatikleştirilmesi işleme hatalarını azaltır ve geri dönüş süresini iyileştirir.
- Belgelerin otomasyonu ayrıca verimliliği, güvenilirliği ve ölçeklenebilirliği artırır.
Belge Sınıflandırması vs. Metin Sınıflandırması
Metin sınıflandırması ve belge sınıflandırması bazen birbirinin yerine kullanılır. İkisi arasında çok küçük bir fark olsa da, nasıl farklı olduklarını bilmek önemlidir.
Metin sınıflandırması metin tabanlı belgelerdeki metni analiz etmek için teknikler kullanmakla ilgilidir. Metin, aşağıdakiler gibi çeşitli düzeylerde sınıflandırılabilir:
|Cümle Düzeyi||Alt cümle Düzeyi|
|Metin sınıflandırması, tek bir cümledeki bilgilere dayanmaktadır.||Alt cümle düzeyi, cümlelerin içinden alt ifadeler çizer.|
|Paragraf Düzeyi||Belge Düzeyi|
|Temel veya en kritik bilgileri tek bir paragraftan çıkarır.||Belgenin tamamından önemli bilgileri çizin.|
Metin sınıflandırması, tamamen herhangi bir belgedeki metnin sınıflandırılmasıyla ilgilenen belge sınıflandırmasının bir alt kümesidir. Metin sınıflandırması sadece metinle ilgilenirken, belge sınıflandırması hem metinsel hem de görseldir. Metin sınıflandırmasında, sınıflandırmak için yalnızca metin kullanılırken, belge sınıflandırmasında bağlam için belgenin tamamı kullanılabilir.
Belge Sınıflandırması nasıl çalışır?
Doküman sınıflandırması manuel ve otomatik olmak üzere iki yöntem kullanılarak yapılabilir. Manuel sınıflandırmada, bir insan kullanıcının belgeleri incelemesi, kavramlar arasındaki ilişkileri bulması ve buna göre kategorilere ayırması gerekir. Otomatik belge sınıflandırmasında makine öğrenmesi ve derin öğrenme teknikleri kullanılmaktadır. Bir iş sürecinin farklı belge türlerini anlayarak belge sınıflandırma yöntemlerini çözelim.
Yapılandırılmış Belgeler
Bir belge, tutarlı numaralandırma ve yazı tipleriyle iyi biçimlendirilmiş veriler içerir. Belgenin düzeni de tutarlıdır ve sapmaları yoktur. Bu tür yapılandırılmış belgeler için sınıflandırma araçları oluşturmak kolay ve öngörülebilirdir.
Yapılandırılmamış Belgeler
Yapılandırılmamış bir belge, yapılandırılmamış veya açık bir biçimde sunulan içeriklere sahiptir. Örnekler mektupları, sözleşmeleri ve siparişleri içerir. Tutarsız olduklarından, kritik bilgileri bulmak zorlaşır.
AI Eğitim Verileri gereksiniminizi bugün tartışalım.
Belge Tasnif Teknikleri?
Otomatik belge sınıflandırması, sınıflandırma sürecini basitleştirmek, otomatikleştirmek ve hızlandırmak için Makine Öğrenimi ve Doğal Dil İşleme tekniklerini kullanır. Makine öğrenimi, belge sınıflandırmasını daha az külfetli, daha hızlı, daha doğru, ölçeklenebilir ve tarafsız hale getirir.
Doküman sınıflandırması üç teknik kullanılarak yapılabilir. Bunlar
Kural Tabanlı Teknik
Kural tabanlı teknik, modele talimatlar sağlayan dilsel kalıplara ve kurallara dayanır. Modeller, metni etiketlemek için dil kalıplarını, morfolojiyi, sözdizimini, semantiği ve daha fazlasını tanımlamak üzere eğitilmiştir. Bu teknik sürekli olarak geliştirilebilir, yeni kurallar eklenebilir ve doğru içgörüler elde etmek için doğaçlama yapılabilir. Ancak, bu teknik zaman alıcı, ölçeklenemez ve karmaşık olabilir.
Denetimli Öğrenme
Denetimli öğrenmede bir dizi etiket tanımlanır ve makine öğrenimi sisteminin doğru tahminler yapmayı öğrenebilmesi için birkaç metin manuel olarak etiketlenir. Algoritma, bir dizi etiketli belge üzerinde manuel olarak eğitilir. Sisteme ne kadar çok veri girerseniz, sonuç o kadar iyi olur. Örneğin, metinde "Hizmet uygun fiyatlıydı" yazıyorsa, etiket "fiyatlandırma" altında olmalıdır. Modelin eğitimi tamamlandıktan sonra, görünmeyen belgeleri otomatik olarak tahmin edebilir.
Denetimsiz Öğrenme
Denetimsiz öğrenmede, benzer belgeler farklı kümeler halinde gruplandırılır. Bu öğrenme herhangi bir ön bilgi gerektirmez. Belgeler yazı tiplerine, temalara, şablonlara ve daha fazlasına göre kategorilere ayrılmıştır. Kurallar önceden tanımlandıysa, ince ayar yapıldıysa ve mükemmelleştirildiyse, bu model sınıflandırmayı doğrulukla sağlayabilir.
Belge Tasnif Süreci
Otomatik bir belge sınıflandırma algoritması oluşturmak, derin öğrenme ve makine öğrenimi iş akışlarını içerir.
1. Adım: Veri Toplama
Veri koleksiyonu eğitim belgesi sınıflandırma algoritmalarında belki de en önemli adımdır. Algoritmanın bunları nasıl sınıflandıracağını öğrenebilmesi için çeşitli kategorilerden belgeler toplamak gerekir.
Örneğin, modelinizin beş farklı kategoride sınıflandırılması gerekiyorsa, kategori başına en az 300 belge içeren bir veri kümeniz olmalıdır.
Ayrıca, eğitim için kullandığınız veri kümesinin doğru şekilde etiketlendiğinden emin olun. Veri kümesi yanlışsa, oluşturduğunuz model sorunlarla dolu olacaktır.
Adım 2: Parametre Belirleme
Modeli eğitmeden önce, makine öğrenimi modellerini eğitmek için parametreleri belirlemeniz gerekir. Bu aşamada tanımladığınız metrikler, modeli tahminlerinde daha doğru ve güvenilir hale getirmek için değiştirilebilir.
Adım 3: Model Eğitimi
Parametreleri ayarladıktan sonra, modelin eğitilmesi gerekir. Model geliştirmeye yeni başlıyorsanız, eğitim ve test amacıyla açık kaynaklı veri kümelerini kullanmayı deneyebilirsiniz.
Model genellikle bir makine öğrenimi algoritmasıyla çalışıyorsa modeli içe aktarabilir veya algoritmanın mantığına göre kodlama gerçekleştirebilirsiniz.
4. Adım: Model Değerlendirmesi
Modelin eğitimden sonra değerlendirilmesi, etkinliğini ve doğruluğunu artırmak için esastır. Veri setini biri eğitim, diğeri test için olmak üzere iki geniş bölüme ayırarak başlayın. Modeli eğitmek için veri kümesinin %70'ini ve geri kalanını test ve değerlendirme için %30'unu kullanın.
Gerçek hayattaki kullanım örnekleri
Belge sınıflandırması, çeşitli iş sorunlarını çözmek için kullanılmaktadır. Çoğu kullanım durumu sınıflandırma görevi olmasa da, algoritma kendisini birkaç gerçek hayat problemini çözmek için kullanılır bulur.
İstenmeyen Posta Algılama
Doküman sınıflandırması, özellikle metin sınıflandırması, istenmeyen istenmeyen e-postaları tespit etmek için kullanılır. Model, iletinin spam olup olmadığını belirlemek için istenmeyen tümcecikleri ve bunların sıklığını algılamak üzere eğitilmiştir. Örneğin, Google'ın Gmail Spam algılayıcısı, gereksiz iletilerde sıkça geçen sözcükleri algılamak ve postayı doğru klasöre bırakmak için Doğal Dil İşleme tekniğini kullanır.
Duygu Analizi
Sosyal dinleme yoluyla duygu analizi, işletmelerin müşterilerini, görüşlerini ve incelemelerini anlamalarına yardımcı olur. İncelemeleri, geri bildirimleri ve şikayetleri sınıflandırarak ve duygusal doğalarına göre kategorize ederek, NLP tabanlı modeller duyarlılık analizine yardımcı olur. Model, olumlu veya olumsuz çağrışımları ifade eden veya içeren kelimeleri çıkarmak için eğitilmiştir.
Bilet veya Öncelik Sınıflandırması
Herhangi bir işletmenin müşteri hizmetleri departmanı, birçok hizmet talebi ve bileti ile karşılaşır. Otomatikleştirilmiş bir belge sınıflandırma aracı, çok büyük miktardaki biletlerin içinden geçilmesine yardımcı olabilir. NLP kullanılarak, öncelikli biletler doğru departmana yönlendirilebilir. Bu, çözümleme, işleme ve hizmet verme hızını önemli ölçüde artırır.
Nesne tanıma
Otomatik belge sınıflandırma, belgelerdeki büyük miktardaki görsel verileri kategorilere göre sınıflandırarak işlemek için de kullanılır. Nesne tanıma, ürünleri sınıflandırmak için genellikle e-Ticaret veya üretim birimlerinde kullanılır.
Yapay Zeka Tarafından Desteklenen Belge Sınıflandırmaya Başlarken
Belgeler, işletmenin işleyişi için kritik olan verileri içerir. Belgeler, bir kuruluşun operasyonlarını, hizmetlerini ve büyüme hedeflerini ilerleten değerli içgörüler içerir.
Ancak, belgeleri sınıflandırmak sıkıcı ama gerekli bir iştir. Doküman sınıflandırması zor olduğundan, özellikle hacim nispeten yüksekse, otomatik bir doküman sınıflandırma sistemine sahip olmak gerekir.
Makine öğrenimi algoritmaları tarafından eğitilen yapay zeka tabanlı bir belge sınıflandırma modeli verimli, uygun maliyetli, hatasız ve doğrudur. Ancak süreç, yalnızca oluşturduğunuz model kalite konusunda eğitildiğinde ve veri kümelerini doğru şekilde etiketlediğinde başlayabilir.
Shaip size getiriyor önceden etiketlenmiş veri kümeleri doğru sınıflandırma modellerinin geliştirilmesine yardımcı olur. Bizimle iletişime geçin ve belge sınıflandırma aracınıza hemen başlayın.