Gli analisti affermano che ci sono molte più informazioni di quelle che possiamo elaborare. Ciò è particolarmente vero per la classificazione del testo. Pensate a quanto testo produciamo su Facebook, o quante informazioni contiene wikipedia.
La classificazione del testo è l'atto di determinare a quale categoria appartiene un testo.
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Il processo è solitamente diviso in due parti principali, "formazione" e "classificazione". La classificazione del testo è un processo di apprendimento automatico, il che significa che è una forma di intelligenza artificiale. Questo può essere utilizzato in molti modi diversi e può essere molto utile in una varietà di campi diversi.
Che cos'è la classificazione del testo?
La classificazione del testo è il processo di categorizzazione testuale in una o più classi diverse per organizzare, strutturare e filtrare in qualsiasi parametro. Ad esempio, la classificazione del testo viene utilizzata in documenti legali, studi medici e file o semplicemente come recensioni di prodotti. I dati sono più importanti che mai; le aziende stanno spendendo fortune cercando di estrarre quante più informazioni possibili.
Perché usare la classificare del testo con il Machine Learning?
Scalabilità: l'immissione, l'analisi e l'organizzazione manuali dei dati sono noiose e lente. L'apprendimento automatico consente un'analisi automatica che può essere applicata a set di dati, non importa quanto grandi o piccoli siano.
Coerenza: l'errore umano si verifica a causa della fatica e della desensibilizzazione al materiale nel set di dati. L'apprendimento automatico aumenta la scalabilità e migliora drasticamente la precisione grazie alla natura imparziale e alla coerenza dell'algoritmo.
Velocità: a volte potrebbe essere necessario accedere e organizzare rapidamente i dati. Un algoritmo appreso dalla macchina può analizzare i dati per fornire informazioni in modo digeribile.
Creare un classificatore del testo
Inizia con 6 passaggi universali
Alcuni metodi di base possono classificare documenti di testo diversi in una certa misura, ma i metodi più comunemente usati coinvolgono l'apprendimento automatico. Ci sono sei passaggi di base che un modello di classificazione del testo deve affrontare prima di essere distribuito.
1. Fornire un set di dati di alta qualità
I set di dati sono blocchi di dati grezzi utilizzati come origine dati per alimentare il nostro modello. Nel caso della classificazione del testo, vengono utilizzati algoritmi di apprendimento automatico supervisionati, fornendo così al nostro modello di apprendimento automatico dati etichettati. I dati etichettati sono dati predefiniti per il nostro algoritmo con un tag informativo allegato.
2. Filtraggio ed elaborazione dei dati
Poiché i modelli di apprendimento automatico possono comprendere solo valori numerici, la tokenizzazione e l'incorporamento di parole del testo fornito saranno necessarie affinché il modello riconosca correttamente i dati.
La tokenizzazione è il processo di divisione dei documenti di testo in parti più piccole chiamate token. I token possono essere rappresentati come l'intera parola, una sottoparola o un singolo carattere. Ad esempio, la tokenizzazione del lavoro in modo più intelligente può essere eseguita in questo modo:
Parola chiave: stupido
Sottoparola token: st-pi-do
Sottolettera token: s-t-pi-d-o
La tokenizzazione è importante perché i modelli di classificazione del testo possono elaborare i dati solo a livello basato su token e non possono comprendere ed elaborare frasi complete. Sarebbe necessaria un'ulteriore elaborazione sul set di dati grezzi fornito affinché il nostro modello digerisse facilmente i dati forniti. Rimuovi le funzionalità non necessarie, filtrando i valori nulli e infiniti e altro ancora. Mescolare l'intero set di dati aiuterebbe a prevenire eventuali distorsioni durante la fase di addestramento.
3. Suddivisione del nostro set di dati in set di dati di addestramento e test
Vogliamo addestrare i dati sull'80% del set di dati riservando il 20% del set di dati per testare l'accuratezza dell'algoritmo. Poi ognuno fa come preferisce.
4. Allena l'algoritmo
Eseguendo il nostro modello con il set di dati di addestramento, l'algoritmo può classificare i testi forniti in diverse categorie identificando schemi e approfondimenti nascosti.
5. Testare e verificare le prestazioni del modello
Successivamente, verifica l'integrità del modello utilizzando il set di dati di test come menzionato nel passaggio 3. Il set di dati di test non sarà etichettato per testare l'accuratezza del modello rispetto ai risultati effettivi. Per testare accuratamente il modello, il set di dati di test deve contenere nuovi casi di test (dati diversi rispetto al set di dati di addestramento precedente) per evitare l'overfitting del nostro modello.
6. Ottimizzazione del modello
Ottimizza il modello di machine learning regolando i diversi iperparametri del modello senza overfitting o creare una varianza elevata. Un iperparametro è un parametro il cui valore controlla il processo di apprendimento del modello. Ora sei pronto per la distribuzione!
Come funziona la classificazione del testo?
Nel processo di filtraggio menzionato in precedenza, gli algoritmi di machine e deep learning possono comprendere solo valori numerici, costringendoci a eseguire alcune tecniche di incorporamento di parole sul nostro set di dati. L'inclusione di parole è il processo di rappresentazione delle parole in vettori di valore reale che possono codificare il significato della parola data.
Word2Vec: un metodo di incorporamento di parole non supervisionato sviluppato da Google. Utilizza le reti neurali per imparare da grandi set di dati di testo. Come suggerisce il nome, l'approccio Word2Vec converte ogni parola in un dato vettore.
GloVe: noto anche come Global Vector, è un modello di apprendimento automatico non supervisionato per ottenere rappresentazioni vettoriali di parole. Simile al metodo Word2Vec, l'algoritmo GloVe mappa le parole in spazi significativi in cui la distanza tra le parole è correlata alla somiglianza semantica.
TF-IDF: Abbreviazione di termine frequenza documento inversa frequenza, TF-IDF è un algoritmo di incorporamento di parole che valuta l'importanza di una parola all'interno di un determinato documento. Il TF-IDF assegna ad ogni parola un determinato punteggio per indicarne l'importanza in una serie di documenti.
Algoritmi di classificazione del testo
Ecco tre degli algoritmi di classificazione del testo più noti ed efficaci. Tieni presente che ci sono ulteriori algoritmi di definizione incorporati in ciascun metodo.
1. Classificazione del testo con Macchina vettoriale di supporto lineare ( SVM)
Considerato uno dei migliori algoritmi di classificazione del testo in circolazione, l'algoritmo della macchina vettoriale di supporto lineare traccia i punti dati forniti relativi alle loro caratteristiche date, quindi traccia una linea di adattamento migliore per dividere e classificare i dati in classi diverse.
2. Classificazione del testo con la Regressione logistica
La regressione logistica è una sottoclasse di regressione che si concentra principalmente sui problemi di classificazione. Utilizza un confine decisionale, una regressione e una distanza per valutare e classificare il set di dati.
3. Classificazione del testo con Naive Bayes
L'algoritmo di Naive Bayes classifica oggetti diversi in base alle loro caratteristiche fornite. Quindi traccia i confini del gruppo per estrapolare quelle classificazioni di gruppo da risolvere e classificare ulteriormente.
Errori da evitare nella classificazione del testo
Dati di train di scarsa qualità
Fornire al tuo algoritmo dati di bassa qualità comporterà previsioni future scadenti. Pensa ai dati come gli ingredienti del tuo programma.
Se usi ingredienti di bassa qualità o magari scaduti come pensi verrà fuori il piatto alla fine ? Una schifezza, anche se ti sei impegnato tanto.
Tuttavia, un problema molto comune tra i professionisti dell'apprendimento automatico è alimentare il modello di formazione con un set di dati troppo dettagliato che include funzionalità non necessarie. Il sovraffollamento dei dati con dati irrilevanti può comportare una diminuzione delle prestazioni del modello. Quando si tratta di scegliere e organizzare un set di dati, Less is More.
Un addestramento errato per testare rapporti di dati può influire notevolmente sulle prestazioni del modello e influire sulla riproduzione casuale e sul filtro. Con punti dati precisi che non sono distorti da altri fattori non necessari, il modello di addestramento funzionerà in modo più efficiente.
Quando si esegue il training del modello, scegliere un set di dati che soddisfi i requisiti del modello, filtrare i valori non necessari, mescolare il set di dati e testare la precisione del modello finale. Gli algoritmi più semplici richiedono meno tempo e risorse di calcolo; i modelli migliori sono quelli più semplici che possono risolvere problemi complessi.
Overfitting e Underfitting
La precisione dei modelli quando l'allenamento raggiunge un picco e poi si riduce lentamente man mano che l'allenamento continua. Questo è chiamato overfitting; il modello inizia ad apprendere modelli non intenzionali poiché la formazione è durata troppo a lungo. Prestare attenzione quando si ottiene un'elevata precisione sul set di addestramento poiché l'obiettivo principale è sviluppare modelli la cui accuratezza è radicata nel set di test (dati che il modello non ha mai visto prima).
D'altra parte, underfitting si ha quando il modello formativo ha ancora margini di miglioramento e non ha ancora raggiunto il suo massimo potenziale. I modelli scarsamente addestrati derivano dal periodo di tempo addestrato o sono eccessivamente regolati rispetto al set di dati. Questo esemplifica il punto di avere dati concisi e precisi.
Trovare il punto debole durante l'allenamento di un modello è fondamentale. La suddivisione del set di dati 80/20 è un buon inizio, ma l'ottimizzazione dei parametri potrebbe essere ciò di cui il tuo modello specifico ha bisogno per funzionare al meglio.
Formato testo errato
Sebbene non sia ampiamente menzionato in questo articolo, l'utilizzo del formato di testo corretto per il tuo problema di classificazione del testo porterà a risultati migliori. Alcuni approcci alla rappresentazione dei dati testuali includono GloVe , Word2Vec e modelli di incorporamento .
L'uso del formato di testo corretto migliorerà il modo in cui il modello legge e interpreta il set di dati e, a sua volta, lo aiuterà a comprendere i modelli.
Applicazioni di classificazione del testo
ecco alcuni eempi di applicazioni di classificazione del testo :
Filtraggio dello spam: ricercando determinate parole chiave, un'e-mail può essere classificata come utile o spam.
Classificazione del testo: utilizzando le classificazioni del testo, le applicazioni possono classificare diversi elementi (articoli, libri, ecc.) in classi diverse classificando i testi correlati come il nome dell'elemento, la descrizione e così via. L'utilizzo di tali tecniche può migliorare l'esperienza in quanto semplifica la navigazione degli utenti all'interno di un database.
Identificazione dell'incitamento all'odio: alcune società di social media utilizzano la classificazione del testo per rilevare e vietare commenti o post con manierismi offensivi in quanto non consentono di digitare e chattare alcuna variazione di volgarità in un gioco multiplayer per bambini.
Marketing e pubblicità: le aziende possono apportare modifiche specifiche per soddisfare i propri clienti comprendendo come gli utenti reagiscono a determinati prodotti. Può anche consigliare determinati prodotti in base alle recensioni degli utenti su prodotti simili. Gli algoritmi di classificazione del testo possono essere utilizzati insieme ai sistemi di raccomandazione, un altro algoritmo di deep learning utilizzato da molti siti Web online per ottenere affari ripetuti.
Set di dati per la classificazione del testo
Con tonnellate di set di dati etichettati e pronti per l'uso disponibili, puoi sempre cercare il set di dati perfetto che soddisfi i requisiti del tuo modello.
Sebbene tu possa affrontare alcuni problemi quando decidi quale utilizzare, nella parte successiva ti consiglieremo alcuni dei set di dati più noti disponibili per l'uso pubblico.
Siti web come Kaggle contengono una varietà di set di dati che coprono tutti gli argomenti. Prova a eseguire il tuo modello su un paio dei set di dati sopra menzionati per esercitarti!
Classificazione del testo e Machine Learning
Con il machine learning che ha avuto un enorme impatto nell'ultimo decennio, le aziende stanno provando ogni metodo possibile per utilizzare il machine learning per automatizzare i processi. Recensioni, commenti, post, articoli, giornali e documentazione hanno tutti un valore inestimabile nel testo. Con la classificazione del testo utilizzata in molti modi creativi per estrarre informazioni e modelli degli utenti, le aziende possono prendere decisioni supportate dai dati; i professionisti possono ottenere e apprendere informazioni preziose più velocemente che mai.
Conclusione sulla Classificazione del testo
Non è un segreto che le aziende stiano spendendo milioni di dollari cercando di estrarre quante più informazioni possibili. I dati sono la spina dorsale di qualsiasi azienda e più dati hai, maggiori sono le tue possibilità di prendere le decisioni giuste. Uno strumento che i data scientist possono utilizzare per estrarre i dati è la classificazione del testo. Ci auguriamo che il nostro post sul blog sulla classificazione del testo ti sia piaciuto. Se hai qualche domanda, usa i commenti qui sotto :)
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