NLP API für die Klassifizierung von Texten (Verarbeitung natürlicher Sprache)

Bei der Textklassifizierung handelt es sich um ein maschinelles Lernverfahren, bei dem einem offenen Text eine Reihe von vordefinierten Kategorien zugewiesen wird. 

Was ist Textklassifizierung? 

Textklassifikatoren sind leistungsstarke Werkzeuge zum Sortieren, Ordnen und Beschriften jeder Art von Text - von Dokumenten, medizinischen Studien und Dateien bis hin zu Inhalten im Internet. 

So lassen sich beispielsweise Nachrichten nach Themen sortieren, Support-Tickets nach ihrer Dringlichkeit einordnen, Chat-Konversationen nach Sprache kategorisieren, Markenerwähnungen nach ihrer Stimmung aufschlüsseln und viele weitere Anwendungen. 

Die Klassifizierung von Texten ist eine wesentliche Aufgabe bei der Verarbeitung natürlicher Sprache und wird in vielen Bereichen eingesetzt, z. B. bei der Stimmungsanalyse, der Themenidentifizierung, der Erkennung von Spam und der Erkennung von Absichten.

Warum ist die Textklassifizierung wichtig?

Man geht davon aus, dass ein großer Teil der Daten (etwa 80 %) unstrukturiert ist, wobei Text eine der am häufigsten vorkommenden Formen ist. Da Text unstrukturiert sein kann, kann es schwierig und zeitaufwändig sein, ihn zu verstehen, zu kategorisieren und zu verarbeiten.

Daher machen viele Unternehmen nicht das Beste aus dieser Art von Material. Hier kommt das maschinelle Lernen mit der Textklassifizierung ins Spiel: Unternehmen können alle Arten von wichtigen Informationen aus E-Mails, Chatbot-Konversationen, Rechtsdokumenten und Umfragen schnell und wirtschaftlich strukturieren.

Unternehmen können von der Nutzung der Textdatenanalyse profitieren, ihre Geschäftsabläufe automatisieren und auf der Grundlage der Daten fundierte Entscheidungen treffen.

Beliebte Anwendungsfälle für Textklassifizierung

Die Verwendung von Textklassifizierungs-APIs bietet viele Vorteile. Einer der Hauptvorteile besteht darin, dass sie dazu beitragen können, den Prozess der Klassifizierung von Text zu automatisieren und so Zeit und Mühe zu sparen. Dies kann beim Umgang mit großen Mengen an Textdaten sehr nützlich sein. 

Textklassifizierungs-APIs können auch dazu beitragen, die Genauigkeit der Textklassifizierung zu verbessern, da sie in der Regel auf fortschrittlichen Algorithmen und maschinellem Lernen beruhen. Außerdem können diese APIs dabei helfen, irrelevanten Text herauszufiltern, so dass relevante Inhalte leichter zu finden sind. Und schließlich können sie dabei helfen, die Stimmung eines Textes zu erkennen, so dass es einfacher wird, die Gefühle der Menschen zu beurteilen.

Klassifizierung von Nachrichtenartikeln und Blogs

Eine weitere mögliche Anwendung des maschinellen Lernens ist das Sortieren von Textdokumenten in vorgegebene Kategorien. Dazu wird ein überwachtes Modell auf Daten trainiert, die mit dem Rohtext und dem Ziel gekennzeichnet wurden. Nachdem das Modell trainiert wurde, kann es in realen Szenarien verwendet werden, um neuen, ungesehenen Dokumenten wie Artikeln oder blog Beiträgen, die in der Zukunft erstellt werden, Etiketten zuzuweisen.

Kategorisierung von Kundensupportanfragen

Ein Unternehmen könnte die Textklassifizierung nutzen, um Kunden-Supportanfragen automatisch nach Themen zu kategorisieren oder um Anfragen zu priorisieren und an die entsprechende Abteilung weiterzuleiten. 

Spam-Klassifizierung

Die Textklassifizierung hat viele praktische Anwendungen in verschiedenen Branchen. Ein klassisches Beispiel hierfür ist ein E-Mail-Spamfilter, der Textklassifizierung zur Unterscheidung zwischen Spam und legitimen E-Mails verwendet.

Sentiment-Analyse

Textlabeling und Sentiment-Evaluierung sind weit verbreitete Aufgaben des maschinellen Lernens, die in vielen Anwendungen wie Produktvorhersagen, Filmempfehlungen und mehr eingesetzt werden.

Ansätze für Textklassifizierungssysteme

Textklassifizierungssysteme lassen sich im Allgemeinen in drei Kategorien einteilen: regelbasierte, auf maschinellem Lernen basierende und hybride Systeme.

Regelbasierte Textklassifizierung

Bei regelbasierten Techniken wird eine Reihe von handgefertigten Sprachregeln verwendet, um Texte in bestimmte Gruppen oder Klassen einzuordnen. Diese Regeln geben dem System die Information, dass ein Text je nach seinem Inhalt einer bestimmten Kategorie zuzuordnen ist, indem semantisch assoziierte Textkomponenten verwendet werden. 

Jede Regel besteht aus einem Antezedens oder Muster und einer zugeordneten Gruppe. Wenn Sie z. B. eine große Anzahl neuer Artikel in Kategorien wie Sport, Politik usw. einordnen möchten, können Sie ein regelbasiertes Klassifizierungssystem verwenden. 

Sie müssten einige Dokumente manuell überprüfen, um linguistische Regeln wie diese zu entwickeln: 

Wenn das Dokument Wörter wie Geld, Dollar, BIP oder Inflation enthält, gehört es in den Wirtschaftsunterricht.

Regelbasierte Systeme sind zwar für den Menschen verständlich, erfordern aber ein hohes Maß an Fachwissen und sind zeitaufwändig in der Einrichtung. Außerdem sind sie schwer aufrechtzuerhalten, da das Hinzufügen neuer Regeln die Ergebnisse alter Regeln beeinflussen kann, was ihre Erweiterung erschwert.

Auf maschinellem Lernen basierende Textklassifizierung

Die Textklassifizierung durch maschinelles Lernen ist eine überwachte Lernaufgabe. Dabei wird eine Assoziation zwischen den Eingabedaten (Rohtext) und den Bezeichnungen (auch als Zielvariablen bezeichnet) hergestellt. 

Dies ist vergleichbar mit Nicht-Text-Klassifizierungsproblemen, bei denen ein überwachter Algorithmus auf einen Tabellendatensatz angewandt wird, um eine Klasse vorherzusagen, mit dem Unterschied, dass bei der Textklassifizierung die Eingabedaten aus Rohtext und nicht aus numerischen Merkmalen bestehen. Wie jedes andere überwachte maschinelle Lernen besteht auch die Textklassifizierung aus zwei Phasen: Training und Vorhersage.

Hybride Systeme

Hybride Systeme verbinden einen durch maschinelles Lernen trainierten Basisklassifikator mit einem regelbasierten System, um die Ergebnisse weiter zu verfeinern. Diese hybriden Systeme können durch Hinzufügung spezifischer Regeln für diejenigen Tags optimiert werden, die vom Basisklassifikator nicht korrekt dargestellt wurden.

TextCortex Text-Klassifizierung API

Sie können die Funktion "Vervollständigung" Endpunkt verwenden, um beliebige Prompt-Daten zu übermitteln und eine Vervollständigung dafür zu erhalten. Diese Technik kann auch für andere Aufgaben eingesetzt werden, z. B. für die Klassifizierung von Texten oder die Erforschung von Gefühlen, wie in diesem Artikel beschrieben.

Stimmungsanalyse von Hotelbewertungen

Stellen wir uns ein Szenario vor, in dem Sie eine Stimmungsanalyse für Ihre Hotelbewertungen durchführen möchten. Ein Beispiel wäre das Senden einer Eingabeaufforderung im Textfeld wie in: 

Führen Sie eine Stimmungsanalyse für den folgenden Satz durch. Beantworten Sie den Satz mit den entsprechenden Kategorien und dem jeweiligen Gefühl für die Kategorien.

Satz: "Mir gefällt die Sauberkeit des Zimmers sehr gut, aber das Bad war so schmutzig und das Essen war nicht schlecht.

Die Antwort auf diese willkürliche Eingabeaufforderung wird wie im folgenden Beispiel aussehen:

"text":
‍
Sauberkeit: Positiv
Toilette: Negativ
Essen: Neutral

Auf diese Weise können Sie unseren Vervollständigungsendpunkt nutzen, um beliebige Eingabeaufforderungen zu senden und in der Textklassifizierung zu verwenden.