NLP API pour la classification des textes (traitement du langage naturel)

La classification des textes est une technique d'apprentissage automatique qui attribue un ensemble de catégories prédéfinies à un texte ouvert. 

Qu'est-ce que la classification des textes ? 

Les classificateurs de texte sont des outils puissants qui permettent de trier, d'ordonner et d'étiqueter n'importe quel type de texte, qu'il s'agisse de documents, d'études médicales, de fichiers ou de contenu sur le web. 

Par exemple, les nouvelles peuvent être triées en fonction de leur sujet ; les tickets d'assistance peuvent être classés en fonction de leur degré d'urgence ; les conversations en ligne peuvent être classées en fonction de la langue ; les mentions de marques peuvent être divisées en fonction du sentiment ; et bien d'autres applications encore. 

La classification des textes est une tâche essentielle dans le traitement du langage naturel et elle a un large éventail d'utilisations telles que l'analyse des sentiments, l'identification des sujets, la détection des spams et la reconnaissance des intentions.

Pourquoi la classification des textes est-elle importante ?

On estime qu'une grande partie des données (environ 80 %) n'est pas structurée, le texte étant l'une des formes les plus fréquentes. Comme le texte peut être désorganisé, sa compréhension, sa catégorisation et son traitement peuvent être difficiles et prendre du temps.

Ainsi, de nombreuses entreprises ne tirent pas le meilleur parti de ce type de matériel. C'est là que l'apprentissage automatique entre en jeu avec la classification des textes ; les organisations sont en mesure de structurer rapidement et économiquement toutes sortes d'informations importantes provenant de courriels, de conversations avec des chatbots, de documents juridiques et d'enquêtes.

Les entreprises peuvent tirer profit de l'analyse des données textuelles, de l'automatisation de leurs opérations commerciales et de la prise de décisions éclairées sur la base des données.

Cas d'utilisation populaires pour la classification des textes

L'utilisation des API de classification de texte présente de nombreux avantages. L'un des principaux est qu'elles permettent d'automatiser le processus de classification des textes, ce qui permet d'économiser du temps et des efforts. Cela peut s'avérer très utile lorsqu'il s'agit de traiter de grandes quantités de données textuelles. 

Les API de classification de texte peuvent également contribuer à améliorer la précision de la classification de texte, car elles sont généralement alimentées par des algorithmes avancés et l'apprentissage automatique. En outre, ces API peuvent aider à filtrer les textes non pertinents, ce qui facilite la recherche de contenu pertinent. Enfin, elles peuvent aider à identifier le sentiment du texte, ce qui permet d'évaluer plus facilement ce que ressentent les gens.

Classer les articles de presse et les blogs

Une autre application potentielle de l'apprentissage automatique consiste à l'utiliser pour trier des documents textuels dans des catégories prédéterminées. Cela implique l'entraînement d'un modèle supervisé sur des données qui ont été étiquetées avec le texte brut et la cible. Une fois le modèle formé, il peut être utilisé dans des scénarios réels pour attribuer des étiquettes à de nouveaux documents inédits, tels que des articles ou des messages blog , qui seront créés ultérieurement.

Catégorisation des demandes d'assistance à la clientèle

Une entreprise peut utiliser la classification des textes pour classer automatiquement les demandes d'assistance des clients par sujet ou pour hiérarchiser et acheminer les demandes vers le service approprié. 

Classification du spam

La classification des textes a de nombreuses applications pratiques dans différents secteurs. Un exemple classique est le filtre anti-spam, qui utilise la classification de texte pour différencier les spams des courriels légitimes.

Analyse des sentiments

L'étiquetage des textes et l'évaluation des sentiments sont des tâches d'apprentissage automatique largement utilisées dans de nombreuses applications telles que les prévisions de produits, les recommandations de films, etc.

Approches pour les systèmes de classification des textes

Les systèmes de classification de textes peuvent généralement être divisés en trois catégories : les systèmes basés sur des règles, les systèmes basés sur l'apprentissage automatique et les systèmes hybrides.

Classification de textes basée sur des règles

Les techniques basées sur des règles utilisent un ensemble de règles linguistiques élaborées à la main pour classer les textes dans des groupes ou des classes distincts. Ces règles permettent au système de désigner un texte comme faisant partie d'une certaine catégorie en fonction de son contenu, en utilisant des composants textuels sémantiquement associés. 

Chaque règle est composée d'un antécédent ou d'un modèle et d'un groupe assigné. Par exemple, si l'on souhaite répartir un grand nombre de nouveaux articles dans des catégories telles que Sports, Politique, etc., on peut utiliser un système de classification basé sur des règles. 

Il faudrait examiner manuellement certains documents pour élaborer des règles linguistiques comme celle-ci : 

Si le document contient des mots comme argent, dollar, PIB ou inflation, il appartient à la classe d'économie.

Les systèmes fondés sur des règles, bien que compréhensibles pour les gens, nécessitent une abondance de connaissances dans le domaine et prennent beaucoup de temps à mettre en place. En outre, ils sont difficiles à maintenir, car l'ajout de nouvelles règles peut influencer les résultats des anciennes, ce qui rend leur expansion difficile.

Classification des textes basée sur l'apprentissage automatique

La classification de textes à l'aide de l'apprentissage automatique est une tâche d'apprentissage supervisée. Elle crée une association entre les données d'entrée (texte brut) et les étiquettes (également appelées variables cibles). 

Cela ressemble aux problèmes de classification non textuelle où un algorithme supervisé est utilisé sur un ensemble de données de tableau pour anticiper une classe, sauf que dans la classification textuelle, les données d'entrée consistent en du texte brut plutôt qu'en des caractéristiques numériques. Comme tout autre apprentissage automatique supervisé, la classification de textes comporte deux étapes : la formation et la prédiction.

Systèmes hybrides

Les systèmes hybrides associent un classificateur de base formé par l'apprentissage automatique et un système basé sur des règles pour affiner les résultats. Ces systèmes hybrides peuvent être améliorés par l'ajout de règles spécifiques pour les étiquettes qui n'ont pas été correctement décrites par le classificateur de base.

TextCortex Classification des textes API

Tu peux utiliser la fonction "Achèvement"pour soumettre des données arbitraires et recevoir un résultat. Cette technique peut être employée pour traiter d'autres tâches telles que la classification de textes ou l'exploration de l'analyse des sentiments, comme nous le verrons dans cet article.

Analyse des sentiments sur les commentaires d'hôtels

Imaginons un scénario dans lequel tu voudrais effectuer une analyse des sentiments sur les commentaires de ton hôtel. Un exemple serait d'envoyer une invite dans un champ de texte comme dans : 

Effectue une analyse des sentiments sur la phrase suivante. Réponds en indiquant les catégories pertinentes et le sentiment respectif pour les catégories.

Phrase : " J'aime beaucoup la propreté de la chambre, mais la salle de bain était très sale et la nourriture n'était pas mauvaise.

La réponse générée par cette invite arbitraire ressemblera à l'exemple suivant :

"text" :
‍
Propreté : Positif
Salle de bain : Négatif
Nourriture : Neutre

C'est ainsi que tu peux utiliser notre point de terminaison d'achèvement pour envoyer des demandes d'invite arbitraires et les utiliser dans la classification du texte.