NLP API per la classificazione del testo (elaborazione del linguaggio naturale)

La classificazione del testo è una tecnica di apprendimento automatico che assegna una serie di categorie predefinite a un testo aperto. 

Che cos'è la classificazione del testo? 

I classificatori di testo sono strumenti potenti per ordinare, classificare ed etichettare qualsiasi tipo di testo, dai documenti, agli studi medici, ai file e ai contenuti sul web. 

Ad esempio, le notizie possono essere ordinate in base all'argomento; i ticket di assistenza possono essere classificati in base all'urgenza; le conversazioni in chat possono essere classificate in base alla lingua; le menzioni dei marchi possono essere suddivise in base al sentiment e molte altre applicazioni. 

La classificazione dei testi è un'attività essenziale nell'elaborazione del linguaggio naturale e ha un'ampia gamma di utilizzi, come l'analisi del sentimento, l'identificazione degli argomenti, il rilevamento dello spam e il riconoscimento delle intenzioni.

Perché la classificazione del testo è importante?

Si ritiene che gran parte dei dati (circa l'80%) sia non strutturata e il testo è una delle forme più frequenti. Poiché il testo può essere disorganizzato, comprenderlo, categorizzarlo ed elaborarlo può essere difficile e richiede molto tempo.

Per questo motivo, molte aziende non sfruttano al meglio questo tipo di materiale. È qui che l'apprendimento automatico entra in gioco con la classificazione dei testi; le organizzazioni sono in grado di strutturare tutti i tipi di informazioni importanti provenienti da e-mail, conversazioni con i chatbot, documenti legali e sondaggi in modo rapido ed economico.

Le aziende possono trarre vantaggio dall'utilizzo dell'analisi dei dati testuali, automatizzando le operazioni aziendali e prendendo decisioni informate sulla base dei dati.

Casi d'uso popolari per la classificazione del testo

I vantaggi dell'utilizzo delle API di classificazione del testo sono molteplici. Uno dei principali è che possono aiutare ad automatizzare il processo di classificazione del testo, risparmiando tempo e fatica. Questo può essere molto utile quando si ha a che fare con grandi quantità di dati testuali. 

Le API di classificazione del testo possono anche aiutare a migliorare l'accuratezza della classificazione del testo, in quanto sono tipicamente basate su algoritmi avanzati e sull'apprendimento automatico. Inoltre, queste API possono aiutare a filtrare il testo irrilevante, rendendo più facile la ricerca di contenuti rilevanti. Infine, possono aiutare a identificare il sentiment del testo, rendendo più facile valutare i sentimenti delle persone.

Classificare articoli di notizie e blog

Un'altra potenziale applicazione dell'apprendimento automatico è quella di utilizzarlo per ordinare i documenti di testo in categorie prestabilite. Ciò comporta l'addestramento di un modello supervisionato su dati che sono stati etichettati con il testo grezzo e l'obiettivo. Una volta addestrato, il modello può essere utilizzato in scenari reali per assegnare etichette a nuovi documenti inediti come articoli o post di blog che verranno creati in futuro.

Categorizzazione delle richieste di assistenza clienti

Un'azienda potrebbe utilizzare la classificazione del testo per classificare automaticamente le richieste di assistenza dei clienti in base all'argomento o per assegnare le priorità e instradare le richieste al reparto appropriato. 

Classificazione dello spam

La classificazione del testo ha molte applicazioni pratiche in diversi settori. Un esempio classico è quello dei filtri antispam per le e-mail, che utilizzano la classificazione del testo per distinguere le e-mail di spam da quelle legittime.

Analisi del sentimento

L'etichettatura del testo e la valutazione del sentiment sono attività di apprendimento automatico ampiamente utilizzate in molte applicazioni, come le previsioni sui prodotti, le raccomandazioni sui film e altro ancora.

Approcci per i sistemi di classificazione del testo

I sistemi di classificazione del testo possono essere generalmente suddivisi in tre categorie: sistemi basati su regole, sistemi basati sull'apprendimento automatico e sistemi ibridi.

Classificazione del testo basata su regole

Le tecniche basate su regole impiegano un insieme di regole linguistiche artigianali per assegnare i testi a gruppi o classi distinte. Queste regole informano il sistema per designare il testo come parte di una certa categoria in base al suo contenuto, utilizzando componenti testuali semanticamente associati. 

Ogni regola è composta da un antecedente o modello e da un gruppo assegnato. Ad esempio, se vuoi suddividere un gran numero di nuovi articoli in categorie come Sport, Politica e così via, puoi utilizzare un sistema di classificazione basato su regole. 

Dovresti esaminare manualmente alcuni documenti per elaborare regole linguistiche come questa: 

Se il documento contiene parole come denaro, dollaro, PIL o inflazione, appartiene alla classe di Economia.

I sistemi basati su regole, pur essendo comprensibili per le persone, richiedono un'abbondante conoscenza del settore e richiedono molto tempo per essere impostati. Inoltre, sono difficili da mantenere perché l'aggiunta di nuove regole può influenzare i risultati di quelle vecchie, rendendo difficile la loro espansione.

Classificazione del testo basata sull'apprendimento automatico

La classificazione del testo tramite l'apprendimento automatico è un'attività di apprendimento supervisionato. Crea un'associazione tra i dati di input (testo grezzo) e le etichette (note anche come variabili target). 

Si tratta di un problema simile a quello della classificazione non testuale, in cui viene utilizzato un algoritmo supervisionato su un set di dati tabellari per prevedere una classe, ma nella classificazione testuale i dati di input sono costituiti da testo grezzo anziché da caratteristiche numeriche. Proprio come qualsiasi altro apprendimento automatico supervisionato, la classificazione testuale prevede due fasi: l'addestramento e la predizione.

Sistemi ibridi

I sistemi ibridi uniscono un classificatore di base addestrato dall'apprendimento automatico e un sistema basato su regole per perfezionare ulteriormente i risultati. Questi sistemi ibridi possono essere perfezionati con l'aggiunta di regole specifiche per quei tag che non sono stati rappresentati con precisione dal classificatore di base.

TextCortex Classificazione del testo API

Puoi utilizzare il pulsante "Completamento" per inviare dati arbitrari e ricevere un completamento. Questa tecnica può essere utilizzata per gestire altri compiti come la classificazione del testo o l'esplorazione dell'analisi del sentimento, come discusso in questo articolo.

Analisi del sentimento sulle recensioni degli hotel

Immaginiamo uno scenario in cui vuoi eseguire un'analisi del sentiment sulle recensioni dei tuoi hotel. Un esempio potrebbe essere l'invio di un messaggio nel campo di testo, come ad esempio: 

Esegui un'analisi del sentiment sulla seguente frase. Rispondi con le categorie pertinenti e il rispettivo sentiment per le categorie.

Frase: "Mi piace molto la pulizia della stanza, ma il bagno era molto sporco e il cibo non era male".

La risposta generata da questo prompt arbitrario assomiglierà al seguente esempio:

"text":
‍
Pulizia: Positivo
Bagno: Negativo
Cibo: Neutro

In questo modo puoi utilizzare il nostro endpoint di completamento per inviare richieste di richiesta arbitrarie e utilizzarle nella classificazione del testo.