NLP API voor tekstclassificatie (natuurlijke taalverwerking)

Tekstclassificatie is een techniek van machinaal leren die een reeks vooraf gedefinieerde categorieën toekent aan open tekst. 

Wat is tekstclassificatie? 

Tekstclassificeerders zijn krachtige hulpmiddelen voor het sorteren, ordenen en labelen van alle soorten tekst - van documenten, medische studies en bestanden tot inhoud op het web. 

Nieuwsberichten kunnen bijvoorbeeld worden gesorteerd op hun onderwerp; support tickets kunnen worden ingedeeld op hoe urgent ze zijn; chatgesprekken kunnen worden gecategoriseerd op taal; merkvermeldingen kunnen worden opgesplitst op basis van sentiment; en nog veel meer toepassingen. 

Tekstclassificatie is een essentiële taak bij natuurlijke taalverwerking en kent een groot aantal toepassingen, zoals sentimentanalyse, onderwerpidentificatie, het opsporen van spam en het herkennen van intenties.

Waarom is tekstclassificatie belangrijk?

Aangenomen wordt dat een groot deel van de gegevens (ongeveer 80%) ongestructureerd is, waarbij tekst een van de meest voorkomende vormen is. Omdat tekst ongeorganiseerd kan zijn, kan het begrijpen, categoriseren en verwerken ervan moeilijk en tijdrovend zijn.

Veel bedrijven halen dus niet het maximale uit dit soort materiaal. Dit is waar machine learning een rol gaat spelen met tekstclassificatie; organisaties kunnen allerlei belangrijke informatie uit e-mails, chatbotgesprekken, juridische papieren en enquêtes snel en voordelig structureren.

Ondernemingen kunnen profiteren van het gebruik van tekstgegevensanalyse, het automatiseren van hun bedrijfsvoering en het nemen van gefundeerde beslissingen op basis van de gegevens.

Populaire toepassingen voor tekstclassificatie

Er zijn veel voordelen verbonden aan het gebruik van tekstclassificatie-API's. Een van de belangrijkste voordelen is dat ze kunnen helpen het classificatieproces van tekst te automatiseren, waardoor tijd en moeite worden bespaard. Dit kan heel nuttig zijn bij grote hoeveelheden tekstgegevens. 

Tekstclassificatie API's kunnen ook helpen de nauwkeurigheid van tekstclassificatie te verbeteren, omdat ze meestal worden aangedreven door geavanceerde algoritmen en machine learning. Bovendien kunnen deze API's helpen irrelevante tekst te filteren, zodat het gemakkelijker wordt relevante inhoud te vinden. Tenslotte kunnen ze helpen het sentiment van tekst te identificeren, waardoor het gemakkelijker wordt te peilen hoe mensen zich voelen.

Classificeren van nieuwsartikelen en blogs

Een andere mogelijke toepassing van machinaal leren is het gebruik ervan om tekstdocumenten te sorteren in vooraf bepaalde categorieën. Hiervoor wordt een model onder toezicht getraind op gegevens die gelabeld zijn met de ruwe tekst en het doel. Nadat het model is getraind, kan het in echte scenario's worden gebruikt om labels toe te kennen aan nieuwe, ongeziene documenten zoals artikelen of blog berichten die in de toekomst worden aangemaakt.

Categoriseren van verzoeken om klantenondersteuning

Een bedrijf kan tekstclassificatie gebruiken om verzoeken om klantenondersteuning automatisch te categoriseren op onderwerp of om verzoeken te prioriteren en naar de juiste afdeling te leiden. 

Spamclassificatie

Tekstclassificatie heeft veel praktische toepassingen in verschillende bedrijfstakken. Een klassiek voorbeeld hiervan is een e-mail spamfilter, dat tekstclassificatie gebruikt om onderscheid te maken tussen spam en legitieme e-mails.

Sentimentanalyse

Tekstlabeling en sentimentevaluatie zijn veel gebruikte machine-leertaken, die gebruikt worden in vele toepassingen zoals productvoorspellingen, filmaanbevelingen, en meer.

Benaderingen voor tekstclassificatiesystemen

Tekstclassificatiesystemen kunnen in het algemeen verdeeld worden in drie categorieën: op regels gebaseerde, op machinaal leren gebaseerde en hybride systemen.

Op regels gebaseerde tekstclassificatie

Regelgebaseerde technieken maken gebruik van een reeks handgemaakte taalregels om teksten in verschillende groepen of klassen in te delen. Deze regels informeren het systeem om tekst aan te wijzen als deel van een bepaalde categorie, afhankelijk van de inhoud, door gebruik te maken van semantisch geassocieerde tekstuele componenten. 

Elke regel bestaat uit een antecedent of patroon en een toegewezen groep. Als je bijvoorbeeld een groot aantal nieuwe artikelen wilt indelen in categorieën als Sport, Politiek enz. kun je een op regels gebaseerd classificatiesysteem gebruiken. 

Je zou een aantal documenten handmatig moeten bekijken om taalkundige regels als deze te bedenken: 

Als het document woorden bevat als geld, dollar, BBP of inflatie hoort het thuis in de les Economie.

Op regels gebaseerde systemen zijn weliswaar begrijpelijk voor mensen, maar vereisen een overvloed aan kennis op dat gebied en zijn tijdrovend om op te zetten. Bovendien zijn ze moeilijk te handhaven omdat de toevoeging van nieuwe regels de resultaten van oude regels kan beïnvloeden, waardoor ze moeilijk uit te breiden zijn.

Op machinaal leren gebaseerde tekstclassificatie

Tekstclassificatie met behulp van machinaal leren is een gesuperviseerde leertaak. Het legt een verband tussen de invoergegevens (ruwe tekst) en de labels (ook wel doelvariabelen genoemd). 

Dit lijkt op niet-tekstclassificatieproblemen waarbij een gesuperviseerd algoritme wordt gebruikt op een tabeldataset om een klasse te voorzien, behalve dat bij tekstclassificatie de invoergegevens bestaan uit ruwe tekst in plaats van numerieke kenmerken. Net als elke andere gecontroleerde machine learning, heeft tekstclassificatie twee stadia: training en voorspelling.

Hybride systemen

Hybride systemen combineren een op machinaal leren getrainde basisclassificator met een op regels gebaseerd systeem om de uitkomsten verder te verfijnen. Deze hybride systemen kunnen getweakt worden door toevoeging van specifieke regels voor die tags die door de basisklasser niet nauwkeurig werden weergegeven.

TextCortex Tekstclassificatie API

Je kunt gebruik maken van de "Voltooiing" eindpunt gebruiken om willekeurige promptgegevens in te sturen en daarvoor een voltooiing te ontvangen. Deze techniek kan worden gebruikt voor andere taken, zoals tekstclassificatie of sentimentanalyse onderzoek, zoals besproken in dit artikel.

Sentimentanalyse van hotelrecensies

Stel je een scenario voor waarin je een sentimentanalyse wilt uitvoeren op je hotelrecensies. En een voorbeeld is het sturen van een prompt in een tekstveld als in: 

Voer een sentimentanalyse uit op de volgende zin. Antwoord met relevante categorieën en het respectievelijke sentiment voor de categorieën.

Zin: 'Ik hou echt van de netheid van de kamer echter, de badkamer was zo vies en het eten was niet slecht.'

Het antwoord op deze willekeurige vraag lijkt op het volgende voorbeeld:

"text":
‍
Netheid: Positief
Badkamer: Negatief
Eten: Neutraal

Zo kun je gebruik maken van ons voltooiingseindpunt om willekeurige promptverzoeken te sturen en die te gebruiken in tekstclassificatie.