Yn ein byd digidol, mae busnesau yn prosesu tunnell o ddata bob dydd. Mae data yn cadw'r sefydliad i redeg ac yn ei helpu i wneud penderfyniadau mwy gwybodus. Mae busnesau yn llawn o ddogfennau, o weithwyr yn creu rhai newydd i ddogfennau sy'n dod i mewn i'r sefydliad o wahanol ffynonellau megis e-byst, pyrth, anfonebau, derbynebau, ceisiadau, cynigion, hawliadau, a mwy.
Oni bai bod rhywun yn adolygu'r dogfennau hyn, nid oes unrhyw ffordd i wybod beth yw pwrpas dogfen benodol na'r ffordd orau o'i phrosesu. Fodd bynnag, mae'n anodd prosesu pob dogfen â llaw i wybod ble a sut y dylid ei storio.
Gadewch inni archwilio dosbarthiad dogfennau, deall pam mae dosbarthu dogfennau yn hanfodol i fusnes, ac astudio sut mae Gweledigaeth Gyfrifiadurol, Prosesu Iaith Naturiol, a Chydnabod Cymeriad Optegol yn chwarae rhan mewn Dosbarthu Dogfennau neu Brosesu Dogfennau.
Beth yw Dosbarthiad Dogfen?
Gall tasgau dosbarthu dogfennau â llaw fod yn dagfa enfawr i lawer o fusnesau gan eu bod yn cymryd llawer o amser, yn dueddol o gamgymeriadau ac yn cymryd llawer o adnoddau. Pan ddefnyddir modelau dosbarthu awtomatig yn seiliedig ar NLP ac ML, mae'r testun mewn dogfen yn cael ei nodi, ei dagio a'i gategoreiddio'n awtomatig.
Yn gyffredinol, mae tasgau dosbarthu dogfennau yn seiliedig ar ddau ddosbarthiad: testun a gweledol. Mae dosbarthiad testun yn seiliedig ar genre, thema neu fath y cynnwys. Defnyddir Prosesu Iaith Naturiol i ddeall cysyniad, emosiynau a chyd-destun y testun. Gwneir dosbarthiad gweledol yn seiliedig ar yr elfennau strwythurol gweledol sy'n bresennol yn y ddogfen gan ddefnyddio Golwg Cyfrifiadurol a systemau adnabod delweddau.
Pam mae angen Dosbarthiad Dogfennau ar fusnesau?
Rhaid i bob busnes, mawr a bach, ymdrin â dogfennaeth i reoli ei weithrediadau bob dydd. Gan ei bod yn amhosibl prosesu pob dogfen â llaw, mae angen defnyddio system dosbarthu dogfennau awtomatig. Mae'r system dosbarthu dogfennau yn caniatáu i fusnesau drefnu cynnwys a sicrhau ei fod ar gael unrhyw bryd.
Mae gan ddosbarthu dogfennau sawl achos defnydd mewn amrywiol ddiwydiannau, o ysbytai i fusnesau.
- Mae'n helpu busnesau i awtomeiddio prosesau rheoli a phrosesu dogfennau.
- Mae dosbarthu dogfennau yn dasg gyffredin ac ailadroddus, mae awtomeiddio'r broses yn lleihau gwallau prosesu ac yn gwella'r amser troi.
- Mae awtomeiddio dogfennau hefyd yn gwella effeithlonrwydd, dibynadwyedd a scalability.
Dosbarthiad Dogfen Vs. Dosbarthiad Testun
Weithiau defnyddir dosbarthiad testun a dosbarthiad dogfennau yn gyfnewidiol. Er bod ychydig iawn o wahaniaeth rhwng y ddau, mae'n bwysig gwybod sut maen nhw'n gwahaniaethu.
Dosbarthiad testun yn ymwneud â defnyddio technegau i ddadansoddi testun mewn dogfennau testun. Gellir dosbarthu'r testun ar wahanol lefelau, megis
| Lefel Dedfryd | Lefel Is-ddedfryd |
|---|---|
| Mae dosbarthiad y testun yn seiliedig ar y wybodaeth mewn un frawddeg. | Mae lefel yr is-ddedfrydau yn tynnu is-fynegiadau o fewn brawddegau. |
| Lefel Paragraff | Lefel Dogfen |
|---|---|
| Yn tynnu'r wybodaeth graidd neu fwyaf hanfodol o un paragraff. | Tynnwch wybodaeth bwysig o'r ddogfen gyfan. |
Mae dosbarthiad testun yn is-set o ddosbarthu dogfennau sy'n ymdrin yn gyfan gwbl â dosbarthu'r testun mewn unrhyw ddogfen benodol. Er bod dosbarthiad testun yn delio â'r testun yn unig, dosbarthiad dogfen yn destunol ac yn weledol. Wrth ddosbarthu testun, dim ond y testun a ddefnyddir i ddosbarthu, tra, wrth ddosbarthu dogfennau, gellir defnyddio'r ddogfen gyflawn fel cyd-destun.
Sut mae Dosbarthiad Dogfen yn gweithio?
Gellir dosbarthu dogfennau gan ddefnyddio dau ddull: llaw ac awtomatig. Wrth ddosbarthu â llaw, rhaid i ddefnyddiwr dynol adolygu dogfennau, dod o hyd i berthynas rhwng cysyniadau, a chategoreiddio yn unol â hynny. Wrth ddosbarthu dogfennau'n awtomatig, defnyddir dysgu peiriant a thechnegau dysgu dwfn. Gadewch i ni ddatrys dulliau dosbarthu dogfennau trwy ddeall y gwahanol fathau o ddogfennau y mae busnes yn eu prosesu.
Dogfennau Strwythuredig
Mae dogfen yn cynnwys data wedi'i fformatio'n dda gyda rhifau a ffontiau cyson. Mae cynllun y ddogfen hefyd yn gyson ac nid oes unrhyw wyriadau. Mae offer dosbarthu adeiladau ar gyfer dogfennau strwythuredig o'r fath yn hawdd ac yn rhagweladwy.
Dogfennau Anstrwythuredig
Mae cynnwys dogfen anstrwythuredig wedi'i chyflwyno mewn fformat anstrwythuredig neu agored. Mae enghreifftiau'n cynnwys llythyrau, contractau a gorchmynion. Gan eu bod yn anghyson, mae dod o hyd i wybodaeth hanfodol yn her.
Technegau Dosbarthu Dogfennau?
Mae dosbarthiad dogfennau awtomatig yn defnyddio technegau Dysgu Peiriannau a Phrosesu Iaith Naturiol i symleiddio, awtomeiddio a chyflymu'r broses gategoreiddio. Mae dysgu peiriant yn gwneud dosbarthu dogfennau yn llai beichus, yn gyflymach, yn fwy cywir, graddadwy, a diduedd.
Gellir dosbarthu dogfennau gan ddefnyddio tair techneg. Mae nhw
Techneg Seiliedig ar Reolau
Mae'r dechneg sy'n seiliedig ar reolau yn seiliedig ar batrymau ieithyddol a rheolau sy'n rhoi cyfarwyddiadau i'r model. Mae'r modelau wedi'u hyfforddi i adnabod patrymau iaith, morffoleg, cystrawen, semanteg, a mwy i dagio'r testun. Gellir gwella'r dechneg hon yn gyson, ychwanegu rheolau newydd a'u haddasu'n fyrfyfyr i gael mewnwelediadau cywir. Fodd bynnag, gall y dechneg hon gymryd llawer o amser, na ellir ei graddio, a gall fod yn gymhleth.
Dysgu dan Oruchwyliaeth
Diffinnir set o dagiau mewn dysgu dan oruchwyliaeth, a chaiff sawl testun eu tagio â llaw fel y gall y system dysgu peiriant ddysgu gwneud rhagfynegiadau cywir. Mae'r algorithm wedi'i hyfforddi â llaw ar set o ddogfennau wedi'u tagio. Po fwyaf o ddata rydych chi'n ei fwydo i'r system, y gorau fydd y canlyniad. Er enghraifft, os yw'r testun yn dweud, 'Roedd y gwasanaeth yn fforddiadwy,' dylai'r tag fod o dan 'pricing.' Unwaith y bydd hyfforddiant y model wedi'i gwblhau, gall ragfynegi dogfennau nas gwelwyd yn awtomatig.
Dysgu heb Oruchwyliaeth
Mewn dysgu heb oruchwyliaeth, caiff dogfennau tebyg eu grwpio i wahanol glystyrau. Nid yw'r dysgu hwn yn gofyn am unrhyw wybodaeth flaenorol. Mae'r dogfennau wedi'u categoreiddio yn seiliedig ar ffontiau, themâu, templedi, a mwy. Os yw'r rheolau wedi'u diffinio ymlaen llaw, eu haddasu a'u perffeithio, gall y model hwn ddarparu dosbarthiad gyda chywirdeb.
Proses Dosbarthu Dogfennau
Mae adeiladu algorithm dosbarthu dogfennau awtomataidd yn cynnwys dysgu dwfn a llifoedd gwaith dysgu peirianyddol.
Cam 1: Casglu Data
Casglu data efallai mai dyma'r cam mwyaf hanfodol mewn algorithmau dosbarthu dogfennau hyfforddi. Mae angen casglu dogfennau o wahanol gategorïau fel y gall yr algorithm ddysgu sut i'w dosbarthu.
Er enghraifft, os oes angen i'ch model ddosbarthu'n bum categori gwahanol, rhaid i chi gael set ddata sy'n cynnwys o leiaf 300 o ddogfennau fesul categori.
Hefyd, sicrhewch fod y set ddata rydych chi'n ei defnyddio ar gyfer yr hyfforddiant wedi'i thagio'n gywir. Os yw'r set ddata yn anghywir, bydd y model a adeiladwch yn frith o broblemau.
Cam 2: Penderfyniad Paramedr
Cyn hyfforddi'r model, rhaid i chi benderfynu ar y paramedrau i hyfforddi'r modelau dysgu peiriant. Gellir addasu'r metrigau rydych chi'n eu diffinio ar y cam hwn i wneud y model yn fwy cywir a dibynadwy yn ei ragfynegiadau.
Cam 3: Hyfforddiant Model
Ar ôl gosod y paramedrau, rhaid hyfforddi'r model. Os ydych newydd ddechrau datblygu modelau, gallwch geisio defnyddio setiau data ffynhonnell agored at ddibenion hyfforddi a phrofi.
Os yw'r model fel arfer yn gweithio gydag algorithm dysgu peiriant, gallwch fewnforio'r model neu berfformio codio yn seiliedig ar resymeg yr algorithm.
Cam 4: Gwerthusiad Model
Mae gwerthuso'r model ar ôl yr hyfforddiant yn hanfodol i wella ei effeithiolrwydd a'i gywirdeb. Dechreuwch trwy rannu'r set ddata yn ddwy adran eang, un ar gyfer hyfforddiant a'r llall ar gyfer profi. Defnyddiwch 70% o'r set ddata ar gyfer hyfforddi'r model, a'r gweddill, 30%, ar gyfer profi a gwerthuso.
Achosion defnydd bywyd go iawn
Mae dosbarthiad dogfennau yn cael ei ddefnyddio i fynd i'r afael â nifer o broblemau busnes. Er nad yw'r rhan fwyaf o achosion defnydd yn dasgau dosbarthu, mae'r algorithm yn cael ei ddefnyddio i ddatrys nifer o broblemau bywyd go iawn.
Canfod Sbam
Defnyddir dosbarthiad dogfen, yn enwedig dosbarthiad testun, i ganfod sbam digroeso. Mae'r model wedi'i hyfforddi i ganfod ymadroddion sbam a'u hamlder i benderfynu a yw'r neges yn sbam. Er enghraifft, mae synhwyrydd Gmail Spam Google yn defnyddio'r dechneg Prosesu Iaith Naturiol i ganfod geiriau sy'n digwydd yn aml mewn negeseuon sothach a gollwng y post yn y ffolder cywir.
Dadansoddiad Sentiment
Mae dadansoddi teimladau trwy wrando cymdeithasol yn helpu busnesau i ddeall eu cwsmeriaid, eu barn, a'u hadolygiadau. Trwy ddosbarthu adolygiadau, adborth, a chwynion a'u categoreiddio yn seiliedig ar eu natur emosiynol, mae'r modelau sy'n seiliedig ar NLP yn helpu i ddadansoddi teimladau. Mae'r model wedi'i hyfforddi i echdynnu geiriau sy'n dynodi neu sydd â chynodiadau cadarnhaol neu negyddol.
Dosbarthiad Tocyn neu Flaenoriaeth
Mae adran gwasanaeth cwsmeriaid unrhyw fusnes yn dod ar draws llawer o geisiadau gwasanaeth a thocynnau. Gall offeryn dosbarthu dogfennau awtomataidd helpu i fynd trwy'r nifer enfawr o docynnau. Gan ddefnyddio NLP, gellir cyfeirio tocynnau blaenoriaeth i'r adran gywir. Mae hyn yn gwella cyflymder datrys, prosesu a gwasanaethu yn sylweddol.
Cydnabod Gwrthrych
Defnyddir dosbarthiad dogfennau awtomataidd hefyd i brosesu llawer iawn o ddata gweledol mewn dogfennau trwy eu dosbarthu yn ôl categorïau. Defnyddir adnabod gwrthrychau fel arfer mewn unedau eFasnach neu weithgynhyrchu i ddosbarthu cynhyrchion.
Cychwyn Arni gyda Dosbarthu Dogfennau Wedi'i Bweru gan AI
Mae dogfennau'n cynnwys data sy'n hanfodol i weithrediad y busnes. Mae'r dogfennau'n cynnwys mewnwelediadau gwerthfawr sy'n hyrwyddo gweithrediadau, gwasanaethau a nodau twf sefydliad.
Fodd bynnag, mae dosbarthu dogfennau yn dasg ddiflas ond angenrheidiol. Gan fod dosbarthiad dogfennau yn her, yn enwedig os yw'r cyfaint yn gymharol uchel, mae angen system dosbarthu dogfennau awtomataidd.
Mae model dosbarthu dogfennau seiliedig ar AI wedi'i hyfforddi gan algorithmau dysgu peiriant yn effeithlon, yn gost-effeithiol, yn rhydd o wallau, ac yn gywir. Ond dim ond pan fydd y model rydych chi'n ei adeiladu wedi'i hyfforddi ar setiau data ansawdd ac wedi'u tagio'n gywir y gall y broses gychwyn.
Shaip yn dod i chi setiau data wedi'u tagio ymlaen llaw sy'n helpu i ddatblygu modelau dosbarthu cywir. Cysylltwch â ni i ddechrau gyda'ch teclyn dosbarthu dogfennau ar unwaith.
