在我们的数字世界中，企业每天处理大量数据。 数据使组织保持运转并帮助其做出更明智的决策。 企业中充斥着大量文档，从员工创建新文档到从各种来源（如电子邮件、门户、发票、收据、申请、提案、索赔等）进入组织的文档。
除非有人审查这些文档，否则无法了解特定文档的内容或处理它的最佳方法。 然而，手动处理每个文档以了解应该将其存储在何处以及如何存储是很困难的。
让我们探索文档分类，了解为什么文档分类对企业至关重要，并研究计算机视觉、自然语言处理和光学字符识别如何在文档分类或文档处理中发挥作用。
什么是文件分类？
手动文档分类任务可能是许多企业的巨大瓶颈，因为它们耗时、容易出错且耗费资源。 当使用基于 NLP 和 ML 的自动分类模型时，文档中的文本将被自动识别、标记和分类。
文档分类任务通常基于两种分类：文本和视觉。 文本分类基于内容的流派、主题或类型。 自然语言处理用于理解文本的概念、情感和上下文。 视觉分类是基于文档中存在的视觉结构元素使用计算机视觉和图像识别系统完成的。
为什么企业需要文件分类？
每个企业，无论大小，都必须处理文档以管理其日常运营。 由于无法手动处理每个文件，因此有必要采用自动文件分类系统。 文档分类系统允许企业组织内容并使其随时可用。
文档分类在从医院到企业的各个行业都有多个用例。
- 它帮助企业自动化文档管理和处理。
- 文档分类是一项单调且重复的任务，自动化流程可减少处理错误并缩短周转时间。
- 文档自动化还可以提高效率、可靠性和可扩展性。
文档分类与。 文本分类
文本分类和文档分类有时可以互换使用。 尽管两者之间存在细微差别，但重要的是要了解它们之间的区别。
文字分类 是关于使用技术来分析基于文本的文档中的文本。 文本可以分为不同的级别，例如
| 句子水平 | 分句级别 |
|---|---|
| 文本分类基于单个句子中的信息。 | 子句级别从句子中提取子表达式。 |
| 段落级别 | 文档级别 |
|---|---|
| 从单个段落中提取核心或最关键的信息。 | 从整个文档中提取重要信息。 |
文本分类是文档分类的一个子集，它完全处理对任何给定文档中的文本进行分类。 虽然文本分类只处理文本， 文件分类 既是文字的又是视觉的。 在文本分类中，仅使用文本进行分类，而在文档分类中，完整的文档可用于上下文。
文档分类如何工作？
文档分类可以使用两种方法完成：手动和自动。 在手动分类中，人类用户必须查看文档，找到概念之间的关系，并进行相应的分类。 在自动文档分类中，使用了机器学习和深度学习技术。 让我们通过了解业务流程中不同类型的文档来阐明文档分类方法。
结构化文件
文档包含具有一致编号和字体的格式良好的数据。 文档的排版也是一致的，没有偏差。 为此类结构化文档构建分类工具既简单又可预测。
非结构化文件
非结构化文档的内容以非结构化或开放格式呈现。 示例包括信件、合同和订单。 由于它们不一致，因此定位关键信息变得具有挑战性。
文档分类技术？
自动文档分类使用机器学习和自然语言处理技术来简化、自动化和加速分类过程。 机器学习使文档分类变得不那么麻烦、更快、更准确、可扩展且没有偏见。
文档分类可以使用三种技术来完成。 他们是
基于规则的技术
基于规则的技术基于为模型提供指令的语言模式和规则。 这些模型经过训练可以识别语言模式、形态、句法、语义等来标记文本。 这种技术可以不断改进，添加新规则并即兴创作以提取准确的见解。 然而，这种技术可能非常耗时、不可扩展且复杂。
监督学习
在监督学习中定义了一组标签，并手动标记了几个文本，以便机器学习系统可以学习做出准确的预测。 该算法是在一组标记文档上手动训练的。 您输入系统的数据越多，结果就越好。 例如，如果文字说“服务价格合理”，则标签应位于“定价”之下。 模型训练完成后，它可以自动预测未见过的文档。
无监督学习
在无监督学习中，相似的文档被分组到不同的集群中。 这种学习不需要任何先验知识。 这些文档根据字体、主题、模板等进行分类。 如果规则是预定义的、调整的和完善的，这个模型可以提供准确的分类。
文件分类过程
构建自动文档分类算法涉及深度学习和机器学习工作流程。
第 1 步：数据收集
数据收集 可能是训练文档分类算法中最关键的一步。 有必要收集各种类别的文档，以便算法可以学习如何对它们进行分类。
例如，如果您的模型需要分为五个不同的类别，则您的数据集必须至少包含每个类别 300 个文档。
此外，请确保您用于训练的数据集已正确标记。 如果数据集不正确，您构建的模型将充满问题。
第二步：参数确定
在训练模型之前，您必须确定用于训练机器学习模型的参数。 可以修改您在此阶段定义的指标，使模型的预测更加准确可靠。
第三步：模型训练
设置参数后，必须对模型进行训练。 如果您刚刚开始模型开发，您可以尝试使用开源数据集进行训练和测试。
如果模型通常使用机器学习算法，您可以导入模型或根据算法的逻辑执行编码。
第 4 步：模型评估
在训练后评估模型对于提高其有效性和准确性至关重要。 首先将数据集分为两个主要部分，一个用于训练，另一个用于测试。 使用 70% 的数据集来训练模型，其余的 30% 用于测试和评估。
现实生活中的用例
文档分类被用来解决几个业务问题。 虽然大多数用例不是分类任务，但该算法发现自己被用来解决几个现实生活中的问题。
垃圾邮件检测
文档分类，尤其是文本分类，用于检测不需要的垃圾邮件。 该模型经过训练以检测垃圾邮件短语及其频率，以确定邮件是否为垃圾邮件。 例如，Google 的 Gmail 垃圾邮件检测器使用自然语言处理技术来检测垃圾邮件中频繁出现的单词，并将邮件放入正确的文件夹中。
情感分析
通过社交聆听进行的情绪分析有助于企业了解他们的客户、他们的意见和评论。 通过对评论、反馈和投诉进行分类并根据它们的情感性质对其进行分类，基于 NLP 的模型有助于进行情感分析。 该模型经过训练以提取表示或具有正面或负面含义的词。
机票或优先级分类
任何企业的客户服务部门都会遇到许多服务请求和票据。 自动文档分类工具可以帮助处理大量票证。 使用 NLP，可以将优先票路由到正确的部门。 这显着提高了解析、处理和服务的速度。
物体识别
自动文档分类还用于通过根据类别对文档进行分类来处理文档中的大量视觉数据。 对象识别通常用于电子商务或制造单位以对产品进行分类。
开始使用由 AI 提供支持的文档分类
文档包含对业务运作至关重要的数据。 这些文档包含有价值的见解，可进一步推进组织的运营、服务和增长目标。
然而，对文档进行分类是一项繁琐而又必要的工作。 由于文档分类是一个挑战，尤其是在体积比较大的情况下，有必要有一个自动化的文档分类系统。
由机器学习算法训练的基于 AI 的文档分类模型高效、经济、无错误且准确。 但是，只有当您正在构建的模型在质量和准确标记的数据集上进行训练时，该过程才能开始。
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