AI- അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഡോക്യുമെന്റ് വർഗ്ഗീകരണം - ആനുകൂല്യങ്ങൾ, പ്രോസസ്സ്, ഉപയോഗ കേസുകൾ

നമ്മുടെ ഡിജിറ്റൽ ലോകത്ത്, ബിസിനസുകൾ പ്രതിദിനം ടൺ കണക്കിന് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. ഡാറ്റ ഓർഗനൈസേഷന്റെ പ്രവർത്തനത്തെ നിലനിർത്തുകയും കൂടുതൽ അറിവുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പുതിയവ സൃഷ്‌ടിക്കുന്ന ജീവനക്കാർ മുതൽ ഇമെയിലുകൾ, പോർട്ടലുകൾ, ഇൻവോയ്‌സുകൾ, രസീതുകൾ, അപേക്ഷകൾ, നിർദ്ദേശങ്ങൾ, ക്ലെയിമുകൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും പോലുള്ള വിവിധ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്ന് ഓർഗനൈസേഷനിലേക്ക് പ്രവേശിക്കുന്ന ഡോക്യുമെന്റുകൾ വരെയുള്ള രേഖകളാൽ ബിസിനസുകളിൽ നിറഞ്ഞിരിക്കുന്നു.

ആരെങ്കിലും ഈ ഡോക്യുമെന്റുകൾ അവലോകനം ചെയ്യുന്നില്ലെങ്കിൽ, ഒരു പ്രത്യേക ഡോക്യുമെന്റ് എന്തിനെക്കുറിച്ചാണ് അല്ലെങ്കിൽ അത് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള മികച്ച മാർഗം എന്താണെന്ന് അറിയാൻ ഒരു മാർഗവുമില്ല. എന്നിരുന്നാലും, ഓരോ ഡോക്യുമെന്റും എവിടെ, എങ്ങനെ സൂക്ഷിക്കണം എന്നറിയാൻ സ്വമേധയാ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.

ഡോക്യുമെന്റ് വർഗ്ഗീകരണം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാം, ഒരു ബിസിനസ്സിന് ഡോക്യുമെന്റ് വർഗ്ഗീകരണം നിർണ്ണായകമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് മനസിലാക്കാം, കൂടാതെ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, ഒപ്റ്റിക്കൽ ക്യാരക്ടർ റെക്കഗ്നിഷൻ എന്നിവ എങ്ങനെ ഡോക്യുമെന്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷനിലോ ഡോക്യുമെന്റ് പ്രോസസ്സിംഗിലോ ഒരു പങ്ക് വഹിക്കുന്നു എന്ന് പഠിക്കാം.

എന്താണ് ഡോക്യുമെന്റ് വർഗ്ഗീകരണം?

മാനുവൽ ഡോക്യുമെന്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ടാസ്‌ക്കുകൾ പല ബിസിനസുകൾക്കും ഒരു വലിയ തടസ്സമാണ്, കാരണം അവ സമയമെടുക്കുന്നതും പിശകുകളുള്ളതും റിസോഴ്‌സ് ദഹിപ്പിക്കുന്നതുമാണ്. NLP, ML എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഓട്ടോമാറ്റിക് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, ഒരു ഡോക്യുമെന്റിലെ വാചകം സ്വയം തിരിച്ചറിയുകയും ടാഗ് ചെയ്യുകയും തരംതിരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

പ്രമാണ വർഗ്ഗീകരണ ജോലികൾ സാധാരണയായി രണ്ട് വർഗ്ഗീകരണങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്: വാചകവും ദൃശ്യവും. ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ തരം, തീം അല്ലെങ്കിൽ തരം എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് വാചക വർഗ്ഗീകരണം. വാചകത്തിന്റെ ആശയം, വികാരങ്ങൾ, സന്ദർഭം എന്നിവ മനസ്സിലാക്കാൻ നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനങ്ങൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഡോക്യുമെന്റിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന വിഷ്വൽ ഘടനാപരമായ ഘടകങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് വിഷ്വൽ വർഗ്ഗീകരണം നടത്തുന്നത്.

എന്തുകൊണ്ടാണ് ബിസിനസുകൾക്ക് ഡോക്യുമെന്റ് വർഗ്ഗീകരണം ആവശ്യമായി വരുന്നത്?

സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾ മുതൽ ഫോർച്യൂൺ 500 കമ്പനികൾ വരെയുള്ള എല്ലാ സ്ഥാപനങ്ങളും ദിവസേന വലിയ അളവിലുള്ള രേഖകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. ഓട്ടോമേഷൻ ഇല്ലാതെ, മാനുവൽ ഡോക്യുമെന്റ് പ്രോസസ്സിംഗ് ഒരു തടസ്സമായി മാറുന്നു, അത് വർക്ക്ഫ്ലോകളെ മന്ദഗതിയിലാക്കുകയും വിഭവങ്ങൾ ചോർത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.

AI- പവർഡ് ഡോക്യുമെന്റ് വർഗ്ഗീകരണം അനിവാര്യമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ടെന്ന് ഇതാ:

• ഡോക്യുമെന്റ് മാനേജ്‌മെന്റ് ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നു: സോർട്ടിംഗ്, ഇൻഡെക്സിംഗ്, റൂട്ടിംഗ് എന്നിവ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നു, അതുവഴി പ്രസക്തമായ ഡോക്യുമെന്റുകളിലേക്ക് തൽക്ഷണ ആക്‌സസ് സാധ്യമാക്കുന്നു.
• കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും പിശകുകൾ കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു: ആവർത്തിച്ചുള്ള ജോലികളിൽ സാധാരണയായി സംഭവിക്കുന്ന മനുഷ്യ തെറ്റുകൾ കുറയ്ക്കുന്നു, ഡാറ്റ സമഗ്രത ഉറപ്പാക്കുന്നു.
• പ്രവർത്തന കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു: ജീവനക്കാരെ ദൈനംദിന ജോലികളിൽ നിന്ന് മോചിപ്പിക്കുകയും തന്ത്രപരമായ സംരംഭങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• സ്കെയിലുകൾ സുഗമമായി: സ്റ്റാഫിൽ ആനുപാതികമായ വർദ്ധനവില്ലാതെ വളരുന്ന ഡോക്യുമെന്റ് വോള്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.
• അനുസരണവും സുരക്ഷയും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു: സെൻസിറ്റീവ് രേഖകൾ ശരിയായി തിരിച്ചറിഞ്ഞ് ചട്ടങ്ങൾക്കനുസൃതമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം, ധനകാര്യം, ഇൻഷുറൻസ്, നിയമ, ഇ-കൊമേഴ്‌സ് തുടങ്ങിയ വ്യവസായങ്ങൾ ക്ലെയിം പ്രോസസ്സിംഗ്, കരാർ മാനേജ്‌മെന്റ്, ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണ, ഇൻവെന്ററി വർഗ്ഗീകരണം എന്നിവ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നതിന് ഇതിനകം തന്നെ AI- അധിഷ്ഠിത വർഗ്ഗീകരണം പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നുണ്ട്.

ഡോക്യുമെന്റ് വർഗ്ഗീകരണം vs. ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണം: സൂക്ഷ്മതകൾ മനസ്സിലാക്കൽ

പലപ്പോഴും പരസ്പരം മാറിമാറി ഉപയോഗിക്കാറുണ്ടെങ്കിലും, പ്രമാണ വർഗ്ഗീകരണത്തിനും വാചക വർഗ്ഗീകരണത്തിനും സൂക്ഷ്മമായ എന്നാൽ പ്രധാനപ്പെട്ട വ്യത്യാസങ്ങളുണ്ട്:

സാരാംശത്തിൽ, ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണം ഡോക്യുമെന്റ് വർഗ്ഗീകരണത്തിന്റെ ഒരു ഉപവിഭാഗമാണ്, ഇത് ഡോക്യുമെന്റുകളെക്കുറിച്ച് സമ്പന്നവും മൾട്ടി-മോഡൽ ധാരണയും നൽകുന്നു.

പ്രമാണ വർഗ്ഗീകരണം എങ്ങനെയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്?

രണ്ട് രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രമാണ വർഗ്ഗീകരണം നടത്താം: മാനുവൽ, ഓട്ടോമാറ്റിക്. മാനുവൽ വർഗ്ഗീകരണത്തിൽ, ഒരു മനുഷ്യ ഉപയോക്താവ് പ്രമാണങ്ങൾ അവലോകനം ചെയ്യുകയും ആശയങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം കണ്ടെത്തുകയും അതിനനുസരിച്ച് തരംതിരിക്കുകയും വേണം. ഓട്ടോമാറ്റിക് ഡോക്യുമെന്റ് വർഗ്ഗീകരണത്തിൽ, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡീപ് ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു ബിസിനസ് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന വിവിധ തരം ഡോക്യുമെന്റുകൾ മനസ്സിലാക്കിക്കൊണ്ട് ഡോക്യുമെന്റ് വർഗ്ഗീകരണ രീതികൾ നമുക്ക് അനാവരണം ചെയ്യാം.

ഘടനാപരമായ രേഖകൾ

സ്ഥിരമായ നമ്പറിംഗും ഫോണ്ടുകളും ഉപയോഗിച്ച് നന്നായി ഫോർമാറ്റ് ചെയ്ത ഡാറ്റ ഒരു പ്രമാണത്തിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഡോക്യുമെന്റിന്റെ ലേഔട്ടും സ്ഥിരതയുള്ളതും വ്യതിയാനങ്ങളില്ലാത്തതുമാണ്. അത്തരം ഘടനാപരമായ പ്രമാണങ്ങൾക്കായുള്ള വർഗ്ഗീകരണ ഉപകരണങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നത് എളുപ്പവും പ്രവചിക്കാവുന്നതുമാണ്.

ഘടനയില്ലാത്ത രേഖകൾ

ഘടനാരഹിതമായ ഡോക്യുമെന്റിൽ ഘടനാരഹിതമായ അല്ലെങ്കിൽ തുറന്ന ഫോർമാറ്റിൽ അവതരിപ്പിച്ച ഉള്ളടക്കങ്ങളുണ്ട്. കത്തുകൾ, കരാറുകൾ, ഉത്തരവുകൾ എന്നിവ ഉദാഹരണങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. അവ പൊരുത്തമില്ലാത്തതിനാൽ, നിർണായക വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നത് വെല്ലുവിളിയായി മാറുന്നു.

ഡോക്യുമെന്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ?

ഓട്ടോമാറ്റിക് ഡോക്യുമെന്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ വർഗ്ഗീകരണ പ്രക്രിയ ലളിതമാക്കാനും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാനും വേഗത്തിലാക്കാനും മെഷീൻ ലേണിംഗ്, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഡോക്യുമെന്റ് വർഗ്ഗീകരണത്തെ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതും വേഗതയേറിയതും കൂടുതൽ കൃത്യവും അളക്കാവുന്നതും പക്ഷപാതരഹിതവുമാക്കുന്നു.

മൂന്ന് ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡോക്യുമെന്റ് വർഗ്ഗീകരണം നടത്താം. അവർ

നിയമാധിഷ്ഠിത സാങ്കേതികത

റൂൾ-ബേസ്ഡ് ടെക്നിക്, മോഡലിന് നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകുന്ന ഭാഷാ പാറ്റേണുകളും നിയമങ്ങളും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. ഭാഷാ പാറ്റേണുകൾ, രൂപഘടന, വാക്യഘടന, സെമാന്റിക്‌സ് എന്നിവയും മറ്റും തിരിച്ചറിയാൻ മാതൃകകൾ പരിശീലിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. കൃത്യമായ ഉൾക്കാഴ്‌ചകൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നതിന് ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ നിരന്തരം മെച്ചപ്പെടുത്താനും പുതിയ നിയമങ്ങൾ ചേർക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ സമയമെടുക്കുന്നതും അളക്കാനാവാത്തതും സങ്കീർണ്ണവുമാണ്.

സൂപ്പർവൈസുചെയ്‌ത പഠനം

മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠനത്തിൽ ഒരു കൂട്ടം ടാഗുകൾ നിർവചിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്, കൂടാതെ നിരവധി ടെക്‌സ്റ്റുകൾ നേരിട്ട് ടാഗ് ചെയ്യപ്പെടുന്നതിനാൽ കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ മെഷീൻ ലേണിംഗ് സിസ്റ്റത്തിന് പഠിക്കാനാകും. ടാഗ് ചെയ്‌ത ഒരു കൂട്ടം ഡോക്യുമെന്റുകളിൽ അൽഗോരിതം സ്വമേധയാ പരിശീലിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. നിങ്ങൾ സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് കൂടുതൽ ഡാറ്റ നൽകുന്തോറും മികച്ച ഫലം ലഭിക്കും. ഉദാഹരണത്തിന്, 'സേവനം താങ്ങാനാവുന്നതായിരുന്നു' എന്ന് ടെക്‌സ്‌റ്റിൽ പറഞ്ഞാൽ, ടാഗ് 'പ്രൈസിംഗ്' എന്നതിന് താഴെയായിരിക്കണം. മോഡലിന്റെ പരിശീലനം പൂർത്തിയായിക്കഴിഞ്ഞാൽ, കാണാത്ത രേഖകൾ സ്വയമേവ പ്രവചിക്കാൻ ഇതിന് കഴിയും.

മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം

മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനത്തിൽ, സമാന രേഖകൾ വ്യത്യസ്ത ക്ലസ്റ്ററുകളായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നു. ഈ പഠനത്തിന് മുൻകൂർ അറിവ് ആവശ്യമില്ല. ഫോണ്ടുകൾ, തീമുകൾ, ടെംപ്ലേറ്റുകൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രമാണങ്ങളെ തരംതിരിച്ചിരിക്കുന്നു. നിയമങ്ങൾ മുൻകൂട്ടി നിർവചിച്ചതും, തിരുത്തിയതും, പൂർണതയുള്ളതും ആണെങ്കിൽ, ഈ മോഡലിന് കൃത്യതയോടെ വർഗ്ഗീകരണം നൽകാൻ കഴിയും.

AI-അധിഷ്ഠിത ഡോക്യുമെന്റ് വർഗ്ഗീകരണം എങ്ങനെയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്?

AI-അധിഷ്ഠിത പ്രമാണ വർഗ്ഗീകരണം സാധാരണയായി ഈ പ്രധാന ഘട്ടങ്ങൾ പിന്തുടരുന്നു:

1. ഡാറ്റ ശേഖരണവും വ്യാഖ്യാനവും

ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതും വൈവിധ്യപൂർണ്ണവുമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളാണ് അടിസ്ഥാനപരമായത്. മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളെ ഫലപ്രദമായി പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന്, വിഭാഗങ്ങളിലുടനീളം പ്രമാണങ്ങൾ ശേഖരിക്കുകയും കൃത്യമായി ലേബൽ ചെയ്യുകയും (ടാഗ് ചെയ്യുകയും) വേണം.

2. പ്രീപ്രോസസ്സിംഗും ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷനും

ഒപ്റ്റിക്കൽ ക്യാരക്ടർ റെക്കഗ്നിഷൻ (OCR) ഉപയോഗിച്ച്, സ്കാൻ ചെയ്തതോ ഇമേജ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതോ ആയ പ്രമാണങ്ങളിൽ നിന്ന് വാചകം വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു. NLP ടെക്നിക്കുകൾ പിന്നീട് വാചകത്തെ വൃത്തിയാക്കുകയും, ടോക്കണൈസ് ചെയ്യുകയും, അർത്ഥവത്തായ സവിശേഷതകളാക്കി മാറ്റുകയും ചെയ്യുന്നു. അതോടൊപ്പം, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഡോക്യുമെന്റ് ലേഔട്ടുകളും ദൃശ്യ സൂചനകളും വിശകലനം ചെയ്യുന്നു.

3. മാതൃകാ പരിശീലനം

പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി, സൂപ്പർവൈസ്ഡ് ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ (ഉദാ: ട്രാൻസ്‌ഫോർമറുകൾ, സിഎൻഎൻ) ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റയിൽ പരിശീലനം നേടിയിരിക്കുന്നു. മോഡലുകൾ ഡോക്യുമെന്റ് സവിശേഷതകളെ വിഭാഗങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെടുത്താൻ പഠിക്കുന്നു.

4. മോഡൽ മൂല്യനിർണ്ണയവും ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും

കൃത്യത, കൃത്യത, ഓർമ്മപ്പെടുത്തൽ എന്നിവ അളക്കുന്നതിനായി മോഡലുകൾ അദൃശ്യമായ ഡാറ്റയിൽ കർശനമായി പരിശോധിക്കുന്നു. പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി ഹൈപ്പർപാരാമീറ്ററുകൾ ട്യൂൺ ചെയ്തിരിക്കുന്നു.

5. വിന്യാസവും തുടർച്ചയായ പഠനവും

വിന്യസിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, മോഡലുകൾ ഇൻകമിംഗ് ഡോക്യുമെന്റുകളെ തത്സമയം തരംതിരിക്കുകയും ഫീഡ്‌ബാക്ക് ലൂപ്പുകളിലൂടെയും അധിക പരിശീലന ഡാറ്റയിലൂടെയും കാലക്രമേണ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.

യഥാർത്ഥ ജീവിത ഉപയോഗ കേസുകൾ

നിരവധി ബിസിനസ്സ് പ്രശ്‌നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ ഡോക്യുമെന്റ് വർഗ്ഗീകരണം ഉപയോഗിക്കുന്നു. മിക്ക ഉപയോഗ കേസുകളും ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ടാസ്‌ക്കുകളല്ലെങ്കിലും, യഥാർത്ഥ ജീവിതത്തിലെ നിരവധി പ്രശ്‌നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ അൽഗോരിതം സ്വയം ഉപയോഗിക്കുന്നു.

• സ്പാം കണ്ടെത്തൽ

  ആവശ്യമില്ലാത്ത സ്പാം കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഡോക്യുമെന്റ് വർഗ്ഗീകരണം, പ്രത്യേകിച്ച് ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണം ഉപയോഗിക്കുന്നു. സന്ദേശം സ്പാം ആണോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ സ്പാം ശൈലികളും അവയുടെ ആവൃത്തിയും കണ്ടെത്തുന്നതിന് മോഡൽ പരിശീലിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഗൂഗിളിന്റെ ജിമെയിൽ സ്പാം ഡിറ്റക്ടർ, ജങ്ക് സന്ദേശങ്ങളിൽ പതിവായി വരുന്ന വാക്കുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും ശരിയായ ഫോൾഡറിലേക്ക് മെയിൽ ഇടുന്നതിനും നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് ടെക്നിക് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

• വികാര വിശകലനം

  സോഷ്യൽ ലിസണിംഗിലൂടെയുള്ള വികാര വിശകലനം ബിസിനസുകളെ അവരുടെ ഉപഭോക്താക്കളെയും അവരുടെ അഭിപ്രായങ്ങളെയും അവലോകനങ്ങളെയും മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. അവലോകനങ്ങൾ, ഫീഡ്‌ബാക്ക്, പരാതികൾ എന്നിവ തരംതിരിച്ച് അവയുടെ വൈകാരിക സ്വഭാവത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അവയെ തരംതിരിക്കുന്നതിലൂടെ, NLP അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മോഡലുകൾ വികാര വിശകലനത്തെ സഹായിക്കുന്നു. പോസിറ്റീവ് അല്ലെങ്കിൽ നെഗറ്റീവ് അർത്ഥങ്ങളെ സൂചിപ്പിക്കുന്നതോ അല്ലെങ്കിൽ ഉള്ളതോ ആയ വാക്കുകൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യാൻ മോഡൽ പരിശീലിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു.

• ടിക്കറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ മുൻഗണന വർഗ്ഗീകരണം

  ഏതൊരു ബിസിനസ്സിന്റെയും ഉപഭോക്തൃ സേവന വകുപ്പിന് നിരവധി സേവന അഭ്യർത്ഥനകളും ടിക്കറ്റുകളും ലഭിക്കും. ഒരു ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഡോക്യുമെന്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ടൂൾ ടിക്കറ്റുകളുടെ വൻതോതിൽ സഞ്ചരിക്കാൻ സഹായിക്കും. NLP ഉപയോഗിച്ച്, മുൻഗണനാ ടിക്കറ്റുകൾ ശരിയായ ഡിപ്പാർട്ട്മെന്റിലേക്ക് റൂട്ട് ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഇത് റെസല്യൂഷൻ, പ്രോസസ്സിംഗ്, സർവീസിംഗ് എന്നിവയുടെ വേഗത ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.

• ഒബ്ജക്റ്റ് തിരിച്ചറിയൽ

  വിഭാഗങ്ങൾ അനുസരിച്ച് തരംതിരിച്ച് ഡോക്യുമെന്റുകളിലെ വലിയ അളവിലുള്ള വിഷ്വൽ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനും ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഡോക്യുമെന്റ് വർഗ്ഗീകരണം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒബ്‌ജക്റ്റ് റെക്കഗ്നിഷൻ സാധാരണയായി ഇ-കൊമേഴ്‌സിലോ നിർമ്മാണ യൂണിറ്റുകളിലോ ഉൽപ്പന്നങ്ങളെ തരംതിരിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

AI നൽകുന്ന ഡോക്യുമെന്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുന്നു

ഡോക്യുമെന്റുകളിൽ ബിസിനസ്സിന്റെ പ്രവർത്തനത്തിന് നിർണായകമായ ഡാറ്റ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഒരു ഓർഗനൈസേഷന്റെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ, സേവനങ്ങൾ, വളർച്ചാ ലക്ഷ്യങ്ങൾ എന്നിവയെ മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകുന്ന മൂല്യവത്തായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ പ്രമാണങ്ങളിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.

എന്നിരുന്നാലും, രേഖകൾ തരംതിരിക്കുക എന്നത് ശ്രമകരവും എന്നാൽ ആവശ്യമുള്ളതുമായ ഒരു ജോലിയാണ്. ഡോക്യുമെന്റ് വർഗ്ഗീകരണം ഒരു വെല്ലുവിളിയായതിനാൽ, പ്രത്യേകിച്ച് വോളിയം താരതമ്യേന ഉയർന്നതാണെങ്കിൽ, ഒരു ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഡോക്യുമെന്റ് വർഗ്ഗീകരണ സംവിധാനം ഉണ്ടായിരിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം പരിശീലിപ്പിച്ച AI അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഡോക്യുമെന്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ മോഡൽ കാര്യക്ഷമവും ചെലവ് കുറഞ്ഞതും പിശകുകളില്ലാത്തതും കൃത്യവുമാണ്. എന്നാൽ നിങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്ന മോഡൽ ഗുണനിലവാരമുള്ളതും കൃത്യമായി ടാഗ് ചെയ്തതുമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുമ്പോൾ മാത്രമേ പ്രക്രിയ ആരംഭിക്കാൻ കഴിയൂ.

ഷൈപ്പ് നിങ്ങളിലേക്ക് കൊണ്ടുവരുന്നു മുൻകൂട്ടി ടാഗ് ചെയ്ത ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൃത്യമായ വർഗ്ഗീകരണ മാതൃകകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് അത് സഹായിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെടുക, നിങ്ങളുടെ ഡോക്യുമെന്റ് വർഗ്ഗീകരണ ഉപകരണം ഉപയോഗിച്ച് ഉടൻ ആരംഭിക്കുക.