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基于 AI 的文档分类——优势、流程和用例
在我们的数字世界中，企业每天都会处理大量数据。数据使组织保持运转并帮助其做出更明智的决策。企业充斥着文件，从员工创建新文件到从电子邮件、门户、发票、收据、申请、提案、索赔等各种来源进入组织的文档。除非有人审查这些文件，否则[…]
来源:Shaip 博客文档分类技术？
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更简单、更快速、更准确、可扩展且无偏见。
文档分类可以使用三种技术完成。它们是
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。模型经过训练可以识别语言模式、形态、语法、语义等来标记文本。这种技术可以不断改进，添加和改进新规则以提取准确的见解。但是，这种技术可能很耗时、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。您输入到系统中的数据越多，结果就越好。例如，如果文本说“服务价格合理”，则标签应位于“定价”下。一旦模型的训练完成，它就可以自动预测未见过的文档。
无监督学习
在无监督学习中，类似的文档被分组到不同的群集中。这种学习不需要任何先验知识。文档根据字体、主题、模板等进行分类。如果规则是预先定义、调整和完善的，该模型可以准确地进行分类。
文档分类过程
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。
步骤 1：数据收集
数据收集可能是训练文档分类算法的最关键步骤。有必要收集来自不同类别的文档，以便算法可以学习如何对它们进行分类。