Clasificación de textos automatizada, conozca los diferentes métodos y aplicaciones

Un sistema de clasificación de textos automático puede emplear reglas, aprender mediante entrenamiento o utilizar lo mejor de los dos métodos anteriores.

Lo cierto es que si se busca un sistema de clasificación de documentos realmente ventajoso para la empresa, debe aplicarse técnicas basándose en la IA, como el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), para comprender el texto, y al aprendizaje automático para optimizar la operación y que arroje resultados rápidos y precisos.

Para conocer mejor este proceso, detallamos primero qué es la clasificación de texto en PLN, después nos adentraremos en cada uno de sus métodos.

¿Qué es la clasificación de textos en PLN?

La clasificación de texto en PLN es la operación de asignar o fijar una etiqueta (categoría) a un determinado texto, con el fin de agrupar, estructurar y categorizar automáticamente cualquier tipo de documento, comentario, mensaje, factura, estudio, archivo o contenido web.

Por ejemplo, un sistema de clasificación de texto muy conocido, aunque actúa tras bastidores, es el algoritmo que filtra el correo no deseado.

Importancia de la clasificación de textos en PLN

En grandes volúmenes de información, la clasificación de texto en PLN permite identificar rápidamente grupos de textos que pueden categorizarse dentro de una misma clase, aun cuando el tema de cada texto sea diferente. Incluso, puede detectar más de una forma de categorización o clasificación de un conjunto de documentos.

La clasificación de textos permite analizar, organizar y extraer automáticamente información precisa y relevante para una empresa o institución. Desde los comentarios en redes sociales, pasando por los correos electrónicos, hasta encuestas o documentos legales.

Métodos para la clasificación de textos

Los diversos enfoques en la clasificación de textos automática emplean algunos de los siguientes tres métodos:

Sistemas basados en reglas

Los sistemas de clasificación de textos que se basan en reglas realizan su tarea de organización basándose en un grupo de reglas lingüísticas elaboradas a mano. Cada una de estas reglas proporcionan una categoría predicha y, en conjunto, guían al sistema para el uso de elementos de mayor relevancia semántica en un texto e identificar las categorías relevantes.

Por ejemplo, si se desea clasificar los documentos legales en dos grupos: “Derecho Penal” y “Derecho Mercantil”, los pasos serían los siguientes:

• Se definen dos listados de palabras asociadas a cada grupo. Un listado con palabras asociadas al Derecho Penal (delito, pena, imputación, investigación…) y un listado relativo al Derecho Mercantil (contrato, compraventa, estatutos, transacción…).

• Cuando se introduzca un nuevo documento legal, el sistema contará la cantidad de palabras asociadas a cada listado. Si contabiliza mayor número de palabras relacionadas con el derecho penal, el documento se clasifica como “Derecho Penal”, y viceversa.

Sistemas basados en aprendizaje automático

Los sistemas de clasificación de textos en aprendizaje automático no operan con reglas. Son algoritmos que aprenden a categorizar basándose en las observaciones pasadas, a través del entrenamiento, con ejemplos preetiquetados.

Estos sistemas aprenden a reconocer las asociaciones entre los fragmentos de texto y a arrojar una determinada categoría (etiqueta) para un texto de entrada en particular. El proceso del entrenamiento sería el siguiente:

• Se transforma cada texto en una determinada representación numérica (vector). Por ejemplo, mediante el modelo de “bolsa de palabras”.

• Se procede a alimentar el sistema de clasificación en aprendizaje automático, mediante los datos de entrenamientos, es decir, ingresando pares de “vector y etiqueta” por cada texto de ejemplo. De este modo, el algoritmo genera un modelo para la clasificación.

  
  

Un algoritmo de categorización de texto de aprendizaje automático debe entrenarse con una suficiente cantidad de muestras o ejemplos. Es un sistema más preciso que los basados en reglas y siempre puede aprender a realizar nuevas clasificaciones. Entre los más utilizados están:

• Los algoritmos Naive Bayes (algoritmos estadísticos).
  
  
• Las máquinas de vectores de soporte.
  
  
• Algoritmo de aprendizaje profundo (redes neuronales).

Sistemas híbridos

Los algoritmos híbridos de categorización de textos constan de un clasificador base que puede entrenarse (aprendizaje automático) y de un sistema que responde a reglas. Se trata de clasificadores que permiten la inclusión de reglas lingüísticas específicas para aquellas etiquetas modeladas incorrectamente durante el entrenamiento.

Después de conocer qué es la clasificación de texto, es preciso conocer para qué es útil.

Contenido de interés: Qué es el modelado del lenguaje y su relación con la PLN

¿Para qué utilizar la clasificación de textos?

Los sistemas de clasificación y categorización de textos basados en aprendizaje automático son de enorme utilidad en los sectores que constantemente procesan grandes cantidades de datos. Por ejemplo, representan la solución perfecta para:

• Gestionar información empresarial, como datos relacionados con la atención al cliente o a la administración de RR. HH.

• Clasificar documentos financieros.

• Gestionar la asistencia automatizada.

• Clasificar documentos y textos en las empresas de seguros.

• Categorizar documentos legales, en el área jurídica.

• Evaluar tendencias en distintas áreas, como en la tecnología, en la ciencia o en los negocios. 

• Analizar las patentes.

Ventajas de la clasificación de textos automática

La clasificación de textos automática ofrece las principales ventajas:

• Ofrece resultados precisos. Un sistema de clasificación de texto con aprendizaje automático se basa en datos históricos, no se desvía del objetivo y mantiene la coherencia de la información. Por lo tanto, arroja un resultado preciso, sin errores.

• Permite el análisis en tiempo real. En consecuencia, los líderes de las empresas pueden reaccionar inmediatamente ante cualquier situación y emplear información oportuna para tomar decisiones acertadas.

• Es un sistema rentable. Gracias a la clasificación de texto en aprendizaje automático, es posible estructurar gran cantidad de textos, comentarios, documentos… rápidamente y sin errores. Ahorrando tiempo, esfuerzo y dinero.

• Realiza minería de opiniones. Lo que permite a las empresas extraer información de las opiniones de los clientes, determinar la cantidad de comentarios positivos y negativos y conocer la aceptación del producto o marca en el mercado.

• Mejora el alcance de las campañas de publicidad y marketing. La clasificación de texto con aprendizaje automático ayuda a detectar la audiencia de una marca, mediante la detección de palabras y frases empleadas por los clientes.

¿Por qué elegir Pangeanic para la clasificación de textos?

En Pangeanic, contamos con la herramienta de clasificación automática de textos. Se trata de un conjunto de módulos con la suficiente flexibilidad para seleccionar el tipo de formato de los documentos, el algoritmo de categorización o las características específicas de los documentos que deben considerarse.

Nuestra herramienta permite organizar documentos mediante categorías generales o categorías específicas que pueden ser elegidas libremente por el usuario. Además, nuestro servicio de clasificación de texto le ofrece:

Limpieza de datos

Nuestra herramienta de clasificación de texto con aprendizaje automático garantiza la integridad de los datos procesados. Para esto, realiza la validación de datos y elimina aquellos incorrectos, incompletos o duplicados.

Tratamiento de datos en diferentes idiomas

Nuestro sistema de clasificación de textos puede personalizarse para adaptarse al proceso, a la terminología y a la estructura de la organización. Además, cuenta con la capacidad de tratar los datos en diferentes idiomas.

Datos de entrenamiento

Empleamos tecnología de categorización basada en técnicas de aprendizaje automático y profundo. El entrenamiento del algoritmo se lleva a cabo mediante una serie de documentos modelos asociados a cada categoría.

Nuestra herramienta de clasificación y categorización de texto de aprendizaje automático es ampliamente usada en empresas, instituciones financieras, centros de investigación y de tecnología.

¿Necesita clasificar sus documentos? Hablemos. En Pangeanic le entregamos la solución ideal para su empresa.