Arten automatisierter Methoden zur Dokumentenklassifizierung (vollständiger Leitfaden)

Im heutigen digitalen Zeitalter ist eine effektive Datenverwaltung nicht nur praktisch, sondern unverzichtbar. Unternehmen werden täglich mit Informationen überflutet, was Organisation und Verteilung zu einer gewaltigen Herausforderung macht. Herkömmliche manuelle Prozesse haben Mühe, Schritt zu halten, und die automatische Dokumentenklassifizierung auf Basis von KI nimmt an Dynamik zu. MLund NLP. In diesem Leitfaden werden verschiedene Ansätze zur Dokumentenklassifizierung untersucht, von traditionellen Deep-Learning-Modelltypen bis hin zu modernsten KI-Lösungen, und es werden ihre Vor- und Nachteile sowie ihre praktischen Anwendungen beschrieben.

Was ist Dokumentenklassifizierung?

Die Dokumentenklassifizierung ist eine Methode zur Klassifizierung von Dokumenten auf der Grundlage von Inhalt, Struktur oder Metadatenmerkmalen. Sie analysiert textuelle und visuelle Elemente von Dokumenten und ordnet sie vordefinierten Kategorien oder Einheiten zu, was das Organisieren, Abrufen und Verwalten von Informationen erleichtert. Die Dokumentenklassifizierung ist für eine effektive Dokumentenklassifizierungssoftware unerlässlich, da sie das Suchen, Auflisten und Navigieren ermöglicht.

Herausforderungen bei der Dokumentenklassifizierung

Subjektivität und Ambiguität: Der Inhalt von Dokumenten kann subjektiv oder mehrdeutig sein, was die Kategorisierung erschwert. Der Inhalt von Dokumenten kann von verschiedenen Personen unterschiedlich interpretiert werden, was zu einer inkonsistenten Klassifizierung zwischen Benutzern oder Abteilungen führen kann.

Skalierbarkeit: Da das Dokumentenvolumen in Unternehmen exponentiell zunimmt, haben manuelle Vertriebskanäle Schwierigkeiten, Schritt zu halten. Das manuelle Ausfüllen großer Dokumente ist zeit- und arbeitsintensiv und führt zu Komplikationen und Ineffizienzen.

Komplexität der Dokumenttypen: Verschiedene Textarten, Formate und Sprachen erschweren die Klassifizierung. Herkömmliche Herausforderungen bei der Dokumentenklassifizierung behandeln unterschiedliche Dokumenttypen, was zu Fehlern oder Fehlklassifizierungen führt.

Fehlende Standards: Fehler in Standardnamen, Text oder Dokumentstruktur können die Kategorisierung von Dokumenten erschweren. Ohne definierte Prozesse und Regeln kann es für Unternehmen schwierig sein, die Konsistenz und Genauigkeit der Dokumentenklassifizierung aufrechtzuerhalten.

Ausbildung und Wissen: Eine effektive Literaturklassifikation erfordert Fachkenntnisse und Fachkenntnisse. Die genaue Klassifizierung von Dokumenten kann schwierig und zeitaufwändig sein, insbesondere bei speziellen Papiersorten oder Nischenpapieren.

Wartung und Anpassungsfähigkeit: Die Klassifizierungssysteme für Dokumente sollten kontinuierlich aktualisiert und entsprechend den sich ändernden Anforderungen der Literatur und der Organisation aktualisiert werden, da veraltete oder ineffiziente Klassifikationsmodelle möglicherweise darauf zurückzuführen sind, dass Regeln und Standards nicht aktualisiert werden.

Automatisierte Verfahren zur Dokumentenklassifizierung

Ein wichtiges Ziel in Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist die Dokumentenklassifizierung, bei der Dokumente entsprechend ihrem Inhalt automatisch in Labels oder Gruppen klassifiziert werden. Dokumente können mithilfe von Techniken wie Textvorbereitung, Merkmalsextraktion und Algorithmen für maschinelles Lernen effektiv in vordefinierte Gruppen wie Spam, Nachrichtenthemen, Stimmung oder rechtliche Kategorien kategorisiert werden. E-Mail-Filterung, Nachrichtenklassifizierung, Stimmungsanalyse und organisatorisches Dokumentenmanagement sind nur einige der Einsatzmöglichkeiten, die dieser Ansatz ermöglicht. Die automatische Dokumentenklassifizierung spart nicht nur Zeit und Mühe, sondern verbessert auch die Genauigkeit und Konsistenz im Vergleich zu manuellen Techniken. Dies ist besonders wichtig für die Verwaltung der ständig wachsenden Mengen an Textdaten, die in der modernen digitalen Welt üblich sind.

Unter Verwendung von NLP und Dokumentenklassifizierung mit Ansätzen des maschinellen Lernens ist die Dokumentenklassifizierung der automatisierte Prozess der Klassifizierung von Dokumenten in vorgegebene Klassifizierungen. Es behebt die Schwierigkeiten, die sich aus der exponentiellen Zunahme der Datenmengen ergeben, indem es das effektive Organisieren, Abrufen und Analysieren von Textdaten in einer Vielzahl von Bereichen erleichtert. Diese Methode zur automatisierten Klassifizierung von Dokumenten erleichtert die Entscheidungsfindung, optimiert Arbeitsabläufe und verbessert eine Reihe von Anwendungen, die auf eine effiziente Verarbeitung von Textdaten angewiesen sind.

Arten der Dokumentenklassifizierung — Klasse, Modell und mehr

Manuelle Dokumentenklassifizierung:

Der Prozess der manuellen Klassifizierung von Dokumenten in vorgegebene Klassen oder Kategorien entsprechend ihrem Inhalt wird von Menschen durchgeführt. Bei dieser Methode gehen die Benutzer den Inhalt jedes Dokuments durch und taggen oder kennzeichnen jedes Dokument manuell, basierend auf ihrem Wissen über das Thema. Bei der Arbeit mit winzigen Datensätzen oder speziellen Dokumenten oder wenn eine genaue Klassifizierung unerlässlich ist und mit automatisierten Techniken nicht konsistent durchgeführt werden kann, wird häufig die manuelle Dokumentenklassifizierung eingesetzt. Die manuelle Klassifizierung ist arbeitsintensiv, zeitaufwändig und mit Ungenauigkeiten behaftet, insbesondere wenn das Dokumentenvolumen zunimmt. Sie bietet jedoch den Vorteil menschlicher Fähigkeiten und eines differenzierten Verständnisses.

Automatisierte Dokumentenklassifizierung:

‍Die schnelle und genaue Alternative zur manuellen Sortierung sind automatisierte Dokumentenklassifizierungstechniken. Dokumente werden schnell gefunden, klassifiziert, getrennt, übersichtlich, konsolidiert und anhand ihrer Art innerhalb einer Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) System. Dieses Übersichtsverfahren folgt:

• Nahtlose automatische Klassifizierung von Dokumenten, sodass keine Vorsortierung oder das Einfügen von Trennseiten erforderlich ist.
• Dokumente werden entsprechend ihrem Inhalt automatisch an die entsprechenden Abteilungen weitergeleitet.
• Effektive Klassifizierung von ein- und mehrseitigen Materialien.
• Suchen von Dokumenten, deren Seiten fehlen oder falsch sind.
• Schnellere Stapelüberprüfung von Dokumenten beim Scannen.
• Vertrauliche Materialien werden den entsprechenden Teammitgliedern zur weiteren Bearbeitung zugewiesen.

Drei Hauptebenen der Dokumentenklassifizierung

In einem Intelligent Document Processing (IDP) -Workflow funktioniert die automatisierte Dokumentenklassifizierung auf drei verschiedenen Ebenen:

1. Identifizierung des Dateiformats:

Zunächst ermittelt das System das Format des Dokuments, d. h. JPEG, PNG, PDF, TIFF oder ein anderes Format. Es zeigt auch an, ob die Datei gescannt wurde oder nicht, was für die weitere Verarbeitung wichtig ist.

2. Identifizierung der Struktur innerhalb des Dokuments:

Aufgrund ihrer Struktur werden Dokumente in drei Hauptdokumentklassen unterteilt:

• Strukturierte Dokumente:

Die strukturierten Dokumente folgen Standardformaten und Layouts, die Tabellen oder strukturierte Daten enthalten. Finanzberichte und Inventarlisten sind Beispiele für strukturierte Dokumente.

• Halbstrukturierte Dokumente:

‍Die halbstrukturierten Dokumente unterscheiden sich von strukturierten Dokumenten. Das Layout und die Vorlage können unterschiedlich sein, aber dadurch bleibt die Konsistenz der Schlüssel-Wert-Paare und Tabellen erhalten. Die besten Beispiele für halbstrukturierte Dokumente sind Bestellungen oder Lieferbelege.

• Unstrukturierte Dokumente:

‍ Diese Dokumente werden keine Struktur enthalten. Der Text wird in den Absätzen ohne Tabellen und Formate enthalten sein. Verträge, Briefe und Forschungsarbeiten sind Beispiele für unstrukturierte Dokumente.

3. Identifizierung des Dokumenttyps:

• Vorverarbeitung:

‍Diese Phase dient der Verbesserung der Dokumentenqualität für weitere Analysen und kann vor der Festlegung der Dokumentenstruktur und des Dienstes stattfinden. Um eine optimale Verarbeitungsqualität zu gewährleisten, unterscheiden Methoden wie Schräglenkorrektur, Binarisierung und Rauschunterdrückung den Text vom Hintergrund.

• Markierter Datensatz:

Beim Training eines statistischen Klassifikators für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist die Qualität des markierten Datensatzes von entscheidender Bedeutung. Die Größe und das Kaliber des Datensatzes sollten ausreichend sein, um eine klare Unterscheidung zwischen verschiedenen Arten von Dokumenten zu ermöglichen.

• Klassifizierungsmethoden:

‍Es gibt zwei Hauptansätze für die Klassifizierung:

Visueller Ansatz: Die visuelle Analyse identifiziert Dokumenttypen anhand von Layout und Struktur, ohne dass Text gelesen werden muss. Sie verwendet Computer Vision, um Formen, Muster und visuelle Designs zu erkennen. Visuelle Techniken eignen sich hervorragend zur Kategorisierung von Formularen, Rechnungen und Umfragen in konsistenten Formaten. Durch die Erkennung einzigartiger visueller Elemente für jeden Typ klassifiziert das System präzise, ohne dass der Text verstanden werden muss. Dieser visuelle Ansatz ist effizient für eine schnelle Kategorisierung während des Scannens, die ausschließlich auf dem Aussehen basiert, und spart Zeit und Ressourcen.

Ansatz zur Textklassifizierung: Die Textklassifizierungsmethode sortiert Schriften in voreingestellte Gruppen, indem der Inhalt untersucht wird. OCR-Technologie extrahiert Text aus Dokumenten. NLP-Methoden analysieren den Inhalt. Text wird je nach Analysebedarf auf Dokument-, Absatz-, Satz- oder Untersatzebene klassifiziert. Diese Methode eignet sich für verschiedene strukturierte und unstrukturierte Dokumenttypen, da die Klassifizierung von Dokumenten eher vom Textinhalt als vom Aussehen abhängt. Die Textklassifizierung ist anpassbar und angemessen.

Herausforderungen und Techniken der automatisierten Dokumentenklassifizierung

• Erkennung von Funktionen des maschinellen Sehens:

‍Computer können visuelle Dinge wie Bilder, Logos und Formatierungen erkennen. Dadurch verstehen sie, wie Dokumente wie Rechnungen und Steuerformulare zu klassifizieren sind. Anstatt nur Text zu lesen, studieren sie das Layout und den Stil. Maschinen können Tabellen und Logos als visuelle Hinweise sehen. Deshalb klassifiziert eine automatische Dokumentenklassifizierungssoftware die Dokumente korrekt, ohne dass jedes einzelne Wort aus der Datei gelesen werden muss. Die Bearbeitung von Rechnungen und Steuerpapieren wird auf diese Weise einfacher. Es ist eine intelligente Technik, um die Sortierung von Dokumenten anhand von Grafiken zu optimieren. Algorithmen verlassen sich nicht mehr nur auf Wörter, sondern verwenden visuelle Details und Muster, die für jeden Dokumenttyp einzigartig sind.

Der Computer verwendet eine spezielle Technik namens „Computer Vision Feature Recognition“, um Dokumente sehr genau zu betrachten und ihr visuelles Layout zu verstehen. Auf diese Weise kann er wirklich untersuchen, wie Dokumente klassifiziert werden. Nachdem die Dokumente in winzige Pixel aufgeteilt wurden, kann der Computer dann die allgemeinen visuellen Muster und Merkmale der verschiedenen Dokumenttypen finden. Es erkennt Dinge wie Tabellen, Logos oder spezielle Formatierungsstile, die wie eine visuelle Signatur wirken. Anhand dieser visuellen Signatur kann der Computer anhand seines Aussehens genau erkennen, um welche Art von Dokument es sich handelt.

Die Erkennung von Bildverarbeitungsfunktionen dient nicht nur zur Klassifizierung von Dokumentenpaketen. Sie ist auch nützlich, um Bilder zu erkennen, Objekte zu erkennen und Szenen zu verstehen. Diese Technologie unterstützt viele Innovationen, die wir heute verwenden, wie bildbasierte Suchmaschinen oder selbstfahrende Autos. Und sie verbessert sich ständig, da Wissenschaftler fortschrittlichere Deep-Learning-Modelle und -Algorithmen entwickeln, mit denen Computer Vision Bilder noch besser verstehen kann.

• Texterkennung:

‍Die Texterkennung untersucht und interpretiert Textinhalte in Dokumenten. Dies ist entscheidend für die genaue Klassifizierung von Dokumenten. Mithilfe von Methoden wie der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), der regelbasierten Texterkennung (RBR) und der optischen Zeichenerkennung (OCR) werden aussagekräftige Informationen aus Textdokumenten extrahiert. Diese Algorithmen kategorisieren Dokumente anhand der wichtigsten Textmerkmale und -muster in geeignete Gruppen. Dies optimiert die Verwaltung und den Abruf von Dokumenten.

Drei Möglichkeiten der Texterkennung und des Dokumentenverständnisses:

• Optische Zeichenerkennung (OCR):

‍Es ist eine grundlegende Methode zum Extrahieren von Text aus gescannten Dokumenten oder Bildern. Es funktioniert, indem Zeichen aus ihrer visuellen Darstellung in Text übersetzt werden, der maschinell lesbar ist. Zeichen oder Wörter in einem Foto können mithilfe von OCR-Algorithmen erkannt werden, die sie dann in digitalen Text umwandeln, der verarbeitet und zur Klassifizierung von Dokumenten untersucht werden kann. Wenn ein Bericht nur in nicht bearbeitbaren Formaten wie gescannten Bildern oder PDFs verfügbar ist, wird diese Methode regelmäßig für die Speicherung angewendet.

• Regelbasierte Texterkennung:

Um Text in Dateien zu erkennen und zu kategorisieren, verwendet die regelbasierte, vollständig textuelle Inhaltserkennung vorinstallierte Richtlinien oder Stile. Diese Tipps basieren auf grammatikalischen Vorschriften, syntaktischen Stilen oder bestimmten Phrasen oder ML-Technologien. Ein auf Regeln beruhendes Gadget würde Dokumente möglicherweise kategorisieren, beispielsweise je nachdem, ob sie bestimmte Stichwörter zu bestimmten Themen oder Sektoren enthalten oder nicht mehr. In erster Linie auf Regeln beruhende Methoden sind möglicherweise nicht so flexibel und skalierbar wie komplexere Strategien für maschinelles Lernen, auch wenn sie unter bestimmten Paketbedingungen von Vorteil sein können.

• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP):

Um die Semantik, die der Text bedeutet, zu evaluieren und zu verwirklichen, ist NLP eine ausgeklügelte Technik, die System-Mastering-Strategien verwendet. NLP-Systeme sind in der Lage, den Kontext von Texten zu verringern, Datensätze zu extrahieren und Stile in Wörtern und Sätzen zu erkennen. Textvektorisierung, Stimmungsanalyse und Themenmodellierung sind nur einige Beispiele für NLP-Techniken, die im Record Class verwendet werden. Dabei werden die Textansichten von Dokumenten untersucht, um sie in geeigneten Kategorien einzuordnen. In einer Vielzahl von Dokumenttypen und Bereichen bieten NLP-basierte Techniken eine größere Flexibilität und Variation und ermöglichen eine genauere und leistungsfähigere Datensatzklasse.

Modell (e) zur Dokumentenklassifizierung

Unbeaufsichtigte Dokumentenklassifizierung:

‍Für die unbeaufsichtigte Dokumentenkategorisierung sind keine beschrifteten Daten erforderlich. Stattdessen werden Dokumente nach inhaltlichen Ähnlichkeiten in Clustern gruppiert.

Vorteile:

• Keine beschrifteten Daten erforderlich: Unüberwachtes Lernen ist skalierbarer und wirtschaftlicher, da keine beschrifteten Daten erforderlich sind.
• Auffinden verborgener Muster: Unbeaufsichtigtes Lernen kann Strukturen und Muster in Daten finden, die menschliche Annotatoren übersehen würden.
• Flexibilität: Unbeaufsichtigtes Lernen erfordert keine Umschulung oder Neukennzeichnung, um sich an neue und sich ändernde Dokumentensammlungen anzupassen.

Nachteile:

• Subjektivität bei der Interpretation: Ergebnisse des unbeaufsichtigten Lernens können schwierig zu interpretieren und zu bewerten sein, da es keine vorgegebenen Bezeichnungen gibt.
• Bewertungsschwierigkeiten: Es kann schwierig sein, die Leistung von Algorithmen für unbeaufsichtigtes Lernen unparteiisch zu beurteilen.
• Clusterqualität: Die Parameter und die Algorithmusauswahl haben einen erheblichen Einfluss auf die Qualität der Cluster, die durch Algorithmen für unüberwachtes Lernen erzeugt werden.

Halbüberwachte Dokumentenklassifizierung:‍

Dieser Ansatz verbindet Aspekte der unbeaufsichtigten und der beaufsichtigten Ausbildung. Um das Klassifikationsmodell zu trainieren, wird sowohl eine größere Menge an unbeschrifteten Daten als auch eine geringere Menge an beschrifteten Daten importiert.

Vorteile:

• Nutzung unbeschrifteter Daten: Teilüberwachtes Lernen nutzt die Fülle unbeschrifteter Daten, um die Abhängigkeit von markierten Daten zu verringern.
• Bessere Generalisierung: Teilüberwachtes Lernen kann dazu beitragen, dass das Modell bei der Generalisierung auf neue Daten besser abschneidet, indem unbeschriftete Eingaben integriert werden.
• Kosteneffektivität: Mit weniger markierten Daten kann teilüberwachtes Lernen genauso gut abschneiden wie überwachtes Lernen, wodurch Geld gespart wird.

Nachteile:

• Komplexität der Implementierung: Im Vergleich zu vollständig überwachten oder unbeaufsichtigten Methoden können halbüberwachte Lernalgorithmen schwieriger zu erstellen und zu optimieren sein.
• Abhängigkeit von der Qualität unbeschrifteter Daten: Die Effektivität des halbüberwachten Lernens kann stark von der Qualität der unbeschrifteten Daten und davon beeinflusst werden, wie gut sie die tatsächliche Datenverteilung abbilden.
• Probleme beim Ausbalancieren beschrifteter und unbeschrifteter Daten: Es kann schwierig sein, zu entscheiden, wie viele beschriftete Daten am besten verwendet werden sollten, und das Verhältnis von beschrifteten zu unbeschrifteten Daten auszugleichen.

Wie kann die Dokumentenklassifizierung mit Infrrd Ihren Daten zugute kommen?

100% genaue Ergebnisse garantieren: Die KI-Algorithmen von Infrrd sind darauf trainiert, Dokumente aus der Pipeline anhand ihres Inhalts genau zu klassifizieren, unabhängig davon, ob es sich um Rechnungen, Verträge oder andere Arten von Dokumenten handelt. Diese Genauigkeit stellt sicher, dass Dokumente korrekt klassifiziert werden, und reduziert das Fehlerrisiko.

Effizienz in Bewegung: Die Dokumentenklassifizierungssoftware von Infrrd kann große Mengen von Dokumenten schnell verarbeiten und verbessert so die Gesamteffizienz der Dokumentenmanagement-Workflows. Unternehmen können Zeit und Ressourcen sparen, indem sie den Klassifizierungsprozess automatisieren, sodass sich die Mitarbeiter auf wertvollere Aufgaben konzentrieren können.

Passen Sie Dokumente an Ihre Bedürfnisse an: Die Lösungen von Infrrd bieten in der Regel Anpassungsoptionen, sodass Unternehmen den Prozess der Dokumentenklassifizierung an ihre spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen anpassen können. Benutzerdefinierte Klassifizierer können trainiert werden, um branchenspezifische Dokumenttypen zu erkennen oder bestimmte Kategorien gegenüber anderen zu priorisieren.

Zuverlässige Skalierung mit Infrarot: Die Lösungen von Infrrd sind so konzipiert, dass sie den Bedürfnissen von Unternehmen gerecht werden, unabhängig davon, ob sie Hunderte oder Millionen von Dokumenten verarbeiten. Wenn das Dokumentenvolumen wächst, kann die Technologie von Infrrd die erhöhte Arbeitslast bewältigen, ohne die Leistung oder Genauigkeit zu beeinträchtigen.