Doküman Sınıflandırma
İşletmelerin karar destek sistemlerinin en önemli girdisini bilgi oluşturur. Günümüzde bilgilerin çoğunun belgeler üzerinden yer aldığını artık biliyoruz. Bunlar doküman şeklindedir. Wikipediaya göre doküman, üzerinde her türlü bilginin kayıtlı olduğu nesne ya da maddelerdir.Türk Dil Kurumuna göre doküman kelimesinin doğru yazımı doküman şeklindedir. Bu bilginin yapısal olarak alınması için önce sınıflandırılmasına ihtiyaç duyulur. Bu noktada doküman sınıflandırma kavramı devreye girer.
Dokümanların adetleri ve türleri arttıkça yönetmek de zorlaşır. Öyle ki bunların sınıflandırılması gerekir. Ancak büyük hacimlerde bunun insan eliyle yapılması neredeyse imkansızdır. Otomatik doküman sınıflandırma kavramı da tam bu noktada beliriyor. Otomatik doküman sınıflandırma sistemi yalnızca bilgileri kaydetmemize yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda gerektiğinde bu belgeleri bulmamıza da yardımcı olur.
Doküman Sınıflandırma Nedir?
Doküman sınıflandırma, adından da anlaşılacağı gibi, belgeleri ilgili kategorilere veya sınıflara ayırma işlemidir. Bu, dokümanları ve verileri düzenleme ve koruma sürecini kolay ve verimli hale getirir. Bu nedenle, bu gibi durumlarda, otomatik doküman sınıflandırma yöntemlerine ihtiyaç vardır.
Sınıflandırma alanındaki en yaygın diğer örnek eposta sınıflandırmadır. Klasör bazında veya spam ya da değil şeklinde yapılan sınıflandırmalar da buna örnektir.
Doküman Sınıflandırma Nasıl Yapılır?
Doküman sınıflandırmada iki yöntem vardır: manuel ve otomatik sınıflandırma olmak üzere. Manuel sınıflandırmada, sınıflandırma kriterlerinin yorumlanması insan tarafından yapılmaktadır. Büyük hacimlerde bu ciddi efor gerektirir.
Öte yandan otomatik doküman sınıflandırma, yapay zeka tekniklerinden faydalanır. Bu süreç, manuel sınıflandırma ile karşılaştırıldığında çok daha hızlı, daha ölçeklenebilir, doğru ve uygun maliyetlidir.
Otomatik Doküman Sınıflandırmada Kullanılan Teknikleri
- Denetimli (supervised) Öğrenme: Bu yöntemde sistem, hem girdileri hem de bunlara karşılık gelen sınıfları veya çıktıları olan örneklerden öğrenir. Algoritma, manuel olarak etiketlenmiş bir belge kümesi üzerinde eğitilir. Eğitim tamamlandıktan sonra, sınıflandırıcı, kategorileri bir güven aralığı bazında tahmin eder.
- Denetimsiz (unsupervised) Öğrenme: Bu yaklaşımda, benzer belgeler herhangi bir ön eğitim almadan farklı kümelere ayrılır. Bu sınıflandırma şablon, yazı tipi sözcükleri veya etiketleri vb. bazında yapılabilir. Bu algoritmalar, belirli kurallar tanımlanır ve ince ayar yapılırsa daha yüksek doğruluk elde edebilir.
- Kural tabanlı: Kural tabanlı teknik, bir sistemin doğal dili anlama kapasitesinden yararlanan ve sisteme bir belgeyi sınıflandırırken bir insan gibi davranma talimatı verecek dilbilgisi kuralları yazan geleneksel belge sınıflandırma yöntemlerinden biridir. Bu yöntem, önceki iki yöntem gibi yalnızca istatistik veya matematiğe güvenmek yerine performansı düzenli olarak artırma avantajına sahiptir. Bu yöntem, özellikle karmaşık senaryolarda daha yüksek doğrulukla ilişkilendirilir. Ancak, kurallara dayalı son teknoloji bir model oluşturmak zaman alıcıdır ve ölçeklendirilmesi zordur.
- Hibrit: Zamanı optimize etmek ve aynı zamanda sınıflandırma başarısını arttırmak için uygulanır. Denetimli öğrenme ve kural tabanlı metod birlikte çalışır.
Papirus Digital Otomatik Doküman Sınıflandırma Hizmeti
Papirus Digital, kendi geliştirdiği hibrit modelli sınıflandırma altyapısına sahiptir. Sadece yapay zeka kullanımının getirdiği kısıtları kural tabanlı modelle destekler. En yüksek sınıflandırma başarısını en kısa sürede elde eder. Üstelik tüm bu hazırlık sürecini müşterileri adına yürütür. Size sadece sonuçları değerlendirmek kalır.
