ਸਾਡੇ ਡਿਜੀਟਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਸੰਗਠਨ ਨੂੰ ਚੱਲਦਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ-ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਾਰੋਬਾਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਭਰੇ ਹੋਏ ਹਨ, ਨਵੇਂ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਈਮੇਲ, ਪੋਰਟਲ, ਇਨਵੌਇਸ, ਰਸੀਦਾਂ, ਅਰਜ਼ੀਆਂ, ਪ੍ਰਸਤਾਵਾਂ, ਦਾਅਵਿਆਂ ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਤੋਂ ਸੰਗਠਨ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੱਕ।
ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕੋਈ ਇਹਨਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਇਹ ਜਾਣਨ ਦਾ ਕੋਈ ਤਰੀਕਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਖਾਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਿਸ ਬਾਰੇ ਹੈ ਜਾਂ ਇਸ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹਰੇਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਇਹ ਜਾਣਨ ਲਈ ਹੱਥੀਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।
ਆਉ ਅਸੀਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ, ਸਮਝੀਏ ਕਿ ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਧਿਐਨ ਕਰੋ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਆਪਟੀਕਲ ਅੱਖਰ ਪਛਾਣ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ ਜਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕੀ ਹੈ?
ਦਸਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੇ ਕੰਮ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਰੁਕਾਵਟ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੇ, ਗਲਤੀ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਖਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ NLP ਅਤੇ ML 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਟੈਗ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੋ ਵਰਗੀਕਰਨਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ। ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਸ਼ੈਲੀ, ਥੀਮ ਜਾਂ ਕਿਸਮ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ। ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਸੰਕਲਪ, ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਲ ਤੱਤਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਹਰ ਸੰਸਥਾ, ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਫਾਰਚੂਨ 500 ਕੰਪਨੀਆਂ ਤੱਕ, ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੀ ਹੈ। ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਮੈਨੂਅਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਇੱਕ ਰੁਕਾਵਟ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਹੌਲੀ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਨਿਕਾਸੀ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਿਉਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
- ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਛਾਂਟੀ, ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਅਤੇ ਰੂਟਿੰਗ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੱਕ ਤੁਰੰਤ ਪਹੁੰਚ ਸੰਭਵ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਾਧਾਰਨ ਕੰਮਾਂ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਰਣਨੀਤਕ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਸਕੇਲ ਸਹਿਜੇ ਹੀ: ਸਟਾਫਿੰਗ ਵਿੱਚ ਅਨੁਪਾਤਕ ਵਾਧੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਧ ਰਹੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ।
- ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਸੰਭਾਲ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਵਿੱਤ, ਬੀਮਾ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਵਰਗੇ ਉਦਯੋਗ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਅਤੇ ਵਸਤੂ ਸੂਚੀ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਏਆਈ-ਅਧਾਰਤ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਰਹੇ ਹਨ।
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ ਬਨਾਮ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ: ਬਾਰੀਕੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ
ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਬਦਲਵੇਂ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਸੂਖਮ ਪਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨ:
| ਪਹਿਲੂ | ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ | ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ |
|---|---|---|
| ਸਕੋਪ | ਸਿਰਫ਼ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ। | ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ/ਲੇਆਉਟ ਤੱਤਾਂ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। |
| ਡਾਟਾ ਇੰਪੁੱਟ | ਸਿਰਫ਼ ਲਿਖਤੀ ਸਮੱਗਰੀ (ਵਾਕ, ਪੈਰੇ)। | ਚਿੱਤਰ, ਟੇਬਲ, ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਸਮੇਤ ਪੂਰਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼। |
| ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ | ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਵਿਸ਼ਾ ਟੈਗਿੰਗ, ਸਪੈਮ ਖੋਜ। | ਇਨਵੌਇਸ ਛਾਂਟੀ, ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀ ਕਿਸਮ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਫਾਰਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ। |
| ਤਕਨੀਕ | NLP-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਤਰੀਕੇ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਹਸਤੀ ਪਛਾਣ। | NLP ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ OCR ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। |
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ ਸਮੂਹ ਹੈ, ਜੋ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਅਮੀਰ, ਬਹੁ-ਮਾਡਲ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੋ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਮੈਨੂਅਲ ਅਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ। ਦਸਤੀ ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਸੰਕਲਪਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਆਉ ਵਪਾਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝੀਏ।
ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਦਸਤਾਵੇਜ਼
ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰ ਨੰਬਰਿੰਗ ਅਤੇ ਫੌਂਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫਾਰਮੈਟ ਕੀਤਾ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦਾ ਲੇਆਉਟ ਵੀ ਇਕਸਾਰ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵਿਵਹਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਲਈ ਵਰਗੀਕਰਨ ਟੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਯੋਗ ਹੈ।
ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼
ਇੱਕ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਸੰਰਚਨਾ ਵਾਲੇ ਜਾਂ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਚਿੱਠੀਆਂ, ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਅਤੇ ਆਦੇਸ਼ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਅਸੰਗਤ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। 
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਤਕਨੀਕਾਂ?
ਸਵੈਚਲਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ ਵਰਗੀਕਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ, ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨੂੰ ਘੱਟ ਬੋਝਲ, ਤੇਜ਼, ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ, ਸਕੇਲੇਬਲ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਤਿੰਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਹ
ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਤਕਨੀਕ
ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਤ ਤਕਨੀਕ ਭਾਸ਼ਾਈ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਟੈਗ ਕਰਨ ਲਈ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਪੈਟਰਨ, ਰੂਪ ਵਿਗਿਆਨ, ਸੰਟੈਕਸ, ਅਰਥ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਵੇਂ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਹੀ ਸੂਝ ਕੱਢਣ ਲਈ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀ, ਅਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ
ਟੈਗਸ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਈ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਟੈਗ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖ ਸਕੇ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਟੈਗ ਕੀਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਦਸਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੇਟਾ ਤੁਸੀਂ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਉੱਨਾ ਹੀ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਟੈਕਸਟ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, 'ਸੇਵਾ ਕਿਫਾਇਤੀ ਸੀ,' ਟੈਗ 'ਕੀਮਤ' ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪੂਰੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅਣਦੇਖੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਨਪ੍ਰਵਾਹੀਡ ਲਰਨਿੰਗ
ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ, ਸਮਾਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਕਿਸੇ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਫੌਂਟਾਂ, ਥੀਮਾਂ, ਟੈਂਪਲੇਟਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਨਿਯਮ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ, ਟਵੀਕ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਸੰਪੂਰਨ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਮਾਡਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਵਰਗੀਕਰਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਏਆਈ-ਅਧਾਰਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਖ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ:
1. ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ, ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹਨ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲੇਬਲ (ਟੈਗ) ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
2. ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣਾ
ਆਪਟੀਕਲ ਕਰੈਕਟਰ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ (OCR) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਸਕੈਨ ਕੀਤੇ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਕੱਢਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। NLP ਤਕਨੀਕਾਂ ਫਿਰ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਾਫ਼, ਟੋਕਨਾਈਜ਼ ਅਤੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਲੇਆਉਟ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ।
3. ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ
ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਧੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ, CNN) ਨੂੰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ।
4. ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ
ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਯਾਦ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਟਿਊਨ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
5. ਤੈਨਾਤੀ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਸਿਖਲਾਈ
ਇੱਕ ਵਾਰ ਤੈਨਾਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮਾਡਲ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪਸ ਅਤੇ ਵਾਧੂ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਰਾਹੀਂ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਅਸਲ-ਜੀਵਨ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ
ਕਈ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੇ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਕਈ ਅਸਲ-ਜੀਵਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਪੈਮ ਖੋਜ
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਅਣਚਾਹੇ ਸਪੈਮ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਪੈਮ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਸੁਨੇਹਾ ਸਪੈਮ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਗੂਗਲ ਦਾ ਜੀਮੇਲ ਸਪੈਮ ਡਿਟੈਕਟਰ ਜੰਕ ਸੰਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਮੇਲ ਨੂੰ ਸਹੀ ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਸੁੱਟਣ ਲਈ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਸਮਾਜਿਕ ਸੁਣਨ ਦੁਆਰਾ ਭਾਵਨਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਗਾਹਕਾਂ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਫੀਡਬੈਕ, ਅਤੇ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਸੁਭਾਅ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਕੇ, NLP- ਅਧਾਰਤ ਮਾਡਲ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਅਰਥਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
ਟਿਕਟ ਜਾਂ ਤਰਜੀਹ ਵਰਗੀਕਰਣ
ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਵਿਭਾਗ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੇਵਾ ਬੇਨਤੀਆਂ ਅਤੇ ਟਿਕਟਾਂ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਸਵੈਚਲਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਟੂਲ ਟਿਕਟਾਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਤਰਜੀਹੀ ਟਿਕਟਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਵਿਭਾਗ ਨੂੰ ਭੇਜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ, ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਸਰਵਿਸਿੰਗ ਦੀ ਗਤੀ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ
ਸਵੈਚਲਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਕੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਜਾਂ ਨਿਰਮਾਣ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨਾ
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਕੰਮਕਾਜ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ, ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਔਖਾ ਪਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕੰਮ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੇ ਵਾਲੀਅਮ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਵੱਧ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਸਵੈਚਲਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ ਸਿਸਟਮ ਹੋਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਇੱਕ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਮਾਡਲ ਕੁਸ਼ਲ, ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ, ਗਲਤੀ-ਮੁਕਤ ਅਤੇ ਸਹੀ ਹੈ। ਪਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਉਦੋਂ ਹੀ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ ਉਸ ਨੂੰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟੈਗ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਸ਼ੈਪ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ ਪ੍ਰੀ-ਟੈਗਡ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਜੋ ਕਿ ਸਟੀਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਟੂਲ ਨਾਲ ਤੁਰੰਤ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ।
