Textklassifikation – eine Einführung

Textklassifikation ist ein Teilgebiet im Feld des Natural Language Processings. Das Ziel dabei ist es, einem neuen, noch nie gesehenen Text, eine Kategorie aus einer Gruppe von vorgegebenen Kategorien zuzuweisen. Ein gutes Beispiel für Textklassifikation ist die Spam-Filterung, bei der E-Mails in eine von zwei Kategorien eingeordnet werden sollen: „Spam” oder „nicht Spam”.

Nähern wir uns diesem spannenden Thema an, indem wir die drei grundlegenden Fragen beantworten: 

  • “Warum ist automatisierte Textklassifikation sinnvoll?”
  • “Wo kann Textklassifikation eingesetzt werden?”
  • Was sind die Schritte von den Daten bis zur Klassifizierung?”

Warum ist automatisierte Textklassifikation sinnvoll?

In der heutigen Zeit entsteht eine gewaltige Menge an Daten, die von Menschen nicht in absehbarer Zeit verarbeitet werden können. Ein großer Teil davon sind Texte. Wir finden sie beispielsweise in E-Mails, Zeitungsartikeln oder Kommentarspalten. In der Regel stecken in ihnen wertvolle Informationen, wie zum Beispiel Stimmungsbilder, die jedoch maschinell nicht ohne Weiteres erfasst werden können. 

Die Lösung des Problems liegt in der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen, die in der Lage sind, große Volumen von unstrukturierten Textdaten auf verschiedene Weise zu organisieren und ihnen wichtige Informationen zu entnehmen. 

Mit etwas Initialaufwand kann ein Machine-Learning-Modell trainiert werden. Das Modell ist langfristig in der Lage, verschiedene Texte selbstständig zu klassifizieren. Dadurch reduziert sich der Aufwand im laufenden Betrieb auf die Wartung des Systems. Für die Textklassifikation, die andernfalls durch Menschen mit hohem Aufwand und hoher Fehleranfälligkeit umgesetzt werden müsste, ist das ein großer Vorteil.

Wo kann Textklassifikation eingesetzt werden?

Ein typisches Beispiel für den Einsatz von Textklassifikation in der Praxis ist die Klassifizierung von Kundenbewertungen, bei der jede Bewertung bezüglich der geäußerten Haltung als positiv, negativ oder neutral klassifiziert wird. Mit dieser Klassifikation können z.B. Online-Shops positive Trends erkennen oder schnell auf negatives Feedback reagieren. 

Mithilfe von Textklassifikation ist es auch möglich die Sprache oder die Dringlichkeit des Anliegens in Kundenmails zu erkennen. Das automatisiert die Abläufe im Kunden-Support und führt zu schnelleren Reaktionszeiten.  

Ein weiteres Beispiel ist die automatisierte Einordnung von Nachrichtenartikeln. Neue Blog- Einträge können direkt in der richtigen Rubrik landen, wie zum Beispiel Sport, Kultur oder Wissenschaft.

Von den Daten bis zur Klassifikation

Die Grundvoraussetzungen für die erfolgreiche Entwicklung eines Machine-Learning-Modells sind eine präzise Formulierung der Problemstellung und ein dazu passender Datensatz.

Anschließend werden die folgenden Schritte durchlaufen:

Trainings- und Testdaten vorverarbeiten

Sind die Datengrundlage und die Problemstellung geklärt, so ist der erste Schritt der Textklassifikation die Vorverarbeitung. Hierbei werden die Daten bereinigt und je nach Problemstellung optimiert, zum Beispiel durch das Ersetzen von großen durch kleine Buchstaben. Das Ergebnis einer erfolgreichen Vorverarbeitung sind vereinheitlichte Textdaten in einer Form, die für die Machine-Learning-Modelle leicht zu verstehen ist.

Ein Modell trainieren

In diesem Schritt werden Algorithmen auf den berechneten Features angewendet und ein Machine-Learning-Modell trainiert. Das Modell lernt aus den Daten, wie diese einzuordnen sind, und definiert, unter welchen Bedingungen ein Text zu einer Kategorie gehört.

Das Modell evaluieren

Nachdem das Modell trainiert ist, soll es getestet werden. Dafür werden bereits kategorisierte Daten genutzt, die nicht zum Training des Modells verwendet wurden. Die von dem Modell klassifizierten Testdaten werden dann mit den echten bzw. bekannten Kategorien verglichen. Je mehr Übereinstimmungen zwischen den echten und den vorhergesagten Kategorien existieren, desto genauer ist das Modell.

Weitere Schritte

Nun ist der Zeitpunkt für Optimierungen gekommen. In jedem der oben beschriebenen Schritte können Anpassungen vorgenommen werden, mit dem Ziel, die Genauigkeit zu verbessern. Beispielsweise ist es möglich, die Texte weiter zu bearbeiten oder verschiedene Machine-Learning-Algorithmen auszuprobieren. Generell gilt, dass manche Algorithmen besser zu einem Datensatz passen als andere. Das hängt zum Beispiel davon ab, wie groß der Datensatz ist und in wie viele Kategorien klassifiziert werden soll – hier gibt es Spielraum für Experimente!

Zusammenfassung

Textklassifikation ist ein spannendes Thema, das in vielen interessanten Anwendungsfällen eine Lösung anbietet. Es lohnt sich, sich mit dem Thema auseinanderzusetzen und sich zu überlegen: wo könnte Machine Learning gebraucht werden?

Wenn ihr bis hier gekommen seid, und Lust auf mehr Details und ein praktisches Beispiel habt, dann schaut in den nächsten Wochen nochmal vorbei!

Stay tuned 🙂

Autoren: Luca Pomer, Conrad Dollinger, Jeffrey Remien und Galina Angelova

Kommentar verfassen

Diese Website verwendet Akismet, um Spam zu reduzieren. Erfahre mehr darüber, wie deine Kommentardaten verarbeitet werden.

%d Bloggern gefällt das: