Classificatie met tekstuele variabelen – Whitepaper

Het gebruik van bestaande tekstbronnen kan grote voordelen opleveren voor bedrijven. Het internet staat vol met recensies, forumberichten, nieuwsberichten en andere tekstbronnen die informatie bevatten die vaak moeilijk te verkrijgen is. Deze informatie kan bijvoorbeeld worden gebruikt om nieuwe producten te ontwikkelen, bestaande producten te verbeteren of om geheel nieuwe markten te ontdekken.

Ook binnen een bedrijf kunnen niet-openbare tekstbronnen worden gebruikt om processen te verbeteren of werknemers te helpen bij het uitvoeren van hun dagelijkse taken, door hen automatische inzichten te verschaffen die zijn verkregen uit die tekstbronnen. Dit kan uiteindelijk tijd en geld besparen.

Veel van deze inzichten komen uiteindelijk neer op een classificatieprobleem. Schrijft deze gebruiker over aspect x van product y? Hoort dit nieuwsbericht bij categorie x? Moet deze e-mail naar inbox x, y of z gaan? Enzovoorts. Deze zaken zijn allemaal goed te voorspellen met classificatiemodellen.

Daarom hebben we een whitepaper geschreven die het hele proces beschrijft van het bouwen van dergelijke modellen tot aan het implementeren ervan binnen een organisatie. Het beschrijft het proces van het verzamelen en verkennen van gegevens om het model uiteindelijk te implementeren in een productieomgeving waar het kan worden gebruikt voor bedrijfsprocessen.

Bij Indatables hebben we de juiste kennis om dit potentieel te ontsluiten. Recentelijk hebben we samen met een grote zorgverzekeraar een automatisch classificatiemodel ontwikkeld om binnenkomende e-mails van klanten naar de juiste bestemming te sturen binnen het interne e-mailsysteem.

Neem gerust contact met ons op als je wilt weten wat we hiermee voor jouw organisatie kunnen betekenen.