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Glossário

Classificador

O que é Classificador?

Um classificador é um modelo ou método que atribui entradas a uma de várias categorias predefinidas. As variantes clássicas, como as árvores de decisão ou o naive Bayes, são treinadas com exemplos etiquetados; os modelos de linguagem também podem ordenar textos com base numa descrição das categorias. As utilizações típicas incluem a deteção de spam, a triagem de pedidos de clientes por tema e a categorização de recibos. A qualidade é medida com métricas como a exatidão, a precisão e a revocação.

Como o KI.ordo ajuda

Nos fluxos do KI.ordo, o bloco "Router de IA" atribui entradas a até oito categorias, por exemplo no modelo "Categorizar texto".

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Temas

  • Classificação
  • Aprendizagem automática
  • Categorias

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Termos relacionados

Classificação automática

A classificação automática atribui textos, documentos ou registos a categorias predefinidas sem triagem manual. Tradicionalmente, os modelos aprendem isto a partir de exemplos rotulados; os grandes modelos de linguagem também conseguem atribuir categorias apenas com base numa descrição. As utilizações típicas incluem ordenar e-mails recebidos por tipo de pedido, atribuir recibos ou assinalar tickets de suporte urgentes. Nos casos importantes, recomendam-se verificações por amostragem feitas por pessoas.

  • Classificação
  • Automatização
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Modelo

Classificação de texto

A classificação de texto atribui automaticamente textos a categorias predefinidas, por exemplo e-mails por tipo de pedido, avaliações por sentimento ou documentos por tema. Antes, isto exigia treinar modelos próprios com exemplos etiquetados; hoje, os grandes modelos de linguagem conseguem muitas vezes atribuir categorias apenas a partir de uma descrição. Isto permite pré-ordenar pedidos e encaminhá-los mais depressa para a equipa certa.

  • NLP
  • Classificação
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Modelo

Matriz de confusão

Uma matriz de confusão é uma tabela que compara as previsões de um classificador com as classes reais. Para duas classes, mostra os verdadeiros positivos, os falsos positivos, os verdadeiros negativos e os falsos negativos. A partir dela, podem calcular-se métricas como a precisão, a revocação e a pontuação F1, e fica claro que erros ocorrem. Exemplo: um filtro de spam que assinala muitos e-mails legítimos como spam tem muitos falsos positivos, o que muitas vezes é mais dispendioso do que uma mensagem de spam não detetada.

  • Avaliação de modelos
  • Classificação
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Naive Bayes

Naive Bayes é uma família de métodos de classificação simples baseados no teorema de Bayes. São chamados «ingénuos» porque assumem que todas as características são independentes umas das outras, o que raramente acontece na prática, mas muitas vezes produz, ainda assim, bons resultados. Os métodos são rápidos, precisam de poucos dados de treino e são particularmente adequados para texto. Um exemplo clássico é o filtro de spam, que ordena os e-mails com base em palavras típicas.

  • classificação
  • estatística
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