İçeriğe geç
Teklif al

Hizmet · Yapay zekâ

Metin sınıflandırma sistemi yaptırma

Ortak destek adresine sabah yüzlerce e-posta düşer: iade talebi, fatura itirazı, teknik arıza, bayilik başvurusu ve birkaç da gerçekten acil şikâyet. Bunları okuyup doğru ekibe dağıtan kişi gün boyu aynı işi yapar; yoğun dönemde dağıtım gecikir, acil olan sıradan bir talebin arkasında bekler. Kategoriler elle seçildiği için raporlar da kişiden kişiye değişen etiketlere dayanır.

Kategori
Yapay zekâ
Çalışma modeli
Proje bazlı · Bakım ve destek
Hizmet bölgesi
Türkiye geneli, uzaktan ve yerinde

Metin sınıflandırma sistemi, gelen her metni sizin belirlediğiniz etiket şemasına göre okur ve konu, aciliyet ya da ilgili birim gibi bir veya birden fazla etiket atar. Kurulumda önce etiketleri birlikte netleştiriyor, geçmiş kayıtlarınızdan örnek setini hazırlıyor ve modeli bu örneklerle ölçüyoruz. Modelin emin olmadığı metinler otomatik işlem görmez; bir çalışanın onay kuyruğuna düşer.

Devamını okuDaha az göster

Böylece dağıtım kararı saniyeler içinde verilir, insan emeği yalnızca belirsiz kalan kayıtlara harcanır ve aylık raporlar tutarlı bir sınıflamaya dayanır.

Metin sınıflandırma sistemi kimlerin işini hafifletir

Her gün belirli bir hacimde serbest metin alan ve bu metni bir karara bağlamak zorunda olan ekipler için anlamlıdır.

  • Ortak e-posta kutusundan ve web formundan gelen talepleri birimlere elle dağıtan müşteri hizmetleri ekipleri
  • Uygulama mağazası yorumlarını, anket cevaplarını ve sosyal medya mesajlarını konu başlığına göre raporlamak isteyen ürün ve pazarlama ekipleri
  • Gelen evrakı dilekçe, itiraz, bilgi talebi gibi türlere ayırıp ilgili masaya yönlendiren kurumların evrak birimleri
  • Kullanıcı ilanlarını, yorumlarını ya da mesajlarını kural dışı içerik açısından ön elemeden geçirmek isteyen platformlar
  • Bayi ve saha ekiplerinden gelen serbest metin raporları arıza tipine göre gruplamak isteyen üretim ve servis firmaları

Doğru etiketin önündeki pratik engeller

Sınıflandırmanın kalitesi çoğu zaman modelden önce etiket şemasında ve veride belirlenir.

  • 01

    Birbirine karışan kategoriler

    Kargo gecikmesi ile teslimat adresi hatası aynı cümlelerle anlatılabilir. Etiketlerin tanımı ve sınır örnekleri yazılı hale getirilmeden model de çalışanlar gibi tutarsız karar verir.

  • 02

    Birden fazla konu içeren mesajlar

    Tek bir e-postada hem iade hem fatura sorusu yer alabilir. Bu durumda çok etiketli sınıflandırma kurulur ve mesaj ilgili iki birime birden görünür.

  • 03

    Az örneği olan ama önemli sınıflar

    Yasal ihtar ya da güvenlik bildirimi gibi kayıtlar seyrek gelir ama kaçırılmamalıdır. Bu sınıflar için eşik ayrı ayarlanır, gerekirse kural tabanlı ek kontrol eklenir.

  • 04

    Gündelik dil ve yazım hataları

    Türkçe karakter kullanmadan, kısaltmayla ya da ağız özellikleriyle yazılmış metinler sık görülür. Eğitim verisi bu gerçek örneklerden seçilir, temizlenmiş yapay metinlerden değil.

Metin sınıflandırma sisteminde neler kurulur

Etiketi atayan model kadar, etiketin nasıl kullanılacağı ve nasıl düzeltileceği de sistemin parçasıdır.

  • 01

    Etiket şeması ve tanım kılavuzu

    Her etiketin ne anlama geldiği, hangi örneklerin dahil olduğu ve hangilerinin olmadığı tek bir belgede toplanır. Hem model değerlendirmesi hem çalışan eğitimi bu belgeye dayanır.

  • 02

    Güven skoru ve onay kuyruğu

    Her tahminle birlikte bir güven değeri üretilir. Belirlediğiniz eşiğin altında kalan metinler insan kontrolüne gider; çalışanın verdiği etiket yeni eğitim örneği olarak saklanır.

  • 03

    Yönlendirme ve öncelik kuralları

    Etikete göre talep ilgili ekibe atanır, aciliyet etiketi taşıyanlar kuyruğun başına alınır. Kurallar yazılım ekibine ihtiyaç duymadan panelden güncellenebilir.

  • 04

    Hata analizi ekranı

    Hangi etiketlerin birbirine en çok karıştığı karışıklık tablosuyla gösterilir. Şemada birleştirme ya da bölme kararı bu tabloya bakarak verilir.

Metin sınıflandırma sisteminin bağlandığı kanallar

Sistem metnin geldiği yerden okur, sonucu çalışanların zaten kullandığı ekrana yazar.

  • 01

    E-posta kutuları

    Microsoft 365, Google Workspace ya da IMAP destekli kurumsal posta sunucusundaki ortak adresler izlenir; etiket, klasör veya kategori olarak işlenir.

  • 02

    Destek ve talep yazılımları

    Örneğin Zendesk ya da Freshdesk gibi talep sistemlerinde ya da kendi geliştirdiğiniz panelde, yeni kayıt açıldığında API üzerinden etiket ve atama alanları doldurulur.

  • 03

    CRM kayıtları

    Müşteri kartına bağlı notlar ve şikâyet kayıtları sınıflandırılarak müşteri bazında konu geçmişi çıkarılır.

  • 04

    Mesajlaşma kanalları

    WhatsApp Business API ve web sitesi canlı destek mesajları aynı etiket şemasıyla işlenir; kanallar arasında rapor tutarlı kalır.

Metin sınıflandırma sistemi yaptırmak istiyorum: süreç nasıl işler?

  1. Adım 01

    Analiz

    İş akışınızı, kullanıcılarınızı ve mevcut sistemlerinizi dinleriz; kapsamı, öncelikleri ve kabul ölçütlerini yazılı hâle getiririz.

  2. Adım 02

    Tasarım

    Ekran akışlarını ve veri modelini çıkarırız. Arayüzü sizinle gözden geçirip onay almadan geliştirmeye geçmeyiz.

  3. Adım 03

    Geliştirme

    Kısa döngülerle çalışırız; her döngü sonunda çalışan bir sürümü test ortamında görürsünüz.

  4. Adım 04

    Test

    İşlevsel testler, entegrasyon testleri ve temel güvenlik kontrolleriyle hataları yayından önce yakalarız.

  5. Adım 05

    Yayın

    Sunucu, alan adı, yedekleme ve izleme ayarlarını yaparak canlıya alırız; ekibinize kısa bir kullanım eğitimi veririz.

  6. Adım 06

    Bakım

    İsterseniz bakım ve destek anlaşmasıyla güncellemeleri, izlemeyi ve yeni geliştirmeleri sürdürürüz.

Model seçimi, ölçüm ve verinin korunması

Her iş için aynı model uygun değildir. Etiket sayısı az ve örnek bol ise kelime temelli klasik yöntemler hızlı ve ucuz çalışır. Anlam farkının önemli olduğu işlerde Türkçe üzerinde ön eğitilmiş BERT tabanlı modeller ince ayarla kullanılır. Henüz etiketli veri yoksa bir dil modeliyle, tanım ve birkaç örnek vererek başlanabilir; bu yol hızlıdır ama mesaj başına maliyeti ve gecikmesi daha yüksektir. Hangisinin seçileceğine, aynı test seti üzerinde yapılan karşılaştırmayla karar veriyoruz.

Devamını okuDaha az göster

Başarıyı tek bir doğruluk değeriyle ölçmek yanıltır; seyrek ama kritik sınıfları kaçırmak ortalamada görünmez. Bu yüzden sınıf bazında kesinlik ve duyarlılık raporlanır, eşikler iş sonucuna göre belirlenir. Canlıya çıktıktan sonra etiket dağılımı izlenir; yeni bir ürün ya da kampanya mesaj içeriğini değiştirdiğinde model yeni örneklerle güncellenir.

Talep metinleri ad, telefon, adres ve sipariş bilgisi içerir. Model kurum içi sunucuda çalıştırılabilir; harici bir sağlayıcı kullanılacaksa kişisel veriler gönderimden önce maskelenebilir. Erişim yetkileri ve kayıt saklama süreleri KVKK kapsamındaki yükümlülükleriniz gözetilerek belirlenir.

Bu hizmette çalışma modelleri

  • 01

    Proje bazlı

    Sabit kapsam, sabit fiyat ve belirli teslim tarihi

    Kapsamı belli, teslim tarihi olan işler için.

    • Yazılı kapsam ve kabul ölçütleri
    • Sabit fiyat ve belirli teslim tarihi
    • Teslim ve kabul adımları sözleşmede
    Bu modelle teklif alın: Proje bazlı
  • 02

    Bakım ve destek

    Aylık sözleşmeli, SLA'lı bakım, destek ve geliştirme saati

    Yayındaki bir sistemin sürekliliği için.

    • Aylık sözleşme ve SLA
    • İzleme, güncelleme ve hata düzeltme
    • Aylık geliştirme saati
    Bu modelle teklif alın: Bakım ve destek

Metin sınıflandırma sistemi hakkında sık sorulan sorular

Metin sınıflandırma sistemi için ne kadar etiketli veriye ihtiyaç var?

Bu, etiket sayısına ve sınıfların birbirine benzerliğine bağlıdır. Elinizde geçmişte birimlere atanmış talepler varsa çoğu zaman yeterli başlangıç verisi zaten mevcuttur. Hiç veri yoksa dil modeliyle başlayıp ilk dönemde onaylanan kayıtları eğitim verisine dönüştürüyoruz.

Kategorilerimiz zamanla değişirse sistemi baştan mı kurmak gerekir?

Hayır. Yeni bir etiket eklendiğinde ya da iki etiket birleştirildiğinde etiket şeması güncellenir ve model yeni örneklerle yeniden eğitilir. Geçmiş kayıtlar istenirse yeni şemaya göre yeniden etiketlenir.

Duygu analizinden farkı nedir?

Duygu analizi metnin olumlu ya da olumsuz tonunu ölçer. Metin sınıflandırma ise konunun ne olduğunu, hangi birime ait olduğunu veya ne kadar acil olduğunu belirler. İkisi aynı sistemde birlikte çalışabilir.

Metin sınıflandırma sistemi yaptırmak istiyoruz, nereden başlamalıyız?

Mevcut kategori listenizi, her kategoriden birkaç gerçek örnek ve bugün dağıtımı kimin nasıl yaptığını hazırlamanız yeterlidir. İlk görüşmede bu örnekler üzerinden şemadaki belirsizlikleri birlikte işaretliyoruz.

Metin sınıflandırma sistemi fiyatları neye göre belirlenir?

Etiket sayısı, çok etiketli yapı gerekip gerekmediği, eğitim verisinin hazır olup olmadığı, bağlanacak kanal sayısı, modelin bulutta mı kurum içinde mi çalışacağı ve aylık metin hacmi belirleyicidir. Örnek verilerinizi inceledikten sonra kalem kalem yazılı teklif sunuyoruz.

Model yanlış etiket atarsa ne olur?

Düşük güvenli tahminler zaten onay kuyruğuna gider. Yüksek güvenle yapılan bir hatayı çalışan tek tıkla düzeltir; düzeltme kaydedilir ve sonraki eğitimde kullanılır. Hata analizi ekranında aynı türden hatalar biriktiğinde şema ya da eşik gözden geçirilir.

İlgili hizmetler ve sayfalar

Metin sınıflandırma sistemi yaptırmak için teklif alın

Kısa bir ön görüşmede ihtiyacınızı dinleyip kapsamı, çalışma modelini ve takvimi yazılı olarak paylaşırız.

+90 552 579 93 21