Классификация контента в базе знаний

В статье рассмотрим подходы к классификации контента в базе знаний и факторы, которые влияют на систему классификации.

Почему классификация контента важна?

Удобство поиска информации. Пользователи могут легко найти нужные сведения, просматривая категории или используя поиск.

Улучшение обслуживания клиентов. Специалисты службы поддержки быстро находят информацию для решения проблем клиентов.

Повышение производительности сотрудников. Сотрудники быстро находят информацию, необходимую для работы, что экономит время и повышает эффективность.

Сохранение знаний компании. При увольнении сотрудников их знания не теряются, а остаются в БЗ, доступные другим.

Подробно о том, что такое база знаний для бизнеса, рассказали в статье. 

Минусы децентрализованной базы знаний 

Потеря времени на поиск. Пользователи могут тратить много времени на поиск нужных сведений, снижая эффективность своей работы.

Разочарование пользователей. Не найдя нужную информацию, пользователи могут разочароваться и бросить поиски.

Неэффективное использование базы знаний. Сотрудники могут не использовать базу знаний, если ей сложно пользоваться или не найти нужные сведения.

Подходы к классификации контента. 

1. Иерархическая классификация. Создание древовидной структуры категорий и подкатегорий. Статьи помещаются в наиболее подходящую категорию.

Пример: классификация по товарам.

Электроника

Смартфоны

• Apple
• Samsung
• Xiaomi

Ноутбуки 

• Apple
• ASUS
• Lenovo

Бытовая техника

Холодильники

Стиральные машины

Пылесосы

2. Тематическая классификация. Определение ключевых тем каждой статьи. Статьи помечаются тегами, отражающими эти темы.

Пример: БЗ службы поддержки:

Регистрация

Оплата

Доставка

Возврат

Техническая поддержка

3. Фасетная классификация. Использование нескольких независимых критериев для классификации статей.

Пример: В БЗ по юридическим вопросам:

Область права (гражданское, уголовное, трудовое)

Тип документа (закон, постановление, договор)

Дата публикации

Автор

Факторы, влияющие на выбор подхода к классификации

Объем и сложность контента. Для большой и сложной БЗ нужна более совершенная система классификации, чем для маленькой и простой.

Целевая аудитория и её потребности. Учитывайте потребности пользователей базы знаний. Как они будут искать информацию? Какую информацию им скорее всего понадобится?

Как база знаний помогла компании «Интеллектуальный энергомониторинг» создать внешний отдел продаж

Доступные ресурсы. Сколько времени, денег и сотрудников вы можете выделить на создание и поддержку системы классификации?

Технические возможности платформы базы знаний. Некоторые платформы имеют встроенные функции классификации, другие – нет.

В Базе знаний Platrum вас ждёт простая и удобная структура документов, а также редактор, в котором нельзя сделать некрасиво.

Рекомендации по выбору системы классификации

Определите цели классификации. Что вы хотите достичь с помощью системы классификации?

Проанализируйте контент. Какие типы статей, темы и ключевые слова есть в вашей базе знаний?

Изучите потребности пользователей. Как люди будут искать информацию?

Выберите подход, соответствующий вашим ресурсам. Учитывайте время, персонал и бюджет.

Обеспечьте простоту использования. Система должна быть понятна как авторам, так и пользователям.

Используйте инструменты для облегчения классификации. Например, хэштеги.

Инструменты классификации контента в базе знаний

1. Ручная классификация

Самый простой способ классификации контента – это сделать это вручную.

2. Тезаурусы и словари

Тезаурусы и словари – это словари, которые содержат синонимы и связанные слова.

Они могут помочь вам выбрать правильные теги и категории для ваших статей, тем самым улучшив точность и consistency of your classification.

3. Онтологии

Онтологии – это формальные модели, которые описывают отношения между понятиями.

Они могут помочь вам создать более сложную и структурированную систему классификации, которая может использоваться для машинного обучения и других целей. Существует множество онтологий, доступных в Интернете. Загрузите выбранную онтологию в вашу БЗ или систему управления знаниями.

Как владелец сети бельгийских супермаркетов внедрил базу знаний и вышел из операционки 

4. Инструменты машинного обучения

Инструменты машинного обучения могут автоматически классифицировать контент на основе его содержания.

Они могут быть очень эффективными для больших объемов контента, но для их обучения требуются большие объемы данных.

Также читайте: Как создать корпоративную базу знаний