Natuurlijk! Hier is een stapsgewijze aanpak om een op maat gemaakt tekstclassificatiesysteem te ontwikkelen dat jouw documenten categoriseert op basis van trefwoorden en de categorie Marketing: 1. Verzamel en label je documenten: - Verzamel alle documenten die je wilt classificeren. - Label de documenten die betrekking hebben op marketing met een specifieke tag, bijvoorbeeld "Marketing". 2. Bepaal relevante trefwoorden: - Identificeer belangrijke woorden en zinnen die typisch zijn voor marketingdocumenten, zoals "campagne", "strategie", "merk", "advertentie", "lead", "klant", "promotie", etc. - Maak een lijst van deze trefwoorden. 3. Voorbereiding van de data: - Converteer je documenten naar platte tekst. - Verwijder onnodige tekens, stopwoorden en voer eventueel stemming of lemmatizatie uit. 4. Ontwikkel het classificatiemodel: - Gebruik een programmeertaal zoals Python met bibliotheken zoals scikit-learn. - Maak een trainingsset met gelabelde documenten. - Gebruik bijvoorbeeld een tekstvectorisatiemethode zoals TF-IDF. 5. Bouw een classificatie-algoritme: - Kies een algoritme zoals Naive Bayes, SVM of Random Forest. - Train het model op je gelabelde data. 6. Implementeer trefwoordanalyse: - Voeg een extra regel toe die kijkt of de documenten trefwoorden bevatten die bij marketing horen. - Als een document meerdere trefwoorden bevat, classificeer het dan als Marketing. 7. Test en optimaliseer: - Test je systeem met nieuwe documenten. - Pas de lijst met trefwoorden en parameters aan voor betere nauwkeurigheid. 8. Automatisering: - Maak een script dat nieuwe documenten automatisch classificeert op basis van de getrainde modellen en trefwoorden. Hier is een eenvoudig voorbeeld in Python: ```python import os from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB # Stap 1: Verzamel en label documenten documents = [ ("Rapport over de verkoopprestaties van Q1", "Overige"), ("Marketingcampagne voor nieuwe productlijn", "Marketing"), # Voeg meer documenten toe ] texts = [doc[0] for doc in documents] labels = [doc[1] for doc in documents] # Stap 2: Voorbereiding en vectorisatie vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='dutch') X = vectorizer.fit_transform(texts) # Stap 3: Train het model model = MultinomialNB() model.fit(X, labels) # Stap 4: Trefwoordenlijst voor marketing marketing_trefwoorden = ["campagne", "strategie", "merk", "advertentie", "lead", "klant", "promotie"] def classify_document(text): # Check op trefwoorden if any(trefwoord in text.lower() for trefwoord in marketing_trefwoorden): return "Marketing" # Gebruik het model indien geen trefwoord gevonden X_new = vectorizer.transform([text]) pred = model.predict(X_new) return pred[0] # Voorbeeld nieuw_document = "De nieuwe advertentiecampagne heeft geleid tot meer leads." categorie = classify_document(nieuw_document) print("Categorie:", categorie) ``` Met deze aanpak kun je documenten snel en effectief categoriseren op basis van trefwoorden en machine learning. Voor grotere hoeveelheden data en complexere criteria kun je het model verder uitbreiden en verfijnen.

Hier is een stapsgewijs plan om een op maat gemaakt tekstclassificatiesysteem te ontwikkelen voor uw documenten: ### 1. Verzamelen en Voorbereiden van Gegevens - **Documenten verzamelen**: Verzamel alle relevante documenten (zoals "Rapport over de verkoopprestaties van Q1"). - **Labelen**: Ken de juiste categorieën toe aan elk document (bijv. "Marketing" voor documenten die aan de criteria voldoen). ### 2. Definiëren van Trefwoorden - **Marketing-trefwoorden identificeren**: Kies specifieke trefwoorden die verband houden met marketing, zoals: - "Verkoop", "Campagne", "Klantwerving", "Marktaandeel", "Advertentie", "Social media", "Leadgeneratie", "Conversieratio", "Merkenbewustzijn", "Promotie". - **Uitbreiden met synoniemen**: Voeg variaties toe (bijv. "verkoopstrategie", "reclame", "marketinginspanningen"). ### 3. Bouwen van het Classificatiesysteem - **Eenvoudige trefwoordclassificatie**: - Scan de tekst van elk document op de gedefinieerde trefwoorden. - Stel een drempelwaarde in: een document wordt als "Marketing" geclassificeerd als het een minimum aantal trefwoorden bevat (bijv. 2 of meer). - **Voorbeeldcode (Python)**: ```python # Lijst van marketingtrefwoorden marketing_keywords = ["verkoop", "campagne", "klantwerving", "marktaandeel", "advertentie", "social media", "leadgeneratie", "conversieratio", "merkenbewustzijn", "promotie"] def classify_document(text, keywords, threshold=2): text_lower = text.lower() matches = [keyword for keyword in keywords if keyword in text_lower] return "Marketing" if len(matches) >= threshold else "Overig" # Test met uw document document_text = "Inhoud van het Rapport over de verkoopprestaties van Q1..." result = classify_document(document_text, marketing_keywords) print(f"Classificatie: {result}") ``` ### 4. Testen en Optimaliseren - **Testen**: Pas het systeem toe op een subset van documenten en controleer de nauwkeurigheid. - **Feedbacklus**: Pas de trefwoordenlijst aan op basis van resultaten (bijv. woorden toevoegen of verwijderen). ### 5. Implementatie en Onderhoud - **Automatiseren**: Integreer het systeem in uw workflow (bijv. met een script dat nieuwe documenten verwerkt). - **Periodieke evaluatie**: Update de trefwoorden regelmatig om wijzigingen in thema's bij te houden. ### Voorbeeld voor uw Document: Als uw rapport termen bevat zoals "verkoopgroei in Q1 door een nieuwe campagne", zal het systeem dit herkennen via "verkoop" en "campagne" en classificeren als "Marketing". Laat het weten als u hulp nodig heeft bij de technische implementatie of het verfijnen van de trefwoorden!