Was sind die wichtigen Anwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache, die auch als die grundlegendsten Anwendungen bezeichnet werden können?

„Textklassifizierung“ ist eine wichtige Anwendung der Verarbeitung natürlicher Sprache und kann auch als die grundlegendste Anwendung bezeichnet werden. Die Textklassifizierung verwendet Computer, um Textsätze automatisch gemäß einem bestimmten Klassifizierungssystem oder Standard zu klassifizieren und zu kennzeichnen. Sie ermittelt das Beziehungsmodell zwischen Dokumentmerkmalen und Dokumentkategorien basierend auf einem Satz gekennzeichneter Trainingsdokumente und verwendet dieses Beziehungsmodell dann zur Klassifizierung neuer Dokumente . Beurteilung der Dokumentkategorie.

Bei der Textklassifizierung werden Computer verwendet, um Textsätze (oder andere Entitäten oder Objekte) automatisch gemäß einem bestimmten Klassifizierungssystem oder Standard zu klassifizieren und zu markieren. Es findet das Beziehungsmodell zwischen Dokumentmerkmalen und Dokumentkategorien basierend auf einer Sammlung kommentierter Schulungsdokumente und verwendet dann dieses erlernte Beziehungsmodell, um die Kategorie neuer Dokumente zu beurteilen. Die Textklassifizierung hat sich allmählich von wissensbasierten Methoden zu Methoden verlagert, die auf Statistik und maschinellem Lernen basieren.

Die Textklassifizierung umfasst im Allgemeinen Prozesse wie Textausdruck, Klassifikatorauswahl und -training sowie Bewertung und Rückmeldung der Klassifizierungsergebnisse. Der Textausdruck kann in Schritte wie Textvorverarbeitung, Indizierung und Statistik sowie Merkmalsextraktion unterteilt werden. Die allgemeinen Funktionsmodule des Textklassifizierungssystems sind:

(1) Vorverarbeitung: Formatieren Sie den Originalkorpus im gleichen Format, um die anschließende einheitliche Verarbeitung zu erleichtern;

(2) Index: Zerlegen Sie das Dokument in grundlegende Verarbeitungseinheiten und reduzieren Sie gleichzeitig die nachfolgende Verarbeitung Verarbeitungsaufwand;

(3) Statistik: Worthäufigkeitsstatistik, Korrelationswahrscheinlichkeit zwischen Elementen (Wörter, Konzepte) und Klassifizierung;

(4) Merkmalsextraktion: Merkmale aus dem Dokument extrahieren, die das Dokumentthema widerspiegeln; ) Klassifikator: Training des Klassifikators;

(6) Auswertung: Analyse der Testergebnisse des Klassifikators.

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