Quelles sont les applications importantes du traitement du langage naturel, qui peuvent également être considérées comme les applications les plus élémentaires ?

La « classification de texte » est une application importante du traitement du langage naturel, et elle peut également être considérée comme l'application la plus basique. La classification de texte utilise des ordinateurs pour classer et étiqueter automatiquement les ensembles de textes selon un certain système ou norme de classification ; elle trouve le modèle de relation entre les caractéristiques du document et les catégories de documents sur la base d'un ensemble de documents de formation balisés, puis utilise ce modèle de relation pour classer de nouveaux documents. . Jugement de catégorie de document.

La classification de texte utilise des ordinateurs pour classer et marquer automatiquement des ensembles de textes (ou d'autres entités ou objets) selon un certain système ou norme de classification. Il trouve le modèle de relation entre les caractéristiques du document et les catégories de documents sur la base d'une collection de documents de formation annotés, puis utilise ce modèle de relation appris pour juger la catégorie des nouveaux documents. La classification des textes est progressivement passée des méthodes basées sur la connaissance aux méthodes basées sur les statistiques et l'apprentissage automatique.

La classification de texte comprend généralement des processus tels que l'expression de texte, la sélection et la formation du classificateur, ainsi que l'évaluation et le retour des résultats de classification. L'expression de texte peut être subdivisée en prétraitement de texte, indexation et statistiques, et extraction de fonctionnalités. Les modules fonctionnels globaux du système de classification de texte sont :

(1) Prétraitement : formater le corpus original dans le même format pour faciliter le traitement unifié ultérieur

(2) Index : décomposer le document ; En tant qu'unité de traitement de base, il réduit également le coût du traitement ultérieur ;

(3) Statistiques : statistiques de fréquence des mots, probabilité de corrélation entre les éléments (mots, concepts) et classification

( 4) Extraction de fonctionnalités : Extraire les fonctionnalités qui reflètent le sujet du document à partir du document ;

(5) Classificateur : formation du classificateur

(6) Évaluation : analyse des résultats des tests ; du classificateur.

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