最も基本的な応用とも言える自然言語処理の重要な応用とは何でしょうか？

「テキスト分類」は自然言語処理の重要な応用であり、最も基本的な応用とも言えます。テキスト分類では、コンピューターを使用して、特定の分類システムまたは基準に従ってテキスト セットを自動的に分類し、ラベルを付けます。タグ付けされたトレーニング ドキュメントのセットに基づいて、ドキュメントの特徴とドキュメント カテゴリの間の関係モデルを見つけ、この関係モデルを使用して新しいドキュメントを分類します。 . 文書カテゴリー判定。

テキスト分類では、コンピューターを使用して、特定の分類システムまたは標準に従ってテキスト セット (または他のエンティティやオブジェクト) を自動的に分類し、マークします。注釈付きのトレーニング文書のコレクションに基づいて文書の特徴と文書カテゴリの間の関係モデルを見つけ、この学習された関係モデルを使用して新しい文書のカテゴリを判断します。テキスト分類は、知識ベースの方法から統計と機械学習に基づく方法に徐々に移行しています。

テキスト分類には一般に、テキストの表現、分類器の選択とトレーニング、分類結果の評価とフィードバックなどが含まれます。テキストの表現は、テキストの前処理、インデックス付けと統計、および特徴抽出に細分化できます。 . 手順を待ちます。テキスト分類システムの全体的な機能モジュールは次のとおりです:

(1) 前処理: 元のコーパスを同じ形式にフォーマットして、その後の統一処理を容易にします;

(2) インデックス: 文書を分解します。基本的な処理単位として、その後の処理のコストも削減します;

(3) 統計: 単語頻度統計、項目 (単語、概念) と分類間の相関確率;

( 4) 特徴抽出: 文書から文書の主題を反映する特徴を抽出;

(5) 分類器: 分類器のトレーニング;

(6) 評価: テスト結果の分析分類器の。

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