"텍스트 분류"는 자연어 처리의 중요한 응용이자 가장 기본적인 응용이라고 할 수 있습니다. 텍스트 분류는 컴퓨터를 사용하여 특정 분류 시스템 또는 표준에 따라 텍스트 세트를 자동으로 분류하고 레이블을 지정합니다. 레이블이 지정된 교육 문서 세트를 기반으로 문서 기능과 문서 범주 간의 관계 모델을 찾은 다음 이 관계 모델을 사용하여 새 문서를 분류합니다. . 문서 카테고리 판단.
텍스트 분류는 컴퓨터를 사용하여 특정 분류 시스템이나 표준에 따라 텍스트 세트(또는 기타 엔터티 또는 개체)를 자동으로 분류하고 표시합니다. 주석이 달린 학습 문서 모음을 기반으로 문서 기능과 문서 카테고리 간의 관계 모델을 찾은 다음, 이 학습된 관계 모델을 사용하여 새 문서의 카테고리를 판단합니다. 텍스트 분류는 지식 기반 방법에서 통계 및 기계 학습 기반 방법으로 점차 전환되었습니다.
텍스트 분류에는 일반적으로 텍스트 표현, 분류기 선택 및 훈련, 분류 결과 평가 및 피드백과 같은 프로세스가 포함됩니다. 텍스트 표현은 텍스트 전처리, 인덱싱 및 통계, 특징 추출과 같은 단계로 세분화될 수 있습니다. 텍스트 분류 시스템의 전체 기능 모듈은 다음과 같습니다.
(1) 전처리: 후속 통합 처리를 용이하게 하기 위해 원본 코퍼스를 동일한 형식으로 포맷합니다.
(2) 색인: 후속 처리를 줄이면서 문서를 기본 처리 단위로 분해합니다. 처리 오버헤드;
(3) 통계: 단어 빈도 통계, 항목(단어, 개념) 및 분류 간의 상관 확률
(4) 특징 추출: 문서 테마를 반영하는 특징을 추출합니다. ) 분류기: 분류기 훈련
(6) 평가: 분류기의 테스트 결과 분석.
위 내용은 가장 기본적인 응용이라 할 수 있는 자연어 처리의 중요한 응용은 무엇일까요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!