קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
האלגוריתמים לסיווג טקסט נמצאים בלב מגוון מערכות תוכנה שמעבדות נתוני טקסט בקנה מידה נרחב. תוכנות אימייל משתמשות בסיווג טקסט כדי לקבוע אם הודעות נכנסות נשלחות לתיבת הדואר הנכנס או כשהן מסוננות בתיקיית הספאם. פורומים לדיונים משתמשים בסיווג טקסט כדי לקבוע אם צריך לסמן תגובות כלא הולמות.
אלה שתי דוגמאות לסיווג נושאים, שמסווגות מסמך טקסט
בסדרה אחת של נושאים מוגדרים מראש. בבעיות רבות הקשורות לסיווג נושאים,
הסיווג הזה מבוסס בעיקר על מילות מפתח בטקסט.
איור 1: סיווג לפי נושא משמש לסימון אימיילים זדוניים כספאם, שמסוננים לתיקיית הספאם.
סוג נפוץ נוסף של סיווג טקסט הוא ניתוח סנטימנט, שהמטרה שלו היא לזהות את הקוטביות של תוכן הטקסט: סוג הדעה שהוא מבטא. זה יכול להיות דירוג בינארי של 'לייק' או 'דיסלייק', או קבוצת אפשרויות מפורטת יותר, כמו דירוג של 1 עד 5. דוגמאות לניתוח סנטימנט כוללות ניתוח פוסטים ב-Twitter כדי לקבוע אם אנשים אהבו את הסרט השחור השחור, או כדי לגבש את דעתו של הציבור הרחב על מותג חדש של נעלי Nike מביקורות של Walmart.
במדריך הזה נפרט כמה שיטות מומלצות ללמידה חישובית לפתרון בעיות שקשורות לסיווג טקסט. מה נלמד אתכם:
תהליך העבודה מקצה לקצה לפתרון בעיות בסיווג טקסט
באמצעות למידה חישובית
איך לבחור את המודל המתאים לבעיה של סיווג טקסט
איך להטמיע את המודל הרצוי באמצעות TensorFlow
תהליך העבודה של סיווג הטקסט
לפניכם סקירה כללית של תהליך העבודה המשמש לפתרון בעיות בלמידת מכונה:
[[["התוכן קל להבנה","easyToUnderstand","thumb-up"],["התוכן עזר לי לפתור בעיה","solvedMyProblem","thumb-up"],["סיבה אחרת","otherUp","thumb-up"]],[["חסרים לי מידע או פרטים","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["התוכן מורכב מדי או עם יותר מדי שלבים","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["התוכן לא עדכני","outOfDate","thumb-down"],["בעיה בתרגום","translationIssue","thumb-down"],["בעיה בדוגמאות/בקוד","samplesCodeIssue","thumb-down"],["סיבה אחרת","otherDown","thumb-down"]],["עדכון אחרון: 2022-09-27 (שעון UTC)."],[[["Text classification algorithms are widely used to categorize text data, with applications like spam filtering and content moderation."],["Topic classification and sentiment analysis are two common types of text classification, focusing on categorizing text into predefined topics and identifying the sentiment expressed, respectively."],["This guide provides a comprehensive workflow for solving text classification problems using machine learning, including data gathering, exploration, preparation, model building, training, evaluation, hyperparameter tuning, and deployment."],["Choosing the right machine learning model is crucial for effective text classification and is discussed in detail within the guide."],["TensorFlow is used to implement the chosen model for practical application in text classification tasks."]]],[]]
