Text Classification

Классификация текста — одна из базовых NLP-задач. Примеры: spam detection, topic classification, intent recognition, content moderation. Подходы: classical ML (Naive Bayes, SVM с TF-IDF), deep learning (CNN, LSTM), transformers (BERT fine-tuning), LLM (zero-shot/few-shot). Multi-label classification присваивает несколько меток одному тексту. LLM позволяют классифицировать без обучения через промпт: "Определи категорию письма: спам, важное, рассылка". Используется повсеместно в автоматизации.