T
Text Classification
Также известен как: Классификация текста, Text Categorization
Данные и аналитикаОпределение
Text Classification — автоматическое присвоение текстам категорий или меток на основе их содержания.
Простое объяснение
Text Classification — как автоматический сортировщик почты, который раскладывает письма по папкам: работа, личное, спам.
Подробнее
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.
Связанные термины
Предиктивная аналитика
Предиктивная аналитика — использование исторических данных и ML для прогнозирования будущих событий, трендов и поведения.
Anomaly Detection
Anomaly Detection — автоматическое выявление необычных паттернов, выбросов или аномалий в данных.
Хранилище данных
Хранилище данных (Data Warehouse) — централизованная система для хранения и анализа больших объёмов структурированных данных для бизнес-аналитики и AI.
Question Answering
Question Answering (QA) — задача автоматического ответа на вопросы на естественном языке на основе текста или базы знаний.