reymer.ai
T

Text Classification

Также известен как: Классификация текста, Text Categorization
Данные и аналитика

Определение

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.

Recommendation System

Recommendation System — алгоритм, предсказывающий предпочтения пользователя и предлагающий релевантный контент или продукты.

База знаний

База знаний — структурированное хранилище информации, используемое AI-системами для поиска фактов и контекста при генерации ответов.

Knowledge Graph

Граф знаний — структура данных, представляющая информацию в виде сети связанных сущностей и отношений между ними, используемая для улучшения AI-систем.

Big Data

Большие данные — массивы информации огромного объёма, которые невозможно обработать традиционными методами, но которые служат основой для обучения AI-моделей.

Семантический поиск

Семантический поиск — поиск информации по смыслу, а не по ключевым словам, с использованием эмбеддингов и векторных баз данных.

Вернуться к глоссарию