Textklassifizierung — Textkategorisierung
Textklassifizierung, auch Textkategorisierung genannt, ist eine überwachter Aufgabe der natürlichen Sprachverarbeitung, die Dokumente automatisch vordefinierten Kategorien zuordnet. Aufbauend auf dem Support-Vektor-Maschinen-Ansatz zur Textkategorisierung, der von Joachims (1998) etabliert und von Aggarwal und Zhai (2012) in der Text-Mining-Literatur konsolidiert wurde, ermöglicht sie Aufgaben wie Spam-Erkennung und Themenklassifizierung durch Lernen aus gekennzeichneten Beispielen.
Die vollständige Methode lesen
Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+45 more
Quellen
- Joachims, T. (1998). Text Categorization with Support Vector Machines: Learning with Many Relevant Features. ECML 1998. Lecture Notes in Computer Science, vol 1398. Springer. DOI: 10.1007/BFb0026683 ↗
- Aggarwal, C. C. & Zhai, C. (2012). Mining Text Data. Springer. ISBN: 978-1-4614-3222-7
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 1). Text Classification (Text Categorization). ScholarGate. https://scholargate.app/de/text-mining/text-classification
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Dokumenten-ClusteringText Mining↔ compare
- SchlagwortextraktionText Mining↔ compare
- Sentiment-AnalyseText Mining↔ compare
- TF-IDFText Mining↔ compare
Referenziert von
Einen Fehler auf dieser Seite entdeckt? Melden oder Korrektur vorschlagen →