Process / pipeline

Классификация текстов — Категоризация текстов

Классификация текстов, также известная как категоризация текстов, — это задача обучения с учителем в области обработки естественного языка, которая автоматически присваивает документы предопределенным категориям. Основываясь на подходе к категоризации текстов с использованием машин опорных векторов (support vector machine), разработанном Joachims (1998) и обобщенном в литературе по интеллектуальному анализу текстов (text mining) Aggarwal и Zhai (2012), она обеспечивает работу таких задач, как обнаружение спама и классификация тем, путем обучения на размеченных примерах.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+45 more

Источники

  1. 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
  2. Aggarwal, C. C. & Zhai, C. (2012). Mining Text Data. Springer. ISBN: 978-1-4614-3222-7

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 1). Text Classification (Text Categorization). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.

Compare side by side

Упоминается в

Извлечение аргументацииАнализ тональности на основе аспектов (ABSA)Атрибуция авторства (стилометрия)Автоматизированная оценка эссе (AES)Автоматическая оценка текстаClinical Text MiningКонтент-анализКонтрастное обучение для обработки естественного языкаКросс-языковой анализ текстовКлассификация речевых актовДискурсивный парсингDoc2VecАдаптация доменаДетекция эмоций в текстеВыявление событийОбъяснимая модель тем LDAДетектирование фейковых новостейFew-Shot Text ClassificationОбнаружение гендерных предубеждений в НЛПОбнаружение галлюцинацийДетекция языка враждыНеявный сентимент-анализКлассификация намеренийИдентификация языка (LID)Оценка лингвистической приемлемостиМашинное понимание текста (Machine Reading Comprehension, MRC)Многодокументное реферированиеN-граммная языковая модельРаспознавание именованных сущностей (NER)Анализ мненийОбнаружение парафразПромпт-инжинирингОбнаружение пропагандыОбработка естественного языка (NLP)Анализ удобочитаемостиИзвлечение отношенийСамостоятельно обучаемый анализ тональностиСемантический разборАнализ тональностиЗаполнение слотовОбработка естественного языка (NLP) в социальных сетяхДетекция спекуляцийОбнаружение позицииОбнаружение субъективностиОценка связности текстаДедупликация текстовЗаполнение текстаРегрессия на текстеОбусловленность текстаTF-IDFИзвлечение временной шкалыWord2VecНулевая классификация (Zero-Shot Classification)
ScholarGateText Classification (Text Classification (Text Categorization)). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/text-mining/text-classification · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026