Process / pipeline

การจำแนกข้อความ — การจัดหมวดหมู่ข้อความ

การจำแนกข้อความ หรือที่เรียกว่า การจัดหมวดหมู่ข้อความ (text categorization) เป็นงานประมวลผลภาษาธรรมชาติแบบมีผู้สอน (supervised natural-language-processing task) ที่กำหนดเอกสารให้กับหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าโดยอัตโนมัติ โดยอาศัยแนวทางเครื่องจักรเวกเตอร์สนับสนุน (support-vector-machine) ในการจัดหมวดหมู่ข้อความที่ Joachims (1998) ได้กำหนดไว้ และได้รับการรวบรวมในวรรณกรรมเหมืองข้อมูลข้อความ (text-mining) โดย Aggarwal and Zhai (2012) ซึ่งขับเคลื่อนงานต่างๆ เช่น การตรวจจับสแปมและการจำแนกหัวข้อ โดยการเรียนรู้จากตัวอย่างที่มีป้ายกำกับ

เปิดใน MethodMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

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

+45 more

แหล่งอ้างอิง

  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

วิธีอ้างอิงหน้านี้

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

ถูกอ้างอิงโดย

การทำเหมืองข้อโต้แย้งการวิเคราะห์ความรู้สึกตามลักษณะเฉพาะ (Aspect-Based Sentiment Analysis - ABSA)การระบุผู้ประพันธ์ (สไตโลเมทรี)การให้คะแนนเรียงความอัตโนมัติ (Automated Essay Scoring - AES)การประเมินข้อความอัตโนมัติการทำเหมืองข้อความทางการแพทย์การวิเคราะห์เนื้อหาการเรียนรู้เชิงเปรียบเทียบสำหรับ NLPการวิเคราะห์ข้อความข้ามภาษาการจำแนกประเภทการกระทำบทสนทนาการแยกวิเคราะห์วาทกรรมDoc2Vecการปรับตัวตามโดเมนการตรวจจับอารมณ์ในข้อความการตรวจจับเหตุการณ์Explainable LDA Topic Modelการตรวจจับข่าวปลอมการจำแนกข้อความแบบ Few-Shotการตรวจจับอคติทางเพศในงานประมวลผลภาษาธรรมชาติการตรวจจับการหลอนการตรวจจับคำพูดแสดงความเกลียดชังการวิเคราะห์ความรู้สึกโดยนัยการจำแนกเจตนาการจำแนกภาษา (Language Identification - LID)การประเมินการยอมรับได้ทางภาษาการอ่านจับใจความของเครื่องจักร (Machine Reading Comprehension - MRC)การสรุปความเอกสารหลายฉบับแบบจำลองภาษาเอ็นแกรมการรู้จำหน่วยคำนาม (Named Entity Recognition - NER)การทำเหมืองความคิดเห็นการตรวจจับการถอดความPrompt Engineeringการตรวจจับโฆษณาชวนเชื่อการตอบคำถาม (Question Answering - QA)การวิเคราะห์ความง่ายในการอ่านการสกัดความสัมพันธ์การวิเคราะห์ความรู้สึกแบบกำกับดูแลตนเองการแยกวิเคราะห์เชิงความหมายการวิเคราะห์ความรู้สึกการเติมช่องข้อมูลSocial Media NLPการตรวจจับการคาดการณ์การตรวจจับจุดยืนการจำแนกอัตวิสัยการให้คะแนนความเชื่อมโยงของข้อความการขจัดข้อมูลซ้ำซ้อนของข้อความการเติมข้อความการถดถอยจากข้อความการอนุมานข้อความTF-IDFการสกัดไทม์ไลน์Word2Vecการจำแนกประเภทแบบไม่ใช้ตัวอย่าง
ScholarGateText Classification (Text Classification (Text Categorization)). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/text-mining/text-classification · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026