「文字分類」是自然語言處理的重要應用,也可以說是最基礎的應用。文字分類用電腦對文字集依照一定的分類體系或標準進行自動分類標記;它根據一個已被標註的訓練文件集合,找到文件特徵和文件類別間的關係模型,然後利用這種關係模型對新的文檔進行類別判斷。
文字分類用電腦將文字集(或其他實體或物件)依照一定的分類體系或標準進行自動分類標記。它根據一個已經被標註的訓練文檔集合, 找到文檔特徵和文檔類別之間的關係模型, 然後利用這種學習得到的關係模型對 新的文檔進行類別判斷 。文本分類從知識為基礎的方法逐漸轉變為基於統計 和機器學習的方法。
文本分類一般包括了文本的表達、 分類器的選擇與訓練、 分類結果的評價與反饋等過程,其中文本的表達又可細分為文本預處理、索引和統計、特徵抽取等步驟。文字分類系統的整體功能模組為:
(1) 預處理:將原始語料格式化為相同格式,以便於後續的統一處理;
(2) 索引:將文件分解為基本處理單元,同時降低後續處理的開銷;
(3) 統計:詞頻統計,項(單字、概念)與分類的相關機率;
(4) 特徵抽取:從文件中抽取反映文件主題的特徵;
(5)分類器:分類器的訓練;
(6) 評估:分類器的測試結果分析。
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