Szövegkategorizálás

Szövegkategorizálás, más néven szövegosztályozás, egy természetesnyelv-feldolgozási feladat, amelynek célja, hogy azonosítsa és hozzárendelje egy adott szöveges dokumentumot egy vagy több előre definiált kategóriához. Ez a folyamat gépi tanulási algoritmusokat használ, amelyek előzetesen kiképzett adatkészleteken tanulnak meg mintázatokat felismerni a szövegekben, amelyek alapján a kategóriákat meghatározzák.

A szövegkategorizálás számos területen alkalmazható. A tartalommoderációban például segíthet felismerni a nem kívánt vagy sértő tartalmakat. Hírszolgáltatóknál a cikkeket témák szerint (pl. sport, politika, gazdaság) osztályozhatja, megkönnyítve ezzel az információkeresést. Ügyfélszolgálati rendszerekben a beérkező kéréseket automatikusan az illetékes osztályhoz irányíthatja. E-mail szűrők is gyakran alkalmazzák spam vagy fontos üzenetek megkülönböztetésére.

A szövegkategorizálás folyamata általában több lépésből áll. Először megtisztítják és előkészítik a szöveget, eltávolítva a felesleges karaktereket és a közismert, kevés jelentőséggel bíró szavakat (stop words). Ezután a szöveget numerikus vektorokká alakítják át, amelyek a benne található szavak vagy szimbólumok jelentőségét rögzítik. Végül ezeket a vektorokat egy osztályozó modellbe táplálják, amely meghatározza a szöveg legvalószínűbb kategóriáját. Különböző algoritmusok léteznek, mint például a Naive Bayes, a Támogató Vektor Gépek (SVM) vagy a mélytanulási modellek, amelyeket a feladathoz lehet használni.