Tekstclassificatie

Tekstclassificatie is het proces waarbij automatische systemen tekst toewijzen aan een of meerdere categorieën op basis van inhoud en context. Het doel is om ongestructureerde tekst te ordenen en zo bruikbare informatie te extraheren. Klassen kunnen enkelvoudig (single-label) of meervoudig (multi-label) zijn; in veel toepassingen gaat het om één klasse per document, in andere gevallen mogen meerdere labels tegelijk gelden.

Representaties: Tekst wordt omgezet in numerieke kenmerken door methoden zoals bag-of-words, TF-IDF of woord- en contextuele embeddings. Modernere systemen maken gebruik van transformer-gebaseerde modellen die teksten in hoge orde representeren.

Methoden: Traditionele benaderingen berusten op leren met gelabelde trainingsdata, maar ook onbegeleide en semi-gesuperviseerde technieken bestaan. Veelgebruikte algoritmen zijn Naive Bayes, logistic regression en SVM voor eenvoudige taken, en diepe neurale netwerken en transformer-modellen (bijv. BERT-achtige) voor complexere classificatie.

Workflow: verzamelen en labelen van data, preprocessing (tokenisatie, normalisatie), feature-extractie, modeltraining, evaluatie en tuning, deployment en monitoring. Evaluatie gebeurt vaak met nauwkeurigheid, precisie, recall, F1-score en soms ROC-AUC.

Toepassingen: spamdetectie, sentimentanalyse, toewijzing van documenten aan onderwerpen, intentie-classificatie in chatbots, en taal-/dialectidentificatie.

Uitdagingen: data-kwaliteit, annotatiekosten, class imbalance, domain shift, afstemming op korte tekst, en biases. Voor Nederlandse teksten bestaan specifieke taalkundige uitdagingen en beschikbare bronnen variëren per dataset en domein.