Textklassifikation

Textklassifikation bezeichnet die automatische Zuordnung von Textdokumenten zu vordefinierten Klassen basierend auf ihrem Inhalt. Ziel ist es, Texte durch algorithmische Modelle effizient in Kategorien wie Themen, Stimmungen oder Funktionen einzuordnen. Typische Anwendungsfelder umfassen Spam-Erkennung, Sentimentanalyse, die thematische Kategorisierung von Nachrichten sowie die Sortierung von Dokumenten in Informationssystemen.

Aufgabenformen: Überwachte Lernansätze dominieren, bei denen Modelle auf gekennzeichnete Datensätze trainiert werden. Es gibt auch halbüberwachte oder unüberwachte Ansätze wie Clustering, die weniger klare Klassenzuordnungen liefern.

Merkmale und Modelle: Typische Merkmale sind Bag-of-Words, TF-IDF, N-Gramme und semantische Repräsentationen wie Word Embeddings. Traditionelle Algorithmen umfassen logistische Regression, Support Vector Machines und Naive Bayes; neuere Systeme setzen auf neuronale Netze und Transformer-Modelle wie BERT oder RoBERTa. Die Vorverarbeitung umfasst Tokenisierung, Normalisierung sowie Stemming oder Lemmatisierung und beeinflusst die Leistung.

Evaluation und Datenbestände: Leistung wird mit Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score gemessen. Beliebte Benchmark-Datensätze sind 20 Newsgroups, Reuters-21578, IMDB-Reviews und AG News. Typische Anwendungen reichen von Content-Moderation und Suchmaschinen bis zu E-Mail-Filterung und Social-Media-Überwachung. Herausforderungen sind Mehrsprachigkeit, Domänenwechsel, Interpretierbarkeit, Datenschutz und Robustheit gegenüber adversarialen Beispielen.