tekstklassificering

Tekstklassificering er processen med at tildele tekst en eller flere foruddefinerede etiketter baseret på indholdet. Den bruges i en lang række applikationer og kan udføres med overvåget læring (overvåget/overvåget læring) eller uden (uovervåget læring). Modellerne kan trænes på tekstdata, hvor etiketterne er kendte, eller udvikles til at finde mønstre uden klare labels.

Metoderne spænder fra traditionelle maskinlæringsmodeller til moderne dybe læringsmodeller. Traditionelle tilgange bruger funktioner som ordforekomster (bag-of-words) eller TF-IDF og klassifikatorer som logistisk regression, support vector machines og Naiv Bayes. Dybere modeller udnytter ord- og sætningsembeddings samt neurale netværk og kan være baseret på transformerarkitekturer som BERT eller lignende.

Typiske opgaver omfatter sentimentanalyse, emneklassificering, spamfiltrering, sprogdetektion samt moderering af indhold og dokumentklassificering. Andre almindelige anvendelser inkluderer forfatteridentifikation, juridiske dokumentklassifikationer og intentsklassificering i dialogsystemer.

Data og evaluering: Effektiv tekstklassificering kræver kvalificerede data og korrekt opdeling i trænings-, validerings- og testdatasæt. Evalueringsmetricer inkluderer nøjagtighed, præcision, recall og F1-score; i visse applikationer anvendes også ROC-AUC. Det er vigtigt at dokumentere dataudvalg og eventuelle skævheder.

Udfordringer og aspekter: Bias og retoriske fordomme i data kan påvirke resultaterne. Modellernes fortolkelighed, privatliv, domæneskifte og flersprogede eller tværkulturelle data kræver omhyggelig håndtering og løbende evaluering.