നിര്വചനം
മെഷീൻ ലേണിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ റൂൾ അധിഷ്ഠിത രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് ടെക്സ്റ്റ് ഡോക്യുമെന്റുകളെ മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച ക്ലാസുകളായി തരംതിരിക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ് ഡോക്യുമെന്റ് വർഗ്ഗീകരണം. ക്ലാസുകളിൽ വിഷയങ്ങൾ, സ്പാം കണ്ടെത്തൽ അല്ലെങ്കിൽ വികാരം എന്നിവ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം.
ഉദ്ദേശ്യം
വലിയ അളവിലുള്ള വാചകങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമായി സംഘടിപ്പിക്കുകയും ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് ഇതിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം. ഇത് തിരയൽ, ഉള്ളടക്ക മോഡറേഷൻ, ഓട്ടോമേറ്റഡ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ എന്നിവയെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
പ്രാധാന്യം
- വർഗ്ഗീകരണം ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ സമയം ലാഭിക്കുന്നു.
- ഇമെയിൽ സ്പാം ഫിൽട്ടറിംഗ്, നിയമപരമായ കണ്ടെത്തൽ, വിജ്ഞാന മാനേജ്മെന്റ് എന്നിവയ്ക്കുള്ള താക്കോൽ.
- പിശകുകൾ മൂലം രേഖകൾ നഷ്ടപ്പെട്ടതോ തെറ്റായി തരംതിരിച്ചതോ ആയേക്കാം.
- വികാര വിശകലനം പോലുള്ള NLP ജോലികളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടത്.
ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു
- ടെക്സ്റ്റ് ഡോക്യുമെന്റുകൾ ശേഖരിച്ച് പ്രീപ്രോസസ് ചെയ്യുക.
- സവിശേഷതകളുള്ള വാചകത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുക (ഉദാ. TF-IDF, എംബെഡിംഗുകൾ).
- ട്രെയിൻ വർഗ്ഗീകരണ മോഡലുകൾ (SVM-കൾ, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ).
- ലേബൽ ചെയ്ത ടെസ്റ്റ് സെറ്റുകളിൽ മോഡൽ കൃത്യത സാധൂകരിക്കുക.
- പുതിയ പ്രമാണങ്ങളെ വർഗ്ഗീകരിക്കാൻ ക്ലാസിഫയർ വിന്യസിക്കുക.
ഉദാഹരണങ്ങൾ (യഥാർത്ഥ ലോകം)
- ജിമെയിൽ സ്പാം ഫിൽട്ടർ: ഇമെയിലുകളെ സ്പാം, നോൺ-സ്പാം എന്നിങ്ങനെ തരംതിരിക്കുന്നു.
- വാർത്താ അഗ്രഗേറ്ററുകൾ: വിഷയമനുസരിച്ച് ലേഖനങ്ങളെ തരംതിരിക്കുക.
- നിയമ സാങ്കേതികവിദ്യ: കണ്ടെത്തലിനും അനുസരണത്തിനുമായി പ്രമാണങ്ങളെ തരംതിരിക്കുന്നു.
റഫറൻസുകൾ / കൂടുതൽ വായന
- മാനിംഗ് തുടങ്ങിയവർ. വിവര വീണ്ടെടുക്കലിനുള്ള ആമുഖം. കേംബ്രിഡ്ജ് യൂണിവേഴ്സിറ്റി പ്രസ്സ്.
- ജുറാഫ്സ്കിയും മാർട്ടിനും. സ്പീച്ച് ആൻഡ് ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്. സ്റ്റാൻഫോർഡ്.
- IEEE നോളജ്, ഡാറ്റ എഞ്ചിനീയറിംഗ് ഇടപാടുകൾ.
