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Die Hauptaufgaben der Textanalyse oder NLP :
Textindizierung und -suche,
Textklassifizierung,
Dokumentzusammenfassung,
Textinformationsextraktion,
Stimmungsanalyse
Definition der Textklassifizierung (CLR) Bei
der Textklassifizierung wird jedes Dokument in einer Dokumentensammlung in eine vordefinierte Themenkategorie unterteilt.
Bei der Beurteilung, ob es sich bei einer E-Mail um eine normale E-Mail oder eine Spam-E-Mail handelt, besteht ein Problem aus zwei Kategorien.
>> Nachrichtenthemenklassifizierung : Bestimmen Sie, zu welcher Kategorie die Nachrichten gehören, z. B. Finanzen, Sport, Unterhaltung usw.
>> Fragenklassifizierung im automatischen Frage-Antwort-System : Fragetyp Chat-GPT (Modell vor dem Training + Lernen mit kleinen Beispielen)
>> Intelligente Gerechtigkeit: Klassifizierung der Bußgeldstufen basierend auf dem Sachverhaltsbeschreibungstext des Falles (Mehrfachklassifizierung)
Die allgemeinen Schritte eines Textklassifizierungssystems:
1. Eingabetext vorverarbeiten,
2. Merkmalsextraktion, um eine Textdarstellung zu erhalten,
3. Klassifikatorklassifizierung
Für den Entwurf von Klassifikatoren gibt es viele Algorithmen , darunter k-Nearest Neighbors, Naive Bayes, Support Vector Machines und Decision Trees .
Als IE wird Informationsextraktion (IE, Information Extraction)
bezeichnet, die spezifische Ereignis- oder Fakteninformationen aus Texten in natürlicher Sprache extrahiert, um uns dabei zu helfen, umfangreiche Inhalte automatisch zu klassifizieren, zu extrahieren und zu rekonstruieren. Zu diesen Informationen gehören normalerweise bestimmte Arten von Entitäten (Entitäten), Beziehungen (Beziehungen) und Ereignissen (Ereignisse) . Extrahieren Sie Zeit, Ort und Kennzahlen aus Nachrichten.Extrahieren Sie Produktnamen, Entwicklungszeit, Leistungsindikatoren usw. aus technischen Dokumenten.Extrahieren Sie sachliche Informationen, an denen Benutzer interessiert sind, aus natürlicher Sprache, sei es in Wissensgraphen, Informationsabruf, Frage-Antwort-Systemen oder Emotionen Analyse, Text-Mining und Informationsextraktion sind weit verbreitet.
Die Informationsextraktion umfasst hauptsächlich drei Unteraufgaben :
Beziehungsextraktion : Normalerweise sagen wir dreifache Extraktion , die hauptsächlich zum Extrahieren der Beziehung zwischen Entitäten verwendet wird.
Entitätsextraktion und -verknüpfung&#x