నిర్వచనం
డాక్యుమెంట్ వర్గీకరణ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ లేదా నియమ-ఆధారిత పద్ధతులను ఉపయోగించి టెక్స్ట్ డాక్యుమెంట్లను ముందే నిర్వచించిన తరగతులుగా వర్గీకరించే ప్రక్రియ. తరగతులలో అంశాలు, స్పామ్ గుర్తింపు లేదా సెంటిమెంట్ ఉండవచ్చు.
పర్పస్
పెద్ద పరిమాణంలో టెక్స్ట్ను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడం మరియు ఫిల్టర్ చేయడం దీని ఉద్దేశ్యం. ఇది శోధన, కంటెంట్ మోడరేషన్ మరియు ఆటోమేటెడ్ వర్క్ఫ్లోలకు మద్దతు ఇస్తుంది.
ప్రాముఖ్యత
- వర్గీకరణను ఆటోమేట్ చేయడం ద్వారా సమయాన్ని ఆదా చేస్తుంది.
- ఇమెయిల్ స్పామ్ ఫిల్టరింగ్, చట్టపరమైన ఆవిష్కరణ మరియు జ్ఞాన నిర్వహణ కోసం కీ.
- తప్పులు చేయడం వలన పత్రాలు తప్పిపోవచ్చు లేదా తప్పుగా వర్గీకరించబడవచ్చు.
- సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ వంటి NLP పనులకు సంబంధించినది.
అది ఎలా పని చేస్తుంది
- టెక్స్ట్ డాక్యుమెంట్లను సేకరించి ప్రీప్రాసెసింగ్ చేయండి.
- లక్షణాలతో వచనాన్ని సూచించండి (ఉదా. TF-IDF, ఎంబెడ్డింగ్లు).
- రైలు వర్గీకరణ నమూనాలు (SVMలు, నాడీ నెట్వర్క్లు).
- లేబుల్ చేయబడిన పరీక్ష సెట్లపై మోడల్ ఖచ్చితత్వాన్ని ధృవీకరించండి.
- కొత్త పత్రాలను వర్గీకరించడానికి వర్గీకరణదారుని అమలు చేయండి.
ఉదాహరణలు (వాస్తవ ప్రపంచం)
- Gmail స్పామ్ ఫిల్టర్: ఇమెయిల్లను స్పామ్ మరియు నాన్-స్పామ్గా వర్గీకరిస్తుంది.
- వార్తల అగ్రిగేటర్లు: కథనాలను అంశం వారీగా వర్గీకరించండి.
- లీగల్ టెక్నాలజీ: ఆవిష్కరణ మరియు సమ్మతి కోసం పత్రాలను వర్గీకరిస్తుంది.
సూచనలు / తదుపరి పఠనం
- మానింగ్ మరియు ఇతరులు. ఇంట్రడక్షన్ టు ఇన్ఫర్మేషన్ రిట్రీవల్. కేంబ్రిడ్జ్ యూనివర్సిటీ ప్రెస్.
- జురాఫ్స్కీ & మార్టిన్. స్పీచ్ అండ్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్. స్టాన్ఫోర్డ్.
- IEEE ట్రాన్సాక్షన్స్ ఆన్ నాలెడ్జ్ అండ్ డేటా ఇంజనీరింగ్.
