文本分类(多标签)介绍
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          文本分类(多标签)介绍

          简介

          定制文本分类的模型是基于自建分类体系的机器学习方法,可实现文本按内容类型做自动分类。平台目前提供的文本分类模型包括:文本分类(单标签)和文本分类(多标签)两种模型类型,请您根据自己的业务场景来选择合适的模型。本文介绍的是关于文本分类(多标签)的模型介绍。

          文本分类(单标签)场景:如您对网络文章进行舆情分析,判断舆情是正向评价还是负向评价,此问题属于单标签的文本分类场景;

          文本分类(多标签)场景:如您对网络文章进行板块划分,文章可能属于娱乐、国际、生活等多个标签,则可使用多标签的文本分类模型;

          更多详情访问:EasyDL自然语言处理方向

          应用场景

          1、新闻分类:定制训练媒体文章文本的自动分类,识别文章所属的一个或多个领域标签

          2、商品名称分类:定制训练商品名称的分类模型,识别商品所属的一个或多个品类

          3、其他:尽情脑洞大开,训练你希望实现的文本分类多标签的模型

          使用流程

          训练模型的基本流程如下图所示,全程可视化简易操作,在数据已经准备好的情况下,最快几分钟即可获得定制模型。

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          数据准备