文本分类介绍
更新时间:2020-12-23
简介
Hi,您好,欢迎使用百度EasyDL定制化训练和服务平台。
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(单标签)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;
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应用场景
1、投诉信息分类:训练客服投诉信息的自动分类,将每个用户投诉的内容进行分类管理,节省大量客服人力
2、媒体文章分类:训练网络媒体文章的自动分类,进而实现各类文章的自动分类
3、文本审核:定制训练文本审核的模型,如训练文本中是否含有违规/偏激性质的描述
4、其他:尽情脑洞大开,训练你希望实现的文本分类(单标签)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。