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。