ドキュメント分類とは、機械学習またはルールベースの手法を用いて、テキストドキュメントを定義済みのクラスに分類するプロセスです。クラスには、トピック、スパム検出、感情などが含まれます。
目的
大量のテキストを効率的に整理・フィルタリングすることを目的としています。検索、コンテンツモデレーション、自動化されたワークフローをサポートします。
重要性
- 分類を自動化することで時間を節約します。
- 電子メールのスパム フィルタリング、法的証拠開示、および知識管理のためのキー。
- エラーが発生すると、ドキュメントが見逃されたり、誤分類されたりする可能性があります。
- 感情分析などの NLP タスクに関連します。
仕組み
- テキスト ドキュメントを収集して前処理します。
- 特徴 (TF-IDF、埋め込みなど) を使用してテキストを表します。
- 分類モデル (SVM、ニューラル ネットワーク) をトレーニングします。
- ラベル付きテスト セットでモデルの精度を検証します。
- 新しいドキュメントを分類するための分類器を展開します。
例（実世界）
- Gmail スパム フィルター: メールをスパムと非スパムに分類します。
- ニュース アグリゲータ: 記事をトピック別に分類します。
- リーガル テクノロジー: 証拠開示とコンプライアンスのために文書を分類します。
参考文献 / さらに読む
- Manning他著『情報検索入門』ケンブリッジ大学出版局。
- Jurafsky & Martin. 音声言語処理. スタンフォード.
- IEEE 知識およびデータ工学トランザクション。
