Classification de texte

term_id: text_classification

Category: application_paradigms

Definition

La classification de texte est une tâche d’apprentissage supervisé où les algorithmes attribuent des catégories prédéfinies à des données textuelles non structurées. Les techniques courantes incluent le classifieur naïf de Bayes, les machines à vecteurs de support et l’apprentissage profond.

Summary

Le processus de catégorisation du texte en groupes organisés en fonction de son contenu ou de sa signification sémantique.

Key Concepts

  • Apprentissage supervisé
  • Étiquetage
  • Extraction de caractéristiques
  • Traitement automatique du langage naturel (NLP)

Use Cases

  • Analyse des sentiments
  • Filtrage du spam
  • Modélisation thématique

Code Example

1
2

from transformers import pipeline
classifier = pipeline("sentiment-analysis")

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