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文本分类——重要性、用例和流程
数据是改变当今世界数字格局的超级力量。从电子邮件到社交媒体帖子，数据无处不在。企业确实从未获得过如此多的数据，但拥有足够的数据就足够了吗？丰富的信息来源在 […] 时变得毫无用处或过时
来源:Shaip 博客当 ML 模型在 AI 上进行训练，自动将项目归类到预设类别下时，您可以快速将随意浏览者转化为客户。
文本分类过程
文本分类过程从预处理、特征选择、提取和分类数据开始。
预处理
标记化：文本被分解为更小、更简单的文本形式，以便于分类。
标记化：规范化：文档中的所有文本都需要处于相同的理解水平。 一些规范化的形式包括，
规范化：- 在整个文本中保持语法或结构标准，例如删除空格或标点符号。 或者在整个文本中保持小写。删除单词中的前缀和后缀并将其恢复为词根。删除“and”、“is”、“the”等对文本没有附加价值的停用词。
特征选择
特征选择是文本分类的基本步骤。该过程旨在用最相关的特征表示文本。特征选择有助于删除不相关的数据并提高准确性。
特征选择通过仅使用最相关的数据并消除噪音来减少模型中的输入变量。根据您寻求的解决方案类型，您的 AI 模型可以设计为仅从文本中选择相关特征。
特征提取
将数据标记为预定类别
将文本标记为预定义类别是文本分类的最后一步。 它可以通过三种不同的方式完成，