문자 분류

동사, 명사를 분류 하 여 언어적 작동 텍스트 분류... 맥락에서 아니라 형용사 격리 키워드


분류 서비스 우리의 NaturalExtractor 기술을 사용 하 여 만들어집니다. 텍스트 미리 정의 된 분류에 따라 서로 다른 범주로 분류.


이 도메인 분류의 전형적인 보기는 일 것입니다.

  • 개념 "화면", "사건", "커버", "카메라", "배터리" 모두 명사만으로 제품 범주에 속한다. "난 내 새로운 빛나 다 화재에 화면을 사랑" 또는 "나는 내 iPad에 대 한 훌륭한 새로운 커버 구입 했습니다" 같은 문장 classifiedas 제품 범주에 속하는 것 이지만 문장 처럼 "난 싫어 그들은 보안에 내 iPad 화면" 또는 "나는 다음 주 리뷰에서 새로운 갤럭시 탭 커버 거 야 그들은 희망 한다" 하지 않습니다.


신뢰할 수 있는 분류 과정에 대 한 우리의 서비스 먼저 사용 하 여 깊은 언어 분석 엔터티, 개념 및 동사를 검출 하기 위하여 (예: "바락 오바마", "지구 온난화", "가격에서", 증가 "벗"). 텍스트의 언어 표현은 다음 분류를 저장 하는 사전에 대해 검사 됩니다. 텍스트에 단어나 사전 항목에 해당, 해당 항목에 대해 범주 텍스트에 할당 됩니다.


우리는 또한 모든 도메인에 대 한 사전 생성 프로세스 부트스트랩 수 있습니다.


이 과정과 사용 되는 단어의 의미에 따라 간단한 키워드 검색에 의존 하지 않습니다. 단어의 형태를 변경 했지만 그들의 핵심 의미를 변경 하지 않습니다 언어 변이 올바르게 처리 됩니다. 이 형태학 상 변화 (동사 정취, 시제, 성별, 번호와 사람에 따라 다른 형태의) 등 언어 현상 및 구 동사 ("애플은 구글 이상의 지도", "이탈리아 소프트웨어 시작에 애플은")와 같은 구문 규칙이 포함 됩니다.


분류 서비스 제공 사용자 분류 함께 작동 하지만 자주에 미리 기존 사전 또는 동의어 쉽게 통합 될 수 있는 종류의. 이 경우 우리는 극적으로 하나 만드는 비용과 시간을 감소 시키기를 위한 간단한 해결책. 부트 스트랩 분류 구축 과정을 순서 대로 대상 도메인에 속하는 문서를 분석 하 고 우리의 개념 및 엔터티 추출 서비스를 사용할 수 있습니다. 문서 모음에서 가장 관련성이 높은 개념, 엔터티 및 동사를 추출 단어 범주에 할당 하는 프로세스를 크게 줄일 수 있습니다.

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