文本分类

文本分类工作语言的分类动词、 名词形容词......在方面,而不仅仅被孤立关键字


使用我们的 NaturalExtractor 技术,构建了分类服务。将文本分成不同的类别,根据预定义的分类类型。


将分类在此域中的一个典型例子:

  • 概念"屏幕"、"案例"、"盖"、"相机"、"电池"都属于产品类别作为名词只。类似"我爱屏幕上我新的 Kindle 火"或"我买一个好的新封面,我的 iPad"的句子,将 classifiedas 属于产品类别但句子喜欢"我恨它当他们屏幕我的 iPad 在安全"或"我希望他们将要在下个星期审查新的 Galaxy Tab"不这样做。


对于可靠的分类过程中,我们的服务首先使用深的语言学分析来检测实体、 概念和动词 (例如"奧巴馬","全球变暖","价格的上涨"、"起飞")。文本的语言表示法然后核对存储分类词典。当单词或短语在文本对应于一个字典条目时,该条目的类别分配给的文本中。


我们也可以帮你引导你字典创建过程中的任何域


这个过程基于使用的单词的意思,不依赖于简单的关键字匹配。正确处理语言的变化,改变词的形式,但不是会改变它们的核心含义。这包括形态学上的变化 (根据心情、 时态、 性别、 数和人称的动词的不同形式) 为代表的语言现象和句法规则,如动词 ("在谷歌的苹果引领"、"苹果接管意大利软件启动")。


一个用户提供的分类,该分类服务工作,但通常都没有预先存在的词典或同义词库的类别,可以方便地集成。在这种情况下,我们有一个简单的解决方案,大大减少了时间和成本的创建一个。我们的概念和实体提取服务可以用于分析文件属于为了引导表带分类建设进程中的目标域。通过从语料库的文档中提取最相关的概念、 实体和动词可以大大减少单词分配类别的过程。

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