Halbüberwachte Textklassifikation

Semi-supervised Textklassifizierung ist eine Technik im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung, die darauf abzielt, die Genauigkeit und Effizienz der Textklassifizierung durch die Nutzung einer kleinen Menge an beschrifteten Daten und einer großen Menge an unbeschrifteten Daten zu verbessern. Diese Methode kombiniert die Vorteile von überwachtem und unüberwachtem Lernen, wodurch sie die Generalisierungsfähigkeit des Modells erhöht und gleichzeitig die Kosten für manuelle Annotation reduziert. Semi-supervised Textklassifizierung hat erhebliche Anwendungswerte in Szenarien wie Sentimentanalyse, Themenklassifizierung und Spam-E-Mail-Filterung und bewältigt effektiv das Problem der unzureichenden Beschriftung in großen Datensätzen.