Textklassifizierung

Text-Klassifizierung ist eine Kernaufgabe der natürlichen Sprachverarbeitung, die darauf abzielt, Textdaten in vordefinierte Kategorien einzuordnen. Diese Aufgabe ermöglicht eine effiziente Informationsorganisation und -retrieval, indem sie den Inhalt des Textes analysiert und dessen Merkmale wie Thema, Stimmung oder Absicht identifiziert. In den letzten Jahren haben tiefes Lernmodelle wie XLNet und RoBERTa die Leistungsfähigkeit der Textklassifizierung erheblich verbessert und technologische Fortschritte getrieben. Benchmark-Datensätze wie GLUE und AGNews werden häufig verwendet, um die Effektivität dieser Modelle zu bewerten.