Classification de texte semi-supervisée

La classification de texte semi-supervisée est une technique en traitement du langage naturel visant à améliorer la précision et l'efficacité de la classification de texte en utilisant une petite quantité de données étiquetées et une grande quantité de données non étiquetées. Cette méthode combine les avantages de l'apprentissage supervisé et non supervisé, permettant ainsi d'améliorer la capacité de généralisation du modèle tout en réduisant le coût de l'annotation manuelle. La classification de texte semi-supervisée a une valeur d'application importante dans des scénarios tels que l'analyse de sentiments, la classification de sujets et le filtrage des e-mails indésirables, en abordant efficacement le problème de l'insuffisance d'étiquetage dans les grands ensembles de données.