Classification de texte

La classification de texte est une tâche fondamentale en traitement automatique des langues naturelles, visant à catégoriser les données textuelles dans des catégories prédéfinies. Cette tâche permet une organisation et une récupération d'informations efficaces en analysant le contenu du texte et en identifiant ses caractéristiques telles que le sujet, la polarité émotionnelle ou l'intention. Ces dernières années, les modèles d'apprentissage profond comme XLNet et RoBERTa ont considérablement amélioré les performances de la classification de texte, contribuant ainsi aux progrès technologiques. Les jeux de données de référence tels que GLUE et AGNews sont largement utilisés pour évaluer l'efficacité de ces modèles.