半教師付きテキスト分類

半教師付きテキスト分類は、自然言語処理の技術の一つで、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを活用して、テキスト分類の精度と効率を向上させる手法です。この方法は監督学習と非監督学習の長所を組み合わせることで、モデルの汎化能力を高めつつ、手動でのアノテーションコストを削減します。半教師付きテキスト分類は、感情分析、トピック分類、スパムメールフィルタリングなどの場面で大きな応用価値があり、大規模データセットにおけるラベル不足の問題を効果的に解決します。