텍스트 분류

텍스트 분류는 자연어 처리의 핵심 작업으로, 텍스트 데이터를 미리 정의된 범주로 분류하는 것을 목표로 합니다. 이 작업은 텍스트 내용을 분석하고 주제, 감정, 의도 등의 특성을 식별하여 정보를 효율적으로 조직하고 검색할 수 있게 합니다. 최근에는 XLNet과 RoBERTa와 같은 딥러닝 모델이 텍스트 분류의 성능을 크게 향상시켜 기술적 발전을 이끌고 있습니다. GLUE와 AGNews와 같은 벤치마크 데이터셋은 이러한 모델의 효과성을 평가하는 데 널리 사용되고 있습니다.