텍스트 분류(Text Classification)는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기술을 활용하여 텍스트 내용에 따라 자동으로 사전 정의된 범주나 레이블로 분류하는 머신러닝 작업의 일종입니다. 이 기술은 텍스트의 어휘, 의미, 맥락 정보를 분석하여 대량의 비정형 텍스트 데이터를 자동으로 구성하고 관리할 수 있게 하며, 정보 검색, 콘텐츠 분석, 지능형 의사 결정 시스템의 기초 작업 중 하나입니다.

텍스트 분류의 발전은 통계 언어 모델, 머신러닝, 자연어 처리 등 여러 분야의 장기 연구를 기반으로 합니다. 초기 방법은 일반적으로 수동으로 설계한 특징(예: BoW 모델, TF-IDF)과 분류 알고리즘을 결합하여 텍스트 범주를 판단했지만, 복잡한 의미 이해와 특징 표현 측면에서 일정한 한계가 있었습니다. 2014년, 뉴욕대학교 연구원 Yoon Kim은 논문 Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 에서 합성곱 신경망(CNN)을 활용한 문장 분류 방법을 제안하여 딥러닝 모델이 텍스트 표현 및 분류 작업에서의 효과성을 입증했으며, 이는 딥 텍스트 분류 분야의 대표적인 연구 중 하나가 되었습니다.

현대 텍스트 분류 방법은 일반적으로 사전 학습 언어 모델(예: BERT 계열 모델), 대규모 언어 모델(LLM), 딥 신경망을 통해 텍스트의 의미 표현을 학습하고, 감성 분석, 주제 분류, 의도 인식, 스팸 탐지 등의 작업을 수행합니다. 대규모 언어 모델의 발전에 따라 텍스트 분류는 수동 특징 엔지니어링에 의존하는 방식에서 의미 이해와 맥락 모델링 기반의 방식으로 점차 전환되었으며, 복잡한 텍스트 시나리오에서의 적응 능력이 지속적으로 향상되고 있습니다. 현재 이 기술은 여론 분석, 검색 순위, 고객 서비스 시스템, 콘텐츠 심사, 기업 지식 관리 등 다양한 분야에 널리 적용되고 있습니다.