반감독 텍스트 분류

반감독형 텍스트 분류는 레이블이 붙은 데이터가 적고, 레이블이 없는 데이터가 많은 상황에서 자연어 처리의 정확성과 효율성을 개선하기 위한 기술입니다. 이 방법은 감독형 학습과 비감독형 학습의 장점을 결합하여 모델의 일반화 능력을 향상시키면서 수작업으로 레이블을 붙이는 비용을 줄일 수 있습니다. 반감독형 텍스트 분류는 감정 분석, 주제 분류, 스팸 이메일 필터링 등의 시나리오에서 큰 응용 가치를 가지고 있으며, 대규모 데이터셋에서 레이블 부족 문제를 효과적으로 해결합니다.