文本分類應(yīng)用案例全面介紹
1. 基本概念
為什么：文字是人類傳遞信息的最大的載體，文字存在于各個角落，如互聯(lián)網(wǎng)、法律文書、聊天記錄、社交媒體、案件記錄、短息、郵件等等。如何從海量文本中挖掘出有價值的信息？如自動識別某些類別的信息等。
是什么：文本分類從給定的標(biāo)簽集合中自動地給文本打標(biāo)簽，其應(yīng)用非常廣泛，舉例如下：
2. 文本分類應(yīng)用場景
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郵件自動回復(fù)：在跨境電商場景中，自動識別用戶反饋的問題的類別，如產(chǎn)品質(zhì)量問題、快遞問題、產(chǎn)品描述問題等，并基于問題類別自動回復(fù)內(nèi)容。
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郵件自動打標(biāo)簽：如自動識別郵件是不是垃圾郵件。
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12345咨詢自動分撥：在政務(wù)場景中，自動識別用戶反饋的問題類別，如環(huán)境污染、水污染、噪聲問題、道路擁堵問題等，并基于問題類別自動分配到對應(yīng)的處理部門進行處理。
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稅種類別自動識別：根據(jù)經(jīng)營范圍，自動識別該經(jīng)營范圍需要交哪些稅種，如增值稅、個人所得稅等。
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商品正負面評論識別：自動識別用戶對商品的評論是正面評論還是負面評論。
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內(nèi)容審核之廣告檢測：檢測是不是廣告。
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內(nèi)容審核之灌水評論檢測：檢測評論是否是灌水評論。
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內(nèi)容審核之涉政涉黃言論檢測：自動判斷一段文本是否涉政或涉黃。
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辱罵評論識別：自動判斷一段文本是否涉及辱罵、種族歧視等。
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購買意愿識別：根據(jù)用戶發(fā)表的微博等信息判斷是否有購買某商品的意愿。
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稅務(wù)問題分類：根據(jù)用戶咨詢的問題識別是哪一類問題，如APP問題、網(wǎng)站問題等。
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客服/聊天話題分類：自動識別客服跟用戶聊天過程中用戶反饋的問題類別，如是退貨問題、物流問題、商品質(zhì)量問題等。
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客服聊天情感分析：根據(jù)用戶和客服聊天的內(nèi)容進行情感分析，判斷用戶和客戶的情感態(tài)度，其結(jié)果可以作為客服服務(wù)之間評估的維度之一。
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案件描述分類：根據(jù)民警的案件錄入信息，自動判斷案件是什么類型的案件，如短信詐騙、網(wǎng)絡(luò)詐騙、熟人詐騙等。
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自殺傾向預(yù)測：根據(jù)用戶的社交媒體發(fā)布的信息，自動識別用戶是否有抑郁或自殺傾向等。
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欺詐短信識別：自動判斷發(fā)過來的短信是否是詐騙短信。
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新聞分類：自動判斷新聞類別，如政治類、經(jīng)濟類、民生類、體育類等。
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事件類型分類：自動判斷事件的類型，如金融領(lǐng)域的新聞報道中涉及到的事件類別自動識別：聘任、辭職、增持、減持、會議召開。
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