如何用語義分析技術(shù)解決“垃圾分類”難題？
文本分類問題是企業(yè)在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域中處理文本數(shù)據(jù)時經(jīng)常會遇到的一個問題。自動文本處理成為了人們每天與計算機交互的關(guān)鍵成分，也是從網(wǎng)頁搜索和內(nèi)容排名到垃圾過濾這些所有事情中的主要組成。
對信息的分類這與我們?nèi)粘Ｉ钪忻鎸ι罾诸悤r的難點相似，它難在：分類繁雜、人工效率低、工作量大。很多企業(yè)已經(jīng)開始使用智能分類來為人工減負，智能分類究竟是什么原理？又能不能做到垃圾智能分類呢？下面以文本分類技術(shù)為例來做一下詳解。
我們使用各種app觀看視頻、新聞、評論時，經(jīng)常會看到一個篩選欄或者是標(biāo)簽按鈕，篩選什么就看什么，選什么標(biāo)簽就只看什么標(biāo)簽的內(nèi)容，這種功能能夠大幅提升用戶的使用好感度和認同，同時也讓搜索變得更為簡便。
那么如何將其做到文本智能分類呢？文本分類是自然語言處理（NLP）中非常底層且至關(guān)重要的任務(wù)之一。相對于計算機語言（計算機能夠理解的語言，如匯編、C語言等）而言，人類日常使用的語言就是自然語言，計算機語言與自然語言的差異導(dǎo)致計算機無法直接理解人類語言的含義，所以也無法處理使用人類使用自然語言溝通的內(nèi)容，NLP的存在就是為了讓計算機能夠理解自然語言中每個詞每句話的意義，甚至是背后的文化與意圖。
比如說，你說想要個女朋友，計算機能夠理解這是個單身狗，并且建議你打開交友網(wǎng)站。雖然自然語言處理這個詞，聽起來離我們的生活很遙遠，但是它的應(yīng)用領(lǐng)域非常之廣，我們幾乎每天都在使用它，除了文本分類，NLP實現(xiàn)的還包括：
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自動摘要獲取：給定文章，它可以分析內(nèi)容，刪繁就簡，總結(jié)文章摘要；
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情感分析：給定產(chǎn)品評論內(nèi)容，它可以判斷評論的情感正負面；
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文本審核：給定文本內(nèi)容，它可對各種違禁因子（黃賭毒或自定義）進行過濾、預(yù)警
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計算機能理解自然語言之后，將NLP與機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)結(jié)合起來，將讓文本分類做的更好。
達觀數(shù)據(jù)目前已有一套成熟完備的文本智能處理平臺，包含文本分類、文本審核、自動摘要、信息提取、情感判斷等多個功能：通過先進的自然語言處理（NLP）技術(shù)，提供的智能系統(tǒng)能夠自動對文本進行抽取、審核、糾錯、搜索、推薦、寫作等操作，讓計算機代替人來完成工作，大幅提高效率。
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首先，需要進行大數(shù)據(jù)采集。要知道一個平臺可以容納的話題種類千奇百怪，而網(wǎng)上每時每刻都會有全新的內(nèi)容在產(chǎn)生，要做好文本分類需要海量數(shù)據(jù)來支持，并且實時增加數(shù)據(jù)源。
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其次，進行數(shù)據(jù)清洗，無用信息太多，避免干擾。
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再次，進行文本挖掘，即進行語義分析，根據(jù)文本內(nèi)容進行分詞、實體、標(biāo)簽、特征識別、情感分析等。
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最后，進行智能分類，構(gòu)建業(yè)務(wù)模型，并按照符合需求的算法進行排序。
借助機器學(xué)習(xí)，結(jié)合NLP技術(shù)，利用人工標(biāo)注的樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建分類模型，獲得最終分類結(jié)果。
現(xiàn)如今，AI技術(shù)百花齊放風(fēng)頭正旺，也在慢慢深入各個行業(yè)，目前達觀數(shù)據(jù)文本智能分類已經(jīng)成為服務(wù)華為、解放日報、迪卡儂、土巴兔、大河網(wǎng)等多個行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)，為企業(yè)創(chuàng)造更高效率與價值。?
