Die Textklassifizierung, auch als Textkennzeichnung oder Textkategorisierung bezeichnet, ist der Prozess der Kategorisierung von Text in organisierte Gruppen. Mithilfe der NLP (Natural Language Processing) können Textklassifizierer automatisch Text analysieren und dann basierend auf seinem Inhalt eine Reihe vordefinierter Tags oder Kategorien zuweisen.

Unstrukturierter Text ist überall zu finden, z. B. E-Mails, Chat-Konversationen, Websites und soziale Medien. Es ist jedoch schwierig, Wert aus diesen Daten zu ziehen, wenn er nicht auf eine bestimmte Weise organisiert ist. Dies war früher ein schwieriger und teurer Prozess, da Zeit und Ressourcen erforderlich waren, um die Daten manuell zu sortieren oder handgefertigte Regeln zu erstellen, die schwer zu pflegen sind. Textklassifizierer mit NLP haben sich als hervorragende Alternative zur schnellen, kostengünstigen und skalierbaren Strukturierung von Textdaten erwiesen.

Die Klassifizierung von Texten wird in Unternehmen immer wichtiger, da sie auf einfache Weise Einblicke in Daten ermöglicht und Geschäftsprozesse automatisiert. Einige der häufigsten Beispiele und Anwendungsfälle für die automatische Textklassifizierung sind:

Stimmungsanalyse: Der Prozess des Verstehens, ob ein bestimmter Text positiv oder negativ über ein bestimmtes Thema spricht (z. B. zur Markenüberwachung).

Themenerkennung: Die Aufgabe, das Thema oder das Thema eines Textes zu identifizieren (z. B. zu wissen, ob es bei einer Produktbewertung um Benutzerfreundlichkeit, Kundensupport oder Preisgestaltung geht, wenn Kundenfeedback analysiert wird).

Spracherkennung: Das Verfahren zum Erkennen der Sprache eines bestimmten Textes (z. B. wissen, ob ein eingehendes Support-Ticket in Englisch oder Spanisch geschrieben ist, um Tickets automatisch an das entsprechende Team weiterzuleiten).

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