סיווג טקסט הוא בעיה בסיסית בלמידת מכונה שמשתמשים בו באפליקציות במוצרים שונים. במדריך הזה פירטנו את תהליך העבודה של סיווג הטקסט לכמה שלבים. לכל שלב הצענו גישה מותאמת אישית על סמך המאפיינים של מערך הנתונים הספציפי. באופן ספציפי, על סמך היחס בין מספר הדגימות למספר המילים בכל דגימה, אנחנו ממליצים על סוג מודל שמקרב במהירות את הביצועים הטובים ביותר. השלבים האחרים נקבעים סביב הבחירה הזו. אנחנו מקווים שבעקבות המדריך, הקוד הנלווה ותרשים הזרימה, יעזרו לכם ללמוד, להבין ולקבל פתרון מהיר לבעיית סיווג הטקסט.
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2023-10-23 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2023-10-23 (שעון UTC)."],[[["This guide provides a structured workflow for text classification, breaking it down into manageable steps tailored to your dataset's characteristics."],["Model selection is guided by the ratio of samples to words per sample, helping you quickly identify a suitable model for optimal performance."],["The guide includes code and a flowchart to facilitate learning, understanding, and implementing a first-cut solution for your text classification problem."]]],[]]